Kuruluşların işle ilgili kararlarını geçmiştekinden çok daha hızlı ve doğru bir şekilde vermeleri gerekmektedir. Bu kararların verilere ve en iyi uygulama analizi tekniklerine dayandırılması ve sezgilerle ya da “her zamanki yöntemlerimizle” daha az hareket edilmesi, günümüzdeki kurumsal yönetimin bilgilerden talep ettiği şeydir. İş kararları vermek için veri analizinin sağlam temellere dayanması, amacınızın rekabetçi bir avantaj edinmek ya da bu avantajı sürdürmek mi veya müşterilerinize hizmet etmek için kaynaklarınızı daha iyi yönetmek mi olduğuna bakılmaksızın kritik öneme sahip bir beceridir. Bu kursta eyleme dönüştürülebilen tavsiyelerde bulunmak için veri analitiğini kullanmanın yanısıra iş yapma şeklinizi değiştirmek için verilere dayalı kararların kullanılabileceği fırsatları belirlemeyi ve yönetmeyi de öğreneceksiniz.

Bu eğitim, iş kararlarınızı besleyecek verilerinizi toplamak, analiz etmek ve uyarlamak için kullanılan veri analizi araçlarının birçoğunu kapsamaktadır. Bu kurs için Excel veya veri analizi konusunda engin bir deneyime sahip olmanız gerekmez. Eğitim, Excel eklentileri, standart sapma, rastgele numune belirleme ve pivot tablolar ve grafikler hakkında giriş seviyesinde alıştırmalar içerir. Bu alıştırmalar ile Excel veya Google elektronik tablolarında temel veri analizi fonksiyonları ve raporlamasını etkin bir şekilde nasıl yapacağınızı öğreneceksiniz. Verilerinizin size ve kuruluşunuza neler söyleyebileceğine yoğunlaşabilmeniz içinse matematik jargonunu ve sembol ve denklemleri basitleştirmekteyiz. Ayrıca bunları, kuruluşunuzu yönlendirme konusunda hızlıca kararlar alması gereken yöneticilere, müdürlere ve konu uzmanlarına nasıl sunabileceğinizi de öğreneceksiniz.

Veri Analizine Giriş Eğitimi programına Online Instructor-Led (canlı sanal sınıf) veya Classroom Based (sınıf eğitimi) formatlarında doğrudan katılım sağlayabilirsiniz. Ayrıca bu eğitimi kurumunuza özel olarak Online Instructor-Led, Classroom Based veya Onsite (yerinde eğitim) formatlarında, tercih ettiğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz. Detaylı bilgi ve kurumunuza özel planlama için bizimle iletişime geçebilirsiniz.

Bu eğitimi dilediğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz.

Önkoşullar

Herhangi bir ön koşul yoktur.

Kimler Katılmalı

Operasyon, proje yönetimi, iş analizi veya yönetimine dahil olan ve veri analizi konusuna girmesi gereken herkes katılabilir.

Neler Öğreneceksiniz

İş zekası ve veri analitiğinin terimleri, jargonu ve etkisi
Veri analizinin kapsamı ve uygulama alanı
Rekabetçi bir avantaj elde etmede ve kararları desteklemede analitiğin etkisi
İş süreçlerinin performansının ve iyileştirme fırsatlarının ölçülmesi
Sapma veya hatanın kök nedenlerinin takibi ve belirlenmesi ihtiyacı
Olasılık teorisinin ve normal dağılımın temel ilkeleri, özellikleri ve uygulama alanı
Bilgilerin özetlenmesi ve sonuçların grafikler dahil sunumu için farklı yöntemlere giriş
Popülasyonla ilgili istatistiki parazitler ve sonuç çıkarma
Örnek boyutları ve güven aralıkları ve bunların analizinizin doğruluğunu nasıl etkiledikleri
Tahmin ve basit lineer regresyon analizine giriş
Sonuçlarınızın yorumlanması ve işle ilgili sağlam ve ilgili sonuçlara varılması
Gelecekteki sonuçların tahminine ve şu anki ve gelecekteki riskin azaltılmasına yönelik yöntemler ve algoritmalar
Süreç iyileştirme ve analiz becerileri
Güçlü referans malzemelerinin bulunduğu yerler ve karar vermenizi geliştirmek için bunlardan nasıl faydalanılabileceği

Eğitim İçeriği

1. Introduction to Data Analysis and Analytics

Definition and history
Current technology environment and the growing availability of data
Role of the business analyst and data analyst
Applications for gaining competitive advantages
Fact-based decision making
Process tracking and control

2. Application of Probability and Probability Distributions

Key concepts and essentials
Decision making under uncertainty
Random variables
Population and samples
The normal distribution
Many business distributions are nowhere near normal. constraints!
Establishing confidence intervals

3. Introduction to Data Mining and Data Warehousing

Data mining concepts and application
Introduction to application benefits of data warehousing

4. Describing Information Needs

Identify operational and executive information classes
Modeling key decisions and the needs for information
Describing key business transactions and documents
Map information needs to underlying data
Executive information needs and the balanced scorecard
Pivot tables in Excel
Tracking and managing business process performance
Selecting measures and targets
Measuring performance and finding performance gaps
Root cause analysis

5. Data Exploration Concepts and Formulas

Basic concepts
Types of variables
Selecting dependent and independent variables
Sample vs. population
Descriptive measures of a sample
Key sample parameters
Variability
Sampling distributions
Sample size
Histograms
Establishing and analyzing correlation among different variables
Explanation of variance

6. Introduction to Risk Management

Uncertainty and risk analysis
Assessing your organization risk culture and level of risk tolerance
Identifying, describing, ranking, prioritizing, and controlling risks
When to use quantitative risk analysis
Important risk management best practices

7. Forecasting

Forecasting methods and models
History of forecasting
Long and short term forecasts
Heuristics
Time series analysis
Establishing trends and business cycles (i.e., seasonality) and confidence limits
Selecting independent variables for predictive models including regression techniques

8. Review

Data analysis and analytics
Probability and distributions
Data mining, data warehousing, and the need for information
Statistic inference, forecasting, and decision support
Next steps options

9. Additional Resources and Exercises

Neden Bizi Seçmelisiniz

Veri Analizine Giriş Turkmenistan eğitimine Bilginç IT Academy'nin canlı ve etkileşimli sanal sınıf ortamında katılabilirsiniz. Online Instructor-Led eğitimlerimize bireysel olarak genel katılıma açık (Public) sınıflardan katılabileceğiniz gibi, kurumunuza özel (Private / In-house) bir sınıf da planlayabilirsiniz.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Online Instructor-Led
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Canlı ve Etkileşimli Eğitim: Eğitmeninizle gerçek zamanlı iletişim kurun; soru-cevap, uygulama ve grup çalışmalarıyla öğrenme sürecine aktif olarak katılın.
Esnek Katılım: Evinizden, ofisinizden veya internet erişiminizin bulunduğu herhangi bir lokasyondan eğitime katılın.
Uzman Eğitmen Kadrosu: Sektör deneyimine sahip, alanında yetkin eğitmenlerden güncel ve uygulanabilir bilgiler edinin.
30 Yılı Aşkın Deneyim: Bilginç IT Academy'nin 1995 yılından bu yana süregelen eğitim uzmanlığından yararlanın.
Dünya Genelinde Erişim: Turkmenistan dahil dünyanın farklı lokasyonlarından canlı sanal sınıflarımıza katılabilir veya kurumunuza özel online eğitim planlayabilirsiniz.

Introduction to Data Analysis Turkmenistan eğitimine yüz yüze sınıf ortamında katılabilirsiniz. Classroom Based eğitimlerimiz genel katılıma açık (Public)sınıflar veya kurumunuza özel (Private / In-house)sınıflar şeklinde planlanabilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Classroom Based
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Yüz Yüze Öğrenme: Eğitmeniniz ve diğer katılımcılarla doğrudan iletişim kurarak etkileşimli bir sınıf deneyimi yaşayın.
Deneyimli Eğitmenler: Sektörde uzun yıllara dayanan deneyime sahip uzmanlardan gerçek dünya örnekleriyle öğrenin.
Profesyonel Eğitim Ortamı: Teknolojik altyapısı güçlü, konforlu ve öğrenmeye uygun sınıflarda eğitim alın.
Uygulamalı Öğrenme: Eğitim içeriğine bağlı olarak uygulamalar, senaryolar, vaka çalışmaları ve eğitmen yönlendirmeli çalışmalarla teorik bilgilerinizi pratiğe dönüştürün.

Introduction to Data Analysis Turkmenistan eğitimini kurumunuza özel olarak kendi ofisinizde veya tercih ettiğiniz lokasyonda gerçekleştirebilirsiniz. Bilginç IT Academy eğitmenleri, kurumunuzun ihtiyaçlarına göre planlanan eğitim için belirlediğiniz lokasyona gelebilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Onsite
Katılım Modeli (Participation Model): Kuruma Özel (Private / In-house)
Tercih Ettiğiniz Lokasyonda Eğitim: Eğitimi şirketinizin ofisinde veya belirlediğiniz farklı bir lokasyonda organize edin.
Kuruma Özel İçerik: Eğitim programını şirketinizin projelerine, ekip yapısına, mevcut yetkinlik seviyesine ve iş ihtiyaçlarına göre uyarlayın.
Ekip Odaklı Öğrenme: Ekibinizin aynı içerik ve yaklaşım etrafında gelişmesini sağlayarak kurum içi bilgi paylaşımını ve iş birliğini güçlendirin.
Esnek Planlama: Eğitim tarihini, lokasyonunu ve programını kurumunuzun operasyonel ihtiyaçlarına göre planlayın.
Global Eğitim Organizasyonu: Eğitimi Turkmenistan lokasyonunda veya tercih ettiğiniz farklı bir ülkede/lokasyonda kurumunuza özel olarak organize edebilirsiniz.

B. A. - Information Analyst - SQİLLS