Veri Analizi Bootcamp Eğitimi, verileri doğru değerlendirmek, veri kalitesini analiz etmek ve elde edilen bulgularla daha bilinçli iş kararları almak isteyen profesyoneller için hazırlanmış üç günlük, uygulama odaklı bir eğitim programıdır.

Eğitim boyunca gerçek iş dünyasından örnekler kullanılarak veri analizi süreçleri, temel istatistiksel yöntemler ve veri yönetimi yaklaşımları ele alınır. Katılımcılar, Excel fonksiyonlarından ve R programlama dilinden yararlanarak verileri incelemeyi, analiz etmeyi ve sonuçları anlamlandırmayı öğrenir.

Program, veri kalitesi ve veri yönetimine ilişkin temel kavramlarla başlar; ardından istatistiksel analiz, veri görselleştirme, tahmine dayalı analiz ve modelleme teknikleriyle devam eder. Ayrıca analiz sonuçlarının ilgili paydaşlara anlaşılır biçimde aktarılması ve bu sonuçların karar alma süreçlerinde etkin şekilde kullanılması üzerinde durulur.

Uygulamalı Eğitim, Canlı Gösterimler ve Gerçek İş Senaryoları

Veri Analizi Bootcamp Eğitimi, teorik bilgileri uygulamalı çalışmalarla bir araya getirir. Eğitmen anlatımları, canlı gösterimler, laboratuvar çalışmaları ve gerçek dünyadan örnek olaylar sayesinde katılımcılar öğrendikleri yöntemleri doğrudan uygulama fırsatı bulur.

Programda veri temizleme, istatistiksel hesaplamalar, grafik oluşturma, regresyon analizi, kümeleme ve Monte Carlo simülasyonu gibi teknikler üzerinde çalışılır. Excel ve R ortamlarında gerçekleştirilen uygulamalar, katılımcıların edindikleri becerileri iş süreçlerine aktarabilmelerine yardımcı olur.

Eğitim sonunda katılımcılar, verilerden anlamlı sonuçlar elde etmek, analiz bulgularını yorumlamak ve bu bulguları iş kararlarını destekleyecek şekilde sunmak için gerekli temel yöntemleri kullanabilecek düzeye gelir.

Veri Analizi Bootcamp 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.

Kurumsal gruplar için bu eğitimi, kurumunuza özel Onsite (yerinde eğitim) formatında organize edebiliriz.

Kimler Katılmalı

Veri Analizi Bootcamp Eğitimi, iş süreçlerinde verilerle çalışan, analiz sonuçlarını değerlendiren veya veriye dayalı karar alma sorumluluğu bulunan profesyoneller için uygundur.

İş analistleri, iş sistemleri analistleri ve CBAP, CCBA sertifikalarına sahip profesyoneller
Sistem, operasyon araştırması, pazarlama ve diğer alanlarda çalışan analistler
Proje yöneticileri, program yöneticileri, ekip liderleri ve PMP, CAPM profesyonelleri
Veri modelleme uzmanları, veri yöneticileri ve veritabanı yöneticileri (DBA)
BT yöneticileri, direktörleri ve üst düzey yöneticiler
Finans yöneticileri, direktörleri ve finans alanındaki karar vericiler
Operasyon sorumluları, yöneticileri ve direktörleri
Risk yöneticileri ve operasyonel risk uzmanları
Süreç iyileştirme, denetim ve iç danışmanlık ekipleri
Maliyet azaltma ve süreç iyileştirme fırsatlarını değerlendiren yöneticiler
Veri analizi alanında yetkinlik kazanmak isteyen iş arayanlar ve profesyoneller
Üst yönetime karar desteği sağlayan veya öneriler sunan kıdemli çalışanlar

Neler Öğreneceksiniz

Bu eğitimi tamamladığınızda aşağıdaki konularda bilgi ve uygulama deneyimi kazanacaksınız:

Kurum içindeki gelişim fırsatlarını belirleme, değişimi yönetme ve iş süreçlerini veriler aracılığıyla daha ayrıntılı inceleme
Veri analitiği, iş zekâsı ve istatistik alanlarında kullanılan temel kavramları ve terminolojiyi anlama
Veri analizi yöntemlerinin farklı iş problemlerine nasıl uygulanabileceğini öğrenme
Verileri ve analiz sonuçlarını grafiklerle görselleştirerek paydaşlara anlaşılır şekilde sunma
Varyans, hata payı ve güven aralıklarını dikkate alarak daha isabetli tahminler oluşturma
Verilerdeki eğilimleri, ilişkileri ve örüntüleri belirlemek için farklı grafik ve görselleştirme tekniklerini kullanma
Verilerdeki anlamlı sinyalleri rastlantısal değişimlerden ve gürültüden ayırt etme
Farklı istatistiksel dağılım modellerini ve bunların gerçek dünyadaki kullanım alanlarını anlama
Hipotez oluşturma, hipotez testleri gerçekleştirme ve tahminleri farklı yöntemlerle yorumlama
İstatistiksel çıkarım yöntemlerini kullanarak örneklem verilerinden ana kütle hakkında sonuçlara ulaşma

Eğitim İçeriği

Bölüm 1: Veri Temelleri (Data Fundamentals)

1. Eğitime Giriş ve Temel Kavramların Değerlendirilmesi

Eğitimin amaçları
Katılımcı beklentileri ve başlangıç seviyesinin değerlendirilmesi

2. Gerçek Dünyadaki Verileri Anlamak

Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler
Veriler arasındaki ilişkiler
Aykırı değerler
Veri hacmindeki büyüme

3. Veri Türleri

Farklı veri türleri ve özellikleri
Veri kaynakları
İç ve dış veri kaynakları
Zamansal açıdan veriler: geçmişe dönük, mevcut ve geleceğe yönelik göstergeler

4. Laboratuvar: Eğitim Verileriyle İlk Çalışmalar

5. Veriye İlişkin Riskler

Yaygın veri riskleri
Süreçlerin analiz sonuçlarına etkisi
Veri kullanımının sonuçlar üzerindeki etkileri
Fırsat maliyetleri ve araç yatırımları
Risk azaltma yaklaşımları

6. Veri Kalitesi

Veri temizleme
Yinelenen kayıtların belirlenmesi
Tek ve güvenilir veri kaynağı (Single Source of Truth – SSOT)
Veri alanlarının standartlaştırılması
Eksik veya seyrek doldurulmuş alanların tespit edilmesi
Yaygın veri kalitesi sorunlarının giderilmesi

7. Laboratuvar: Veri Kalitesi Uygulamaları

Bölüm 2: Analizin Temelleri (Analysis Foundations)

1. İstatistiksel Yaklaşımlara Genel Bakış

Veri analizi programlarının ve araçlarının karşılaştırılması
Günlük dilde kullanılan ifadeler ile veri terminolojisi arasındaki farklar
Veri analizine özgü temel kavramlar
Veri analizinin farklı çalışma alanları
Betimsel istatistik
Çıkarımsal istatistik
Analitik düşünme yaklaşımı
Problemlerin tanımlanması ve çözüm yöntemleri

Bölüm 3: Veri Analizi (Analyzing Data)

1. Verilerde Ortalama ve Temel Ölçüler

Aritmetik ortalama (Mean)
Medyan (Median)
Mod (Mode)
Değişim aralığı (Range)

2. Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri

Varyans
Standart sapma
Sigma değerleri
Yüzdelikler (Percentiles)
İstatistiksel ölçülerin tahmin süreçlerinde kullanılması

3. Laboratuvar: Merkezi Eğilim ve Dağılım Analizleri

4. Veri Analizinde Grafiksel Gösterimler

5. Kategorik Verilerin Görselleştirilmesi

Çubuk grafikler (Bar Charts)

6. Sürekli Verilerin Görselleştirilmesi

Histogramlar

7. Zaman Serilerinin Görselleştirilmesi

Çizgi grafikler (Line Charts)

8. İki Değişkenli Verilerin Analizi

Saçılım grafikleri (Scatter Plots)

9. Veri Dağılımlarının Görselleştirilmesi

Kutu grafikleri (Box Plots)

Bölüm 4: Veri Analitiği ve Modelleme (Analytics & Modeling)

1. Yaygın İstatistiksel Dağılımlar ve Analitik Yöntemler

Olasılık dağılımları
Kümülatif dağılımlar
Çift modlu dağılımlar
Verilerde çarpıklık (Skewness)
Pareto dağılımı
Korelasyon
Laboratuvar: Dağılım analizleri
Tahmine dayalı analitik (Predictive Analytics)
Verilerde örüntülerin incelenmesi
Tahmin amacıyla regresyon ve zaman serisi analizi
Laboratuvar: Doğrusal regresyon uygulaması
Simülasyon yöntemleri
Sözde rastgele sayı dizileri
Monte Carlo analizi
Demo/Laboratuvar: Excel ile Monte Carlo simülasyonu

2. Kümeleme Kavramını Anlamak (Clustering)

3. Veri Segmentasyonu (Segmentation)

4. Yaygın Kümeleme Algoritmaları

5. K-Means Kümeleme Algoritması

Bölüm 5: R ve RStudio ile Uygulamalı Veri Analizine Giriş

1. R Programlama Dilinin Temelleri

2. R ile Betimsel İstatistik

3. Veri İçe Aktarma ve Veri Manipülasyonu

4. R ile Script Yazma

5. R Kullanarak Veri Görselleştirme

6. R ile Regresyon Analizi

7. R ile K-Means Kümeleme

8. R ile Monte Carlo Analizi

9. Demo/Laboratuvar: R ile Uygulamalı Veri Analizi Çalışmaları

Bölüm 6: Verileri Görselleştirme ve Sunma (Visualizing & Presenting Data)

1. Veri Görselleştirmenin Amaçları

Veriyle iletişim kurma ve anlatı oluşturma
Karar alma süreçlerini destekleme
Etkili veri görselleştirmenin temel özellikleri

2. Veri Görselleştirmenin Temel İlkeleri

Kullanıcılar ve paydaşlar
Paydaş ihtiyaçlarını değerlendirme rehberi
Sık karşılaşılan görselleştirme hataları

3. Veriye Dayalı Bilginin Aktarılması

Uyarılar ve eğilimlerin paylaşılması
Self-servis analiz ve raporlama yaklaşımının değerlendirilmesi
Sunum formatları ve araçları
Tasarımda dikkat edilmesi gereken noktalar

Neden Bizi Seçmelisiniz

1995’ten beri Birleşik Krallık merkezli lider bir global eğitim sağlayıcısıyız.

Veri Analizi Bootcamp Uzbekistan 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: Uzbekistan dahil dünyanın farklı lokasyonlarından canlı sanal sınıflarımıza katılabilir veya kurumunuza özel online eğitim planlayabilirsiniz.

Data Analysis Boot Camp Uzbekistan 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.

Data Analysis Boot Camp Uzbekistan 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 Uzbekistan lokasyonunda veya tercih ettiğiniz farklı bir ülkede/lokasyonda kurumunuza özel olarak organize edebilirsiniz.

Data Analysis Boot Camp Uzbekistan Eğitimi