Kısaltmalar da çalışır: K8s, AI, UX. Türkçe karakter kullanmanız gerekmez.
SAS Enterprise Guide Part 2 Eğitimi, gelişmiş görevler ve sorgulama tekniklerini öğrenmek isteyen deneyimli SAS Enterprise Guide kullanıcılarına yöneliktir. 2 günlük sanal sınıf / online programda Query Builder, değişken türü dönüştürme, koşullu ifadeler, veri analizi ve temel modelleme…
SAS Enterprise Guide Part 1 Eğitimi, SAS programlama deneyimi olmadan farklı kaynaklardan gelen verilere erişmek, verileri yönetmek ve sonuçları raporlar ile grafikler halinde sunmak isteyen kullanıcılar için hazırlanmıştır. 3 günlük sanal sınıf / online program, SAS Enterprise Guide…
Geliştiriciler için Spark Eğitimi, Spark SQL, RDD ve Structured Streaming konularını ele alan 3 günlük bir eğitim programıdır.Spark for Developers programı Spark mimarisi, API programlama, Spark ML ve Apache Kafka ile Structured Streaming konularını kapsar. Bu Eğitimde Neler…
Apache Spark Eğitimi, DataFrame, Spark SQL ve veri akışları konularını ele alan 4 günlük bir eğitim programıdır.Hadoop dosya saklama, RDD ve Dataset işlemleri, Spark uygulamalarını çalıştırma, dağıtık veri işleme ve Spark Streaming konuları uygulamalarla ele alınır. Bu…
Spark Programlamaya Giriş Eğitimi, RDD, Spark SQL ve makine öğrenimi konularını ele alan 3 günlük bir eğitim programıdır.Introduction to Spark Programming programında Spark kurulumu, veri dönüşümleri, Kafka entegrasyonu, Streaming ve MLlib ile örnek analizler ele alınır. Bu eğitimde…
Data Science Bootcamp Eğitimi, Python, veri analizi ve makine öğrenimi konularını ele alan 5 günlük bir eğitim programıdır.Data Science Bootcamp programı keşifsel veri analizi, veri temizleme, görselleştirme ve Python ile makine öğrenimi uygulamalarını kapsar. Katılımcılar hayali bir teknoloji…
Data Science eğitimleri, kurumların veriyi analiz etme, büyük veri kümelerini işleme, istatistiksel modeller oluşturma ve veriye dayalı karar alma yetkinliklerini geliştirmeyi amaçlar. BlueMark Academy’nin bu kategorideki programları; SAS Enterprise Guide, Apache Spark, dağıtık veri işleme ve uygulamalı veri bilimi çalışmalarına odaklanır.
Eğitimler kurumlara ve firmalara yönelik sanal sınıf/online formatta sunulur. Program seçimi; katılımcıların deneyimi, kullandıkları teknoloji ve analiz ettikleri veri hacmi dikkate alınarak yapılabilir. Kurumunuza uygun eğitim için iletişime geçebilirsiniz.
Data Science, Türkçede veri bilimi olarak adlandırılan; veriden anlamlı sonuçlar üretmek için istatistik, programlama, veri işleme ve alan bilgisini birlikte kullanan disiplinler arası bir alandır. Veri bilimi süreci genellikle iş probleminin tanımlanması, verinin toplanması ve hazırlanması, keşifsel analiz, modelleme, değerlendirme ve sonuçların kullanıma alınması aşamalarını içerir.
Veri bilimi eğitimi, katılımcıların ham veriyi analiz edilebilir hâle getirmesine, doğru analiz yöntemini seçmesine ve elde edilen sonuçları iş hedefleriyle ilişkilendirmesine yardımcı olur. Programın kapsamına göre veri hazırlama, istatistiksel analiz, raporlama, görselleştirme, makine öğrenmesi iş akışları ve büyük ölçekli veri işleme konuları ele alınabilir.
SAS Enterprise Guide eğitimleri, veriye erişme, tabloları birleştirme, filtreleme, sorgulama, raporlama ve grafik oluşturma çalışmalarını görsel bir arayüz üzerinden yürütmek isteyen kullanıcılar için uygundur. Part 1 başlangıç seviyesindeki işlemlere odaklanırken Part 2; veri hazırlama, gelişmiş sorgular, istatistiksel analiz ve modelleme çalışmalarını derinleştirir.
Apache Spark, büyük ölçekli verilerin dağıtık ortamlarda işlenmesinde kullanılan bir veri işleme motorudur. Spark eğitimlerinde mimari, RDD ve DataFrame yapıları, Spark SQL, veri dönüşümleri, dağıtık işlem mantığı, streaming ve makine öğrenmesi iş akışları programın seviyesine göre ele alınır.
Programlar; veri analistleri, veri bilimciler, yazılım geliştiriciler, veri mühendisleri, iş zekâsı uzmanları, istatistikçiler, raporlama ekipleri, çözüm mimarları ve büyük veri teknolojileri üzerinde çalışan teknik ekipler için uygundur. Bazı başlangıç programlarında ön koşul bulunmazken geliştirici ve bootcamp eğitimlerinde temel programlama, Python, istatistik veya veri analizi bilgisi gerekebilir.
Kurumsal Data Science eğitimi; ekibin kullandığı veri kaynakları, analiz araçları, programlama deneyimi ve iş hedefleri doğrultusunda planlanabilir. Eğitim kapsamı uygulamalı alıştırmalar ve kuruma yakın veri senaryolarıyla desteklenerek katılımcıların öğrendiklerini günlük çalışmalarına aktarması kolaylaştırılabilir.
İlgili uzmanlık alanları için Big Data eğitimlerini, Makine Öğrenimi eğitimlerini ve Veri Analizi eğitimlerini de inceleyebilirsiniz.
Data Science; veriden anlamlı sonuçlar üretmek için istatistik, programlama, veri işleme ve alan bilgisini birlikte kullanan disiplinler arası bir alandır.
Eğitimler veri analistleri, veri bilimciler, yazılım geliştiriciler, veri mühendisleri, iş zekâsı uzmanları, istatistikçiler ve veri odaklı projelerde çalışan teknik ekipler için uygundur.
Başlangıç noktası hedefe göre değişir. SAS kullananlar SAS Enterprise Guide Part 1 ile, Spark öğrenmek isteyenler Introduction to Spark Programming ile başlayabilir. Daha bütüncül ve uygulamalı bir program arayanlar ön koşulları karşılıyorsa Data Science Bootcamp’i değerlendirebilir.
Veri analizi çoğunlukla mevcut veriyi inceleyerek bulgular ve raporlar üretmeye odaklanır. Data Science ise veri analiziyle birlikte programlama, istatistiksel modelleme, makine öğrenmesi ve veri ürünü geliştirme çalışmalarını da kapsayabilir.
Apache Spark, büyük veri kümelerinin dağıtık biçimde işlenmesine; SQL, streaming ve makine öğrenmesi iş akışlarının ölçeklenmesine yardımcı olur.
Part 1; veriye erişme, sorgulama, tablo işlemleri, raporlama ve grafik oluşturma temellerine odaklanır. Part 2 ise gelişmiş veri hazırlama, sorgulama, istatistiksel analiz ve modelleme konularını ele alır. Part 2 için Part 1 konularına hâkim olunması gerekir.
Sayfada listelenen programlar sanal sınıf/online formatta sunulmaktadır. Eğitim tarihi, katılımcı sayısı ve teknik gereksinimler için BlueMark Academy ile iletişime geçebilirsiniz.
Bootcamp sayfasında temel Python bilgisi ile veri araştırma, veri analizi, istatistiksel analiz veya makine öğrenmesi modeli geliştirme deneyimi önerilmektedir. Hadoop veya Spark bilgisi zorunlu değildir.
