Veri Analizi Eğitimleri

  1. Anasayfa
  2. Veri Analizi Eğitimleri

    İletişim Formu

    Eğitimler hakkında bilgi almak için formu doldurabilirsiniz.

    Eğitimlerimiz kurumlara ve firmalara yöneliktir.













    Google Analytics Eğitimi

    Google Analytics, web siteleri ve mobil uygulamalar için kullanılan popüler bir web analitiği ve raporlama aracı olup web siteleri ve mobil uygulamaların performansını ölçmek, kullanıcı davranışlarını analiz etmek ve pazarlama stratejilerini optimize etmek için kullanılmaktadır. Google tarafından sunulan ücretsiz bir araçtır ve web sitesi sahiplerine, site trafiğini, ziyaretçi etkileşimlerini, dönüşüm oranlarını, kullanıcı segmentlerini ve daha...

    Veri Okuryazarlığı Eğitimi

    Veri okur-yazarlığı (data literacy), bireylerin verileri anlama, yorumlama, değerlendirme ve etkili bir şekilde kullanma becerisi olarak tanımlanır. Bu beceri, bireylerin veri tabanlı düşünme, veri analizi yapabilme, verileri görselleştirme, veri yönetimi ve veri odaklı karar verme yeteneklerini içerir. Veri okur-yazarlığı, günümüzde giderek daha önemli hale gelmektedir. Çünkü dijital çağda büyük miktarda veri üretilmektedir ve bu verilerin...

    Data Visualization ( Veri Görselleştirme ) Eğitimi Eğitimi

    Elektronik tablolar ve büyük tablolar bazı durumlarda karmaşık ve deşifre edilmesi zor olabilir. Bu, kuruluşa ait verilerden değerli bilgilerin ayrıştırılmasında büyük bir engel oluşturabilir. Ancak, veri görselleştirmedeki en iyi uygulamaları kullanmak sorunları çözmenizi, görselleri sunumlarda ve raporlarda nasıl kullanılacağını belirlemenizi ve karar vermenizi sağlar. Bu eğitimde katılımcılar, verilerin görsel olarak algılanmasının temellerini öğrenirler ve öğrendikleri...

    Data Analysis with PivotTables Eğitimi

    Eğitimde ileri düzey PivotTable özellikleri ve PivotCharts oluşturma konuları ele alınır. PivotTables ve PivotCharts, ham verileri analiz etmek ve özetlemek için kullanılabilen araçlardır. Katılımcılar bu eğitimde verileri başkalarının anlayacağı bir biçimde nasıl düzenleyeceklerini öğrenirler.   Bu eğitimde neler öğreneceksiniz? Eğitimi başarılı bir şekilde tamamlayan katılımcılar, ham verileri analiz etmek için Excel 2016'nın PivotTable işlevselliğini kullanabilir...

    Data Analysis with Java Eğitimi

    Eğitim, verilerin ön işlenmesi ile ilgili çeşitli tekniklerin gösterilmesiyle başlar. Katılımcılar daha sonra Java ile veri analizinin temellerini, verilerin durumu nasıl değiştirdiğini ve Java'nın genel analiz resmine nasıl uyum sağladığını öğrenirler. Eğitim, temel analizleri iş ihtiyaçlarına uygulamayı ve zaman serisi tahminleri oluşturma konuları ile devam eder. Son olarak, Java AP'lerini kullanarak istatistiksel veri analizi tekniklerinin...

    Data Analysis with Python Eğitimi

    Bu eğitim, Python diline yeni başlayanlar ve Python dilini kullanarak veriler üzerinde istatistiki işlemler, görselleştirme gibi analiz işlemlerini gerçekleştirmek isteyenler için hazırlanmıştır. Eğitimin sonunda, katılımcıların ilk olarak Python programlama dilinin yapısını anlayabilmesi ve kod yazabilme becerisi kazanabilmesi, ardından Python programlama dili ve araçlarının veri analizi alanında kullanımı üzerine beceri kazanması hedeflenmektedir. Bu eğitimde neler öğreneceksiniz?...

    R Programlama ile Veri Analizi Eğitimi

    Basit ve gelişmiş veri analizi görevlerinde kullanılabilecek kapsamlı bir kütüphane setine sahip olan R, istatistik ve veri biliminde kullanılan en popüler programlama dillerinden biridir. Veri analizi kavramları hakkında temel bir bilgiye sahipseniz ve becerilerinizi bir sonraki seviyeye taşımak istiyorsanız bu eğitim sizin için biçilmiş kaftandır. Bu eğitimin, R dilini, gerçek veriler ile uygulama yaparak öğretmek...

    Data Analysis Boot Camp Eğitimi

    Bu eğitim, Python diline yeni başlayanlar ve Python dilini kullanarak veriler üzerinde istatistiki işlemler, görselleştirme gibi analiz işlemlerini gerçekleştirmek isteyenler için hazırlanmıştır. Eğitimin sonunda, katılımcıların ilk olarak Python programlama dilinin yapısını anlayabilmesi ve kod yazabilme becerisi kazanabilmesi, ardından Python programlama dili ve araçlarının veri analizi alanında kullanımı üzerine beceri kazanması hedeflenmektedir. Bu eğitimde neler öğreneceksiniz?...

    Introduction to Data Analysis Eğitimi

    Kuruluşların işle ilgili kararları artık eskisine oranla çok daha hızlı ve doğru almaları gerekiyor. Bu gibi kararların “her zamanki yöntemler” veya içgüdüden ziyade daha çok veri ve en iyi uygulama analiz tekniklerine dayanması günümüz kurumsal yönetimlerinin bilgiyi ne şekilde talep ettiklerini gösteriyor. Hedefiniz ister rekabet üstünlüğü elde etmek veya korumak ya da ister sadece kaynaklarınızı...

    Microsoft Excel 2016 – Data Analysis with PivotTables Eğitimi

    Bu eğitimde katılımcılar, büyük miktarda ham veriyi özetlemek, analiz etmek ve sunmak için Excel 2016'nın ileri düzey PivotTable ve PivotChart işlevlerini nasıl kullanacaklarını öğrenirler. Eğitimde ileri düzey PivotTable özellikleri ve PivotCharts oluşturma konuları ele alınır. PivotTables ve PivotCharts, ham verileri analiz etmek ve özetlemek için kullanılabilen araçlardır. Katılımcılar bu eğitimde verileri başkalarının anlayacağı bir biçimde...

    Veri analizi eğitimleri; ham veriyi düzenleme, inceleme, yorumlama ve karar süreçlerinde kullanılabilecek içgörülere dönüştürme becerileri kazandırır. BlueMark Academy’nin canlı online programları; veri okuryazarlığı, Python, R, Java, Excel PivotTable, veri görselleştirme ve Google Analytics gibi farklı ihtiyaçlara yönelik seçenekler sunar.

    Kurumsal Veri Analizi Eğitimleri

    Veri analizi; bir iş sorusunu doğru tanımlamak, uygun veriyi toplamak, veriyi temizlemek, örüntüleri incelemek, sonuçları görselleştirmek ve bulguları aksiyona dönüştürmek için kullanılan sistematik bir süreçtir. Araç kullanımı bu sürecin yalnızca bir bölümüdür. Güvenilir analiz için veri kalitesi, doğru yöntem seçimi, bağlam ve sonuçların sınırlarını açık biçimde ifade etmek de gerekir.

    Bu kategoride teknik olmayan karar vericilerden kodla analiz yapan profesyonellere kadar farklı profillere uygun programlar bulunur. Eğitim seçerken katılımcının mevcut seviyesi, çalıştığı veri türü, kullandığı teknoloji ve eğitim sonrasında üretmesi beklenen çıktı birlikte değerlendirilmelidir.

    Veri Analizi Nedir?

    Veri analizi, bir veya daha fazla veri kaynağındaki bilgileri inceleyerek sorulara yanıt verme ve kararları destekleme sürecidir. Tanımlayıcı analiz “ne oldu?”, teşhis edici analiz “neden oldu?”, tahmine dayalı analiz “ne olabilir?” ve önerici analiz “hangi aksiyon alınmalı?” sorularına odaklanır. Her analiz türü farklı veri, yöntem ve yetkinlik gerektirebilir.

    Veri Analizi Eğitimlerinde Neler Öğrenilir?

    • İş problemini analiz sorusuna dönüştürme
    • Veri türleri, ölçüm seviyeleri ve veri kalitesi
    • Veri toplama, düzenleme, temizleme ve dönüştürme
    • Eksik, tekrarlanan ve aykırı değerlerle çalışma
    • Temel istatistik ve keşifsel veri analizi
    • Tablo, grafik ve dashboard ile veri görselleştirme
    • Excel PivotTable ve PivotChart ile özet analiz
    • Python, R veya Java ile programatik veri analizi
    • Web ve uygulama verilerinin Google Analytics ile incelenmesi
    • Analiz sonuçlarını hedef kitleye uygun şekilde sunma

    Başlangıç Seviyesi Veri Analizi Eğitimleri

    Veri Okuryazarlığı Eğitimi

    Veri Okuryazarlığı Eğitimi; veriyi anlama, sorgulama, değerlendirme, görselleştirme ve karar süreçlerinde doğru kullanma becerilerine odaklanır. Katalogdaki program veri bilimi kavramları, CRISP-DM, veri temizleme, keşifsel analiz ve Python tabanlı uygulama örneklerini de kapsar. Veriyle çalışan ancak analitik temelini sistematik hale getirmek isteyenler için uygun bir başlangıçtır.

    Introduction to Data Analysis Eğitimi

    Introduction to Data Analysis Eğitimi, veriye dayalı karar alma yaklaşımını ve temel analiz yöntemlerini öğrenmek isteyen katılımcılara yöneliktir. Araçtan önce problem tanımı, veri ihtiyacı, analiz mantığı ve sonuçların yorumlanmasına odaklanan bir başlangıç programı olarak değerlendirilebilir.

    Data Analysis Boot Camp

    Data Analysis Boot Camp, Python’a giriş ile istatistiksel işlemleri ve veri görselleştirmeyi yoğun bir program içinde bir araya getirir. Kısa sürede hem programlama temeli hem de uygulamalı veri analizi iş akışı kazanmak isteyen ekipler için uygundur.

    Python, R ve Java ile Veri Analizi Eğitimleri

    Python ile Veri Analizi

    Data Analysis with Python Eğitimi; Python dilinin temelleriyle başlayarak verilerin işlenmesi, istatistiksel analiz ve görselleştirme uygulamalarına ilerler. Python’a yeni başlayan ve analitik görevleri kodla yürütmek isteyen katılımcılar için tasarlanmıştır.

    R Programlama ile Veri Analizi

    R Programlama ile Veri Analizi Eğitimi; istatistiksel analiz, veri işleme ve görselleştirme çalışmalarında R ekosisteminden yararlanmak isteyen katılımcılara yöneliktir. İstatistik, araştırma, raporlama veya veri bilimi odaklı çalışan ekipler tarafından değerlendirilebilir.

    Java ile Veri Analizi

    Data Analysis with Java Eğitimi; veri ön işleme, temel analiz, zaman serisi tahmini ve Java API’leriyle istatistiksel analiz gibi konuları ele alır. Java tabanlı kurumsal uygulamalarda analitik yetenek geliştiren yazılım ekipleri için daha özel bir seçenektir.

    Excel PivotTable ile Veri Analizi

    Microsoft Excel Data Analysis with PivotTables Eğitimi, ham verileri gruplandırmak, özetlemek, karşılaştırmak ve PivotChart ile sunmak isteyen Excel kullanıcılarına yöneliktir. Katalogda ayrıca Data Analysis with PivotTables adlı benzer kapsamlı bir program da yer alır. Eğitim seçerken kullanılan Excel sürümü ve katılımcıların mevcut PivotTable seviyesi kontrol edilmelidir.

    Veri Görselleştirme Eğitimi

    Data Visualization Eğitimi; doğru grafik türünü seçme, görsel algı ilkeleri, karşılaştırma ve eğilimleri anlaşılır biçimde gösterme ve analiz sonuçlarını sunum ya da raporlarda etkili şekilde aktarma becerilerine odaklanır. Amaç yalnızca estetik grafik üretmek değil, veriyi çarpıtmadan doğru mesajı vermektir.

    Google Analytics ile Dijital Veri Analizi

    Google Analytics Eğitimi; GA4 çalışma mantığı, boyutlar, metrikler, parametreler, etkinlikler, dönüşümler, standart raporlar, Keşfet alanı, özel boyut ve metrikler ile kitleler gibi konuları kapsar. Web sitesi veya uygulama performansını, kullanıcı davranışını ve pazarlama sonuçlarını analiz eden ekipler için uygundur.

    Hangi Veri Analizi Eğitimini Seçmelisiniz?

    HedefÖnerilen eğitim
    Veriyi doğru okuma ve yorumlamaVeri Okuryazarlığı
    Analiz mantığına girişIntroduction to Data Analysis
    Yoğun ve uygulamalı başlangıçData Analysis Boot Camp
    Kodla genel amaçlı analizData Analysis with Python
    İstatistik odaklı analizR Programlama ile Veri Analizi
    Java uygulamalarında analitik çalışmaData Analysis with Java
    Excel verilerini hızlı özetlemeData Analysis with PivotTables
    Grafik ve görsel anlatım becerisiData Visualization
    Web ve uygulama davranış analiziGoogle Analytics

    Veri Analizi Süreci Nasıl İlerler?

    1. Problemi tanımlama: Yanıtlanacak iş sorusu ve başarı ölçütü belirlenir.
    2. Veriyi belirleme: Gerekli kaynaklar, alanlar, zaman aralığı ve erişim koşulları netleştirilir.
    3. Veriyi hazırlama: Eksik, hatalı, tekrarlanan ve tutarsız kayıtlar incelenir.
    4. Analiz etme: Uygun istatistiksel veya keşifsel yöntemlerle ilişkiler ve örüntüler araştırılır.
    5. Doğrulama: Sonuçların veri kalitesi, yöntem ve iş bağlamı açısından güvenilirliği kontrol edilir.
    6. Görselleştirme: Bulgular hedef kitlenin anlayabileceği tablo, grafik veya raporlara dönüştürülür.
    7. Aksiyona dönüştürme: Bulgular karar, deney veya süreç iyileştirmesi için kullanılır ve sonuçlar izlenir.

    Veri Analizi, Veri Bilimi ve İş Zekâsı Arasındaki Fark

    Veri analizi, belirli sorulara yanıt bulmak için veriyi inceleme ve yorumlama sürecidir. Veri bilimi; programlama, istatistik ve makine öğrenimi yöntemleriyle daha geniş ölçekli tahmin ve modelleme çalışmalarını kapsayabilir. İş zekâsı ise düzenli raporlama, KPI takibi ve dashboard aracılığıyla kurumsal performansı izlemeye odaklanır. Bu alanlar birbirinden kopuk değildir ve kurumsal projelerde çoğu zaman birlikte çalışır.

    Kimler Katılabilir?

    • Veri analistleri ve raporlama uzmanları
    • İş analistleri ve iş zekâsı ekipleri
    • Finans, muhasebe ve bütçe uzmanları
    • Pazarlama ve dijital analitik ekipleri
    • Operasyon, satış ve tedarik zinciri çalışanları
    • Yazılım geliştiriciler ve teknik ekipler
    • Veriye dayalı karar alan yöneticiler
    • Veri analizi alanında kariyer hedefleyen profesyoneller

    Katılım Ön Koşulları

    Veri okuryazarlığı ve giriş programları için teknik ön koşul bulunmayabilir. Python, R veya Java eğitimlerinde ilgili programlama diline aşinalık programdan alınan verimi artırır. PivotTable eğitimleri için temel Excel bilgisi gerekir. Eğitim sayfasında belirtilen güncel gereksinimler ve kullanılacak yazılımlar kayıt öncesinde kontrol edilmelidir.

    Canlı Online ve Kuruma Özel Veri Analizi Eğitimi

    Programlar canlı sanal sınıf formatında planlanabilir. Kuruma özel eğitimlerde içerik; departman, veri türü, kullanılan araçlar ve hedeflenen raporlama ya da analiz çıktısına göre uyarlanabilir. Anonimleştirilmiş kurumsal veri örnekleri kullanılması, öğrenilen yöntemlerin günlük işlere aktarılmasını kolaylaştırabilir.

    İlgili Eğitim Kategorileri

    Veri Analizi Eğitimi Teklifi Alın

    Ekibinizin seviyesini, kullandığı araçları ve geliştirmek istediğiniz analiz yetkinliklerini paylaşın; kurumunuza uygun eğitim programı oluşturulsun.

    Eğitim Teklifi Alın

    Sıkça Sorulan Sorular

    Veri analizi nedir?

    Veri analizi; belirli sorulara yanıt vermek ve kararları desteklemek için verinin toplanması, temizlenmesi, incelenmesi, yorumlanması ve sonuçların sunulması sürecidir.

    Veri analizi eğitimi kimler için uygundur?

    Veri analistleri, iş analistleri, raporlama uzmanları, finans, pazarlama, operasyon ve satış ekipleri ile veriye dayalı karar alan yöneticiler için uygundur. Program seçimi role ve seviyeye göre yapılmalıdır.

    Veri analizi öğrenmek için matematik bilmek gerekir mi?

    Başlangıç programlarında ileri matematik zorunlu olmayabilir; temel istatistik ve mantıksal düşünme faydalıdır. İleri analiz, tahmin ve modelleme çalışmalarında istatistik bilgisi daha önemli hale gelir.

    Veri analizi için Python mı R mı öğrenmeliyim?

    Python genel amaçlı programlama, otomasyon ve veri bilimi projelerinde geniş kullanım sunar. R istatistiksel analiz ve akademik araştırmalarda güçlüdür. Seçim ekibin mevcut teknolojisine ve kullanım senaryosuna göre yapılmalıdır.

    Excel PivotTable veri analizinde ne işe yarar?

    PivotTable, satır bazlı ham verileri kod yazmadan gruplandırmak, özetlemek, filtrelemek ve karşılaştırmak için kullanılır. PivotChart ile sonuçlar grafik olarak da sunulabilir.

    Veri görselleştirme neden önemlidir?

    Veri görselleştirme, karmaşık bulguların daha hızlı anlaşılmasını ve doğru hedef kitleye aktarılmasını sağlar. Yanlış grafik veya ölçek seçimi sonuçları çarpıtabileceği için görsel tasarım kadar doğruluk da önemlidir.

    Google Analytics eğitimi hangi konuları kapsar?

    Katalogdaki eğitim GA4 çalışma mantığı, boyutlar, metrikler, etkinlikler, dönüşümler, raporlar, Keşfet alanı, özel boyut ve metrikler ile kitleler gibi konuları kapsar.

    Veri analizi ile veri bilimi arasındaki fark nedir?

    Veri analizi belirli sorulara yanıt vermek ve mevcut veriyi yorumlamak üzerine yoğunlaşır. Veri bilimi daha geniş veri işleme, programlama, istatistik, tahmin ve makine öğrenimi çalışmalarını kapsayabilir.

    Veri analizi eğitimleri online ve kuruma özel alınabilir mi?

    Programlar canlı sanal sınıf formatında planlanabilir. Kuruma özel içerikler ekip seviyesi, departman, kullanılan teknoloji, veri türü ve hedeflenen analiz çıktısına göre uyarlanabilir.