Kısaltmalar da çalışır: K8s, AI, UX. Türkçe karakter kullanmanız gerekmez.
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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,…
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.
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, 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 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, 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, 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.
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 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.
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.
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.
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 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.
| Hedef | Önerilen eğitim |
|---|---|
| Veriyi doğru okuma ve yorumlama | Veri Okuryazarlığı |
| Analiz mantığına giriş | Introduction to Data Analysis |
| Yoğun ve uygulamalı başlangıç | Data Analysis Boot Camp |
| Kodla genel amaçlı analiz | Data Analysis with Python |
| İstatistik odaklı analiz | R Programlama ile Veri Analizi |
| Java uygulamalarında analitik çalışma | Data Analysis with Java |
| Excel verilerini hızlı özetleme | Data Analysis with PivotTables |
| Grafik ve görsel anlatım becerisi | Data Visualization |
| Web ve uygulama davranış analizi | Google Analytics |
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.
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.
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.
Ekibinizin seviyesini, kullandığı araçları ve geliştirmek istediğiniz analiz yetkinliklerini paylaşın; kurumunuza uygun eğitim programı oluşturulsun.
