Data Analysis Boot Camp

Eğitim Tipi : Sanal Sınıf / Online
Süre : 3 Gün
  1. Anasayfa
  2. Data Analysis Boot Camp

Açıklama

    Bu hızlandırılmış eğitimde, verilerinizi kritik faktörlerle başa çıkmak için nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz: Risk, performans, kalite, tahmin, simülasyon, iş süreçlerini geliştirme ve daha fazlası. Eğitimde, kuruluşunuza dönüp çalışmaya başladığınız anda uygulamalı analitik, modelleme ve yorumlama yeteneklerini kullanmayı öğreneceksiniz. Uygulamalı alıştırmalar ve çeşitli demolar sayesinde genelde pahalı danışmanların kullandıkları teknikler ve beceriler konusunda deneyim sahibi olacaksınız.

    Özel teknolojilere gerek kalmadan uygulamak için etkili becerilere ve teknolojilere hızlı bir şekilde hâkim olacaksınız. (Excel, R veya Python kullanarak uygulayabileceğiniz veri yeteneklerine sahip olmanızı sağlarız). Bu senaryolar üzerinde çalışırken, karar verme süreçlerinin desteklenmesinde, iş süreçlerinin yönetimi ve kontrolünde veri analizinin değerini çok daha iyi anlarsınız. Gerçek hayattaki veri analizi becerilerine ek olarak, eğitimde öğrendiklerinizi gerçek hayattan alınan çeşitli senaryolara uygulayarak pratikteki uygulamalar hakkında bilgi sahibi olursunuz.

     

    Bu eğitimde neler öğreneceksiniz?

    • Kuruluşunuzdaki fırsatları belirleme, değişimi yönetme ve derin bir görünürlük geliştirme
    • Analiz, iş zekâsı ve istatistik ile ilgili terminolojiler ve jargonlar
    • Veri analizi yeteneklerini uygulamak için gerekli uygulamalar
    • Paydaşlara doğru bir grafiksel sunum yapmak için hem verileri hem de analiz sonuçlarını görselleştirme
    • Varyans, hata ve güven aralıklarını hesaplarken daha doğru tahminlerde bulunma
    • Verilerdeki gizli eğilimleri ve düzenleri ortaya çıkarmak için grafikler oluşturma
    • Neyin konu dışı olduğunu neyin daha önemli olduğunu belirlenmesi için “sinyal” ve “gürültü” arasında ayrım yapma
    • Farklı dağıtım modelleri ve bu modellerin gerçek hayatta uygulanması
    • Çeşitli istatistikler ve bu istatistiklerin risk, olasılık, sonuç ve eylemle ne şekilde ilişkili oldukları
    • Sağlam ve pratik bir olasılık teorisi anlayışı geliştirme ve bu anlayışı kullanma
    • Hipotezleri biçimlendirme ve test etme – Yararlı tahminleri belirlemek ve yorumlamak için birden fazla yöntem kullanma
    • Popülasyonla ilgili istatistiksel anlam ve sonuç çıkarımı
    • Önemli ve aynı zamanda pratik modelleme becerileri
    • Veri madenciliği yapmak, simülasyonları çalıştırmak, kümeleri bulmak ve önemli özellikleri keşfetmek için bilgi işlem gücünü kullanma
    • Verileri uygulamaya dönüştürme: Raporlama, Gösterge Panelleri, Ölçümler, Kalite, Finansal Modelleme ve daha fazlası
    • Tahminsel analizlerle deneyim edinme – eğitimden ihtiyaç duyacağınız tüm kelime haznesi ve algoritmalarla ayrılın
    • Gelecekteki sonuçları tahmin etme, süreçleri iyileştirmek için fırsatları yakalama ve geçmiş performansı analiz etme
    • INFORMS CAP (Certified Analytics Professional) sertifikasyonuna giriş
    • Eğitimde öğrenilen yeni araçların uygulamaya geçirilmesini sağlayacak gerçek hayattan alınmış örnekler
    • Üç gün boyunca kendi senaryonuza göre beceri ve yöntemleri ilişkilendiren gerçek bir veri uzmanına erişim

Eğitim İçeriği

Statistics: Understanding Data

  • Statistical Thinking Overview
  • Descriptive Statistics
  • Cumulative Distribution Functions
  • Continuous Distributions
  • Probability
  • Operations on Distributions
  • Hypothesis Testing
  • Estimation
  • Correlation

Graphics: Looking at Data

  • Single Variable: Establishing Distribution
  • Two Variables: Establishing Relationships
  • Time-series Analysis
  • More than Two Variables

Analytics: Modeling Data

  • “Guesstimation”
  • Models from Scaling Arguments
  • Arguments from Probability Models

Computation: Mining Data

  • Simulations
  • Finding Clusters
  • Finding Important Attributes

Applications: Using Data

  • Reporting, Business Intelligence, and Dashboards
  • Financial Calculations and Modeling
  • Predictive Analytics

CAP Certification Overview

  • The Seven Analytics Domains
  • Business Problem Framing
  • Analytics Problem Framing
  • Data
  • Methodology (Approach) Selection
  • Model Building
  • Solution Deployment
  • Model Lifecycle
  • Test Preparation Advice
  • Test Experience Feedback

Course Summary:

  • Understanding, Analyzing, and Presenting Data
  • Statistics
  • Graphics
  • Analytics
  • Computing
  • Applications
  • Certified Analytics Professional
  • Student Feedback / Evaluations