Veri Okuryazarlığı

Eğitim Tipi : Sanal Sınıf / Online
Süre : 4 Gün
  1. Anasayfa
  2. Veri Okuryazarlığı

Açıklama

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 anlamlı bir şekilde kullanılabilmesi, bilgiye erişim ve etkili kararlar alabilmek için kritik önem taşır. Veri okur-yazarlığı becerilerine sahip olan bireyler, verileri analiz edebilir, doğru ve yanlış verileri ayırt edebilir, verileri görsel olarak temsil edebilir ve bu verilere dayanarak bilinçli kararlar verebilirler.

Veri okur-yazarlığı, iş dünyasında, akademik araştırmalarda, kamu politikalarında ve bireysel yaşamda birçok alanda değerlidir. Veri okur-yazarlığı sayesinde, bireyler bilgiye dayalı tartışmalara katılabilir, bilgilendirilmiş kararlar alabilir ve verilere dayalı çözümler üretebilirler.

Veri okur-yazarlığı aynı zamanda veri güvenliği ve gizlilik konularında da önemlidir. Veri okur-yazarlığı becerilerine sahip olan bireyler, kişisel verilerinin nasıl kullanıldığını anlayabilir, veri ihlallerini tespit edebilir ve güvenli veri kullanımı konusunda bilinçli olabilirler.

Sonuç olarak, veri okur-yazarlığı, bireylerin verileri anlama ve etkili bir şekilde kullanma becerisini ifade eder. Bu beceri, bilgi çağında gelişen teknoloji ve büyük veri ile birlikte giderek daha önemli hale gelmektedir.

Eğitim İçeriği

Veri Bilimi Temel Kavramlar

  • Veri Nedir?
  • Veri Analizi Nedir? Veri Analizi ile Neler Yapılabilir?
  • Veri Bilimi Nedir?
  • Veri Biliminin Unsurları Nelerdir?
  • Veriden Faydalı Bilgi Çıkarma Aşamaları Nasıl İşler? (Veri Analitiği)
  • Veri Biliminin Kullanım Alanları

Veri Okuryazarlığı

  • Veri Okuryazarlığı Nedir?
  • Veri Okuryazarlığı Temel Kavramlar
  • Veri Tanımlama
  • Verinin Organize Edilmesi ve İndirgenmesi
  • Verinin Gösterimi
  • Verinin Analizi ve Değerlendirme

Veri Bilimi İş Süreci Döngüsünde Nasıl Uygulanır?

  • CRISP-DM Metodolojisi
  • İş Anlayışı

Veri Biliminde Uygulama Geliştirme Temel Aşamaları

Veri Biliminde Uygulama Geliştirme İçin Kullanılan Araçlar

  • Pandas (Veri Manipülasyonu)
  • Numpy (Cebirsel İşlemler)
  • Matplotlib ve Seaborn (Veri Görselleştirme)

Python ile Veri Okuryazarlığı Uygulamaları

  • Dosyadan Veri Seti Yükleme/Okuma
  • Verinin Gösterimi
  • Verinin Boyutu Hakkında Bilgi Edinme
  • Veride Örneklem
  • Verideki Data Tipleri
  • Temel İstatistiki Bilgi Edinme

Veri Ön İşleme ve Temizleme

  • Veri Tanıma
  • Öznitelik Görüntüleme ve Seçme
  • Sıralama ve Gruplama
  • Öznitelikler Üzerinde İşlemler
  • Gözlemler Üzerinde İşlemler
  • Veri Filtreleme
  • Eksik Veriler
  • Tekrar Eden Veriler
  • Veri Dönüştürme İşlemleri
  • Aykırı/Uç Verileri Tespit Etme

Keşifçi Veri Analizi

  • Veriye Bakış
  • Veri Seçimi
  • Veri Önişleme
  • Veri Temizleme
  • Re (regular expression) modülünün Veri Analizinde Kullanımı
  • Sayısal Veriler Üzerinde İstatistiki İşlemler

Veri Görselleştirme

  • Grafik çizimi (çizgi, çubuk, pasta, ısı/heatmap vb.)
  • Grafikler üzerinde işlemler yapma

Hazır Veri Setleri Üzerinde Veri Analizi Uygulama Çalışmaları

Hazır Veri Analizi Rapor Oluşturma Araçları

Ön Koşullar

Herhangi bir ön koşul bulunmamaktadır.