İş Analitiğindeki Son Trendler Ve Büyük Veri Eğitimi

  • Anasayfa
  • İş Analitiğindeki Son Trendler Ve Büyük Veri Eğitimi

Kategori

Sanal Sınıf İçi Eğitim

GİRİŞ YAP

Eğitimin Amacı

Son yıllarda gelişen teknolojiler sayesinde veri toplama ve depolama işi son derece kolaylaşmaktadır. Bu sayede üretilen ve depolanan veri her 2 yılda bir ikiye katlanmaktadır. Bu muazzam veri topluluğundan işe yarar bilgi çıkarmak için geleneksel yöntemler yetersiz kalmaktadır. Bu doğrultuda bu eğitimin amacı büyük veriyi en uygun karar vermeyi sağlayacak, verimi arttıracak ve maliyetleri düşürecek şekilde nasıl işlenmesi gerektiği hakkında genel bir bilgi ve beceri kazandırmaktır. Bu program içeriğinde veri madenciliği, istatistiksel model kurma ve veri işleme gibi konular derinlemesine girmeden anlatılacaktır. Bilgisayar uygulamalarında Python yazılımları kullanılacaktır.

İş Analitiğindeki Son Trendler Ve Büyük Veri Eğitimi

24.03.2022 10:00 • 26.03.2022 16:00 • 3 gün

1. Gün: Temel Kavramlar ve Python 

·       Büyük veri ve iş analitiği kavramlarının tanıtılması

·       Açıklayıcı / tahminsel/ kuralcı analitik

·       Python yazılım dili ve geliştirme ortamı özelliklerinin tanıtılması

·       Temel veri yapıları ve fonksiyonların öğrenilmesi

·       Numpy ile bilimsel hesaplamalar yapılması

·       Pandas ile veri analizi

2. Gün: Veri Analizi, Görselleştirilmesi ve Makine Öğrenmesi Yöntemlerine Giriş 

·       Matplotlib ile veri görselleştirilmesi

·       Python'da veri ön işleme tekniklerinin öğrenilmesi

·       Yapay zeka ve makine öğrenmesinin temel kavramlarının anlaşılması

·       Uzaklık Temelli yöntemler (K-Nearest-Neighbor)

·       Çoklu regresyon analizi

·       Lojistik regresyon analizi

3. Gün: Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Uygulamaları 

·       Yapay zeka ve makine öğrenmesi algoritmalarının gelişim süreci ve uygulamalarının anlaşılması

·       Makine öğrenimi modelleme metodolojisi ve algoritma seçiminin öneminin anlaşılması

·       Validasyon ve değişken seçimi

·       Karar Ağacı algoritmaları (Decision Trees, Random Forests)

·       Support Vector Machines(SVM)

·       Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks)

·       Derin öğrenme teknikleri


Program kapsamındaki eğitim bilgisayar destekli olarak gerçekleştirilecektir. Katılımcıların şahsi bilgisayarlarını yanında bulundurması gerekmektedir.


Programa temel istatistik ve olasılık bilgisi, temel programlama bilgisi, temel veri yapıları veya algoritma bilgileri gerekebilmektedir. Uzman ve üstü personelin katılımı beklenmektedir.