preloader

Veri Bilimi ve Veri Analitiği Eğitimi Hakkında Bilgi

Eğitim Süresi ve Ücreti

  • SÜRE

    12 GÜN

  • DERS

    48 DERS

  • ÜCRET

    Lütfen Bilgi Alınız

VERİ BİLİMİ VE VERİ ANALİTİĞİ NEDİR ?

Veri Bilimi ve Veri Analitiği, büyük miktardaki veriyi toplamak, işlemek, analiz etmek ve bu verilerden anlam çıkarmak amacıyla kullanılan disiplinlerdir. Her iki alan da verileri kullanarak daha iyi kararlar almak, trendleri tanımlamak, öngörülerde bulunmak ve iş süreçlerini optimize etmek için veriye dayalı yöntemleri kullanır. Ancak her iki disiplin farklı odaklara sahiptir:

  • Veri Bilimi (Data Science): Veri Bilimi, büyük ve karmaşık veri kümesi üzerinde çalışan bir disiplindir. Veri bilimcileri, veriyi toplamak, temizlemek, analiz etmek, model oluşturmak ve sonuçları yorumlamak için matematik, istatistik, programlama ve veri madenciliği tekniklerini kullanırlar. Veri bilimi, özellikle büyük veri analizi ve tahmin yapma konularında yoğunlaşır. Ayrıca, veri görselleştirme, büyük veri işleme ve makine öğrenme gibi konuları içerir.
  • Veri Analitiği (Data Analytics): Veri Analitiği, geçmiş veriye odaklanan bir disiplindir. Veri analistleri, mevcut veriyi inceleyerek geçmiş olayları anlamaya çalışır ve kararlar almak için bu bilgileri kullanır. Veri analitiği, iş zekası, raporlama ve keşifsel veri analizi gibi alanları içerir. Veri analistleri, veriyi düzenlemek, dönüştürmek ve yorumlamak için veritabanları, tablo işleme araçları ve veri analitiği yazılımlarını kullanırlar.

Her iki disiplin de organizasyonlar için önemlidir. Veri Bilimi, gelecekteki eğilimleri ve tahminleri belirlemek için kullanılırken, Veri Analitiği geçmiş veriyi anlamak ve iş performansını değerlendirmek için kullanılır. Her ikisi de veri odaklı kararlar almanıza yardımcı olur ve iş süreçlerini daha etkili hale getirir.

NEDEN VERİ BİLİMİ VE VERİ ANALİTİĞİ ÖĞRENMELİYİM ?

Veri Bilimi ve Veri Analitiği öğrenmenin birçok faydası vardır. İşte neden bu alanları öğrenmeli olduğunuzla ilgili bazı önemli nedenler:

  • Veriye Dayalı Kararlar Alabilme: Veri Bilimi ve Veri Analitiği, veriyi analiz edip anlamlı bilgilere dönüştürmenizi sağlar. Bu sayede, daha iyi ve bilgiye dayalı kararlar alabilirsiniz. Bu, iş dünyasında ve kişisel yaşamınızda faydalı olabilir.
  • İş Fırsatları: Veri bilimi ve veri analitiği becerileri, birçok sektörde büyük bir talep görmektedir. Bu nedenle, bu alanları öğrenmek, iş bulma fırsatlarını artırabilir. Veri bilimcileri ve veri analistleri, çeşitli sektörlerde iş bulabilirler, özellikle teknoloji, finans, sağlık, perakende ve daha fazlası.
  • Rekabet Avantajı: Veri bilimine ve veri analitiğine hakim olmak, sizi iş yerinde daha rekabetçi hale getirebilir. İşverenler, veri ile çalışabilen çalışanları çok değerli bulurlar çünkü veri odaklı kararlar, işletmelerin başarısı için önemlidir.
  • Veri Madenciliği: Veri Bilimi, veri madenciliği tekniklerini içerir. Veri madenciliği, gizli desenleri, eğilimleri ve ilişkileri bulmak için kullanılır. Bu, işletmelerin müşteri davranışlarını anlamasına, ürünlerini iyileştirmesine ve pazarlama stratejilerini optimize etmesine yardımcı olabilir.
  • İnovasyon ve Yaratıcılık: Veri Bilimi ve Veri Analitiği, yaratıcı çözümler ve inovasyonlar üretmek için kullanılır. Örneğin, yeni ürünlerin tasarlanması, hizmetlerin iyileştirilmesi ve müşteri deneyiminin artırılması için veri analizi kullanılır.
  • Öğrenme Süreci: Veri Bilimi ve Veri Analitiği öğrenmek, sürekli öğrenme sürecini teşvik eder. Veriyi daha iyi anlama, analiz etme ve yorumlama becerilerinizi geliştirirsiniz.
  • Kişisel ve Kariyer Gelişimi: Veri bilimi ve veri analitiği öğrenmek, kişisel gelişim ve kariyerinizde ilerleme fırsatı sunar. Kendinizi geliştirmenin yanı sıra yeni beceriler edinerek daha fazla iş ve kişisel tatmin elde edebilirsiniz.
  • Sonuç olarak, Veri Bilimi ve Veri Analitiği öğrenmek, bilgiye dayalı kararlar almanızı, iş fırsatlarını artırmanızı ve iş dünyasında rekabetçi olmanızı sağlar. Ayrıca, bu alanları öğrenmek yaratıcılığınızı ve inovasyon yeteneklerinizi geliştirir ve sürekli öğrenme sürecinizi teşvik eder. Bu nedenlerle, bu alanları öğrenmeyi düşünmelisiniz.

VERİ BİLİMİ VE VERİ ANALİTİĞİNİN AVANTAJLARI NELERDİR ?

Veri Bilimi ve Veri Analitiği, birçok avantaj sunar ve birçok alanda uygulanabilir. İşte bu alanların avantajlarından bazıları:

  • Veriye Dayalı Kararlar: Veri Bilimi ve Veri Analitiği, işletmelerin ve bireylerin verilere dayalı kararlar almasını sağlar. Bu, daha iyi kararlar almanıza ve olası riskleri azaltmanıza yardımcı olur.
  • İş Fırsatları: Veri bilimi ve veri analitiği becerileri, birçok sektörde büyük bir talep görmektedir. Bu nedenle, bu alanları öğrenmek, iş bulma fırsatlarını artırabilir.
  • Rekabet Avantajı: Veri bilimine ve veri analitiğine hakim olmak, sizi iş yerinde daha rekabetçi hale getirebilir. İşverenler, veri ile çalışabilen çalışanları çok değerli bulurlar.
  • Veri Madenciliği: Veri Bilimi, veri madenciliği tekniklerini içerir. Veri madenciliği, gizli desenleri, eğilimleri ve ilişkileri bulmak için kullanılır. Bu, işletmelerin müşteri davranışlarını anlamasına, ürünlerini iyileştirmesine ve pazarlama stratejilerini optimize etmesine yardımcı olabilir.
  • İnovasyon ve Yaratıcılık: Veri Bilimi ve Veri Analitiği, yaratıcı çözümler ve inovasyonlar üretmek için kullanılır. Örneğin, yeni ürünlerin tasarlanması, hizmetlerin iyileştirilmesi ve müşteri deneyiminin artırılması için veri analizi kullanılır.
  • Veriye Dayalı Pazarlama: Veri bilimi ve veri analitiği, hedefli pazarlama stratejileri oluşturmanıza yardımcı olur. Bu, reklam bütçesini optimize etmenizi ve müşteri memnuniyetini artırmanızı sağlar.
  • Veri Güvenliği: Veri Bilimi ve Veri Analitiği, veri güvenliği ve siber güvenlik konularında kullanılabilir. Veriyi koruma, tehdit algılama ve saldırıları önleme amacıyla kullanılır.
  • Müşteri Deneyimi: Veri Bilimi, müşteri davranışlarını ve tercihlerini anlamaya yardımcı olur. Bu, müşteri deneyimini kişiselleştirmenize ve müşteri memnuniyetini artırmanıza yardımcı olur.
  • Hızlı Kararlar: Veri Bilimi ve Veri Analitiği, veriyi hızlı bir şekilde analiz etmenizi ve anlamlı sonuçlar elde etmenizi sağlar. Bu, iş süreçlerinin hızlandırılmasına yardımcı olur.
  • Sürekli Öğrenme: Veri Bilimi ve Veri Analitiği öğrenmek, sürekli öğrenme sürecinizi teşvik eder. Kendinizi geliştirmenin yanı sıra yeni beceriler edinerek daha fazla iş ve kişisel tatmin elde edebilirsiniz.

Bu avantajlar, Veri Bilimi ve Veri Analitiği'nin iş ve kişisel yaşamınıza sağlayabileceği değeri yansıtır. Bu nedenle, bu alanları öğrenmeyi düşünmelisiniz.

VERİ BİLİMİ VE VERİ ANALİTİĞİNİ KULLANAN FİRMALAR

Veri Bilimi ve Veri Analitiği alanında faaliyet gösteren ve bu disiplinleri kullanarak büyük miktardaki veriyi analiz eden birçok firma bulunmaktadır. İşte bu firmalardan bazıları:

  • Facebook: Kullanıcı verilerini analiz ederek reklam hedeflemesi ve kullanıcı deneyimi geliştirme gibi alanlarda Veri Bilimi ve Veri Analitiği kullanır.
  • Google: Arama sonuçlarını iyileştirmek ve reklam verilerini analiz etmek için Veri Bilimi ve Veri Analitiği tekniklerini kullanır.
  • Amazon: Müşteri tercihlerini anlamak, ürün önerileri sunmak ve envanter yönetimi gibi alanlarda Veri Bilimi ve Veri Analitiği'ni kullanır.
  • Netflix: İçerik öneri sistemleri ve izleme alışkanlıkları analizi için Veri Bilimi kullanır.
  • Uber: Sürücü performansını değerlendirmek, müşteri taleplerini tahmin etmek ve fiyatlandırmayı optimize etmek için Veri Bilimi ve Veri Analitiği'ni kullanır.
  • Airbnb: Konaklama fiyatlarını ve talebi tahmin etmek için Veri Bilimi'ni kullanır.
  • Spotify: Müzik öneri sistemleri ve kullanıcı dinleme alışkanlıkları analizi için Veri Bilimi ve Veri Analitiği'ni kullanır.
  • LinkedIn: İş arayanlar ve işverenler arasındaki uyum ve işe alım süreçlerini optimize etmek için Veri Bilimi ve Veri Analitiği'ni kullanır.
  • Twitter: Kullanıcı etkileşimlerini analiz etmek ve trendleri belirlemek için Veri Bilimi'ni kullanır.
  • Microsoft: Ürün geliştirme, güvenlik ve müşteri hizmetlerini iyileştirmek için Veri Bilimi ve Veri Analitiği tekniklerini kullanır.
  • IBM: Veri analitiği ve yapay zeka alanlarında çeşitli projeler yürüten bir teknoloji şirketidir.
  • Tesla: Otomobil sensörleri tarafından üretilen büyük miktardaki veriyi analiz ederek sürücüsüz araç teknolojilerini geliştirmek için Veri Bilimi ve Veri Analitiği'ni kullanır.

Bu sadece birkaç örnek olup, birçok farklı sektörde faaliyet gösteren birçok firma Veri Bilimi ve Veri Analitiği'ni kullanır. Bu alanlar, işletmelerin veriye dayalı kararlar almasına, iş süreçlerini optimize etmesine ve müşteri deneyimini geliştirmesine yardımcı olur. Bu nedenle, Veri Bilimi ve Veri Analitiği alanında çalışan firmaların sayısı sürekli olarak artmaktadır.

EĞİTİME KİMLER KATILABİLİR?

Bu eğitim, kendisini geliştirmek isteyen ve yeni bir meslek edinmek isteyen tüm teknoloji sevenlere açıktır. Eğitime katılacak kursiyerlerde herhangi bir eğitim mezuniyeti aranmamaktadır. Eğitime katılacak kursiyerlerin temel BİLGİSAYAR Eğitimi almış olması gerekmektedir. Teknik alt yapısı olmayan kursiyerlere gerekli alt yapıyı bizler vermekteyiz. 2014 yılından bu yana hemen hemen her sektörden katılımcılara eğitimler verilmiş ve hepsinde de başarılı çıktılar alınmıştır. Uygulamaya yönelik içeriği ve konuları ile Türkiye’nin en kapsamlı eğitimini vermekteyiz.

EĞİTİM KONULARI

  • Temel İstatistik ve Olasılık: Veri analizi ve tahmin yapmak için temel istatistik ve olasılık kavramları.
  • Veri Madenciliği: Veri madenciliği teknikleri, veri keşfi ve desen tanıma.
  • Veri Temizleme: Veri setlerinin temizlenmesi, eksik verilerin işlenmesi ve aykırı verilerin tespiti.
  • Veri Görselleştirme: Verinin görselleştirilmesi için grafiklerin ve grafiksel araçların kullanımı.
  • Temel Veri Analitiği Araçları: Python veya R gibi programlama dilleri, veri analizi için yaygın olarak kullanılan araçlar.
  • Büyük Veri Teknolojileri: Büyük veri işleme için Hadoop, Spark ve NoSQL veritabanları gibi teknolojiler.
  • Veri Tabanı Yönetimi: Verilerin depolanması, sorgulanması ve yönetilmesi için veritabanı yönetimi.
  • Makine Öğrenme: Temel makine öğrenme algoritmaları, model seçimi, eğitimi ve değerlendirmesi.
  • Derin Öğrenme: Yapay sinir ağları ve derin öğrenme modelleri.
  • Veri Etiketi: Veri sınıflandırma ve etiketleme yöntemleri.
  • Doğal Dil İşleme (NLP): Dil işleme ve metin madenciliği teknikleri.
  • Büyük Veri Analitiği: Büyük veri setleri üzerinde çalışma, ölçeklendirme ve analiz yapma.
  • Veri Güvenliği ve Mahremiyeti: Verinin güvenliği ve mahremiyeti ile ilgili konular.
  • İş Uygulamaları: Veri bilimi ve veri analitiğinin farklı sektörlerdeki iş uygulamaları, örnek proje çalışmaları.
  • Etik ve Hukuk: Veri toplama, depolama ve kullanımı ile ilgili etik ve hukuki konular.
  • Sunum Becerileri: Veri sonuçlarının iletişimi, etkili sunumlar yapma becerileri.

Başvuruda Dikkat Edilecek Konular

  • Eğitime katılacak kursiyerlerin aşağıdaki konulara dikkat etmesini rica ediyoruz. Sorularınız için bizlere +90 553 377 29 28 numaralı telefondan ulaşınız.
  • Eğitim katılımcının talebi doğrultusunda, online / yüz yüze / kurum bünyesinde olmaktadır.
  • Eğitime katılım için temel bilgisayar bilgisi yeterlidir.
  • Eğitim sonunda katılımcılara KATILIM BELGESİ verilecektir.
  • Eğitimler günde 4 ders olacak şekilde toplamda 12 gün sürecektir.
  • Ders saatleri ve süreleri talep edilmesi halinde özel ders ve kurumsal eğitimlerde yeniden düzenlenebilir.
  • Katılımcı sayısı 5 kişiden az olan guruplar eğitime açılmayacaktır. Bu durumda katılımcıya diğer guruplardan birisine katılması ya da ücretinin geri ödenmesi teklif edilecektir.
  • Eğitim için ödeme yapan kişilere fatura kesilecektir. Farklı bir isim için fatura kesilmeyecektir..!
  • Katılımcılar ödeme yaparken yukarıdaki şartları okumuş ve kabul etmiş sayılacaktır.

İlgilenebileceğiniz Kurslar

course thumb

Python ile Yapay Zeka Eğitimi

Ücretsiz olarak kullanıma sunulan Python yazılım dili kendi bünyesinde bulunan kütüphaneler ile Yapay Zeka alanında çalışmalar yapmak isteyenlere çok fazla kolaylık sağlamaktadır.

Devamını oku...
course thumb

WEB 2.0 Araçları Eğitimi

İkinci jenerasyon internet araçları anlamına gelen bu söz, internet sitelerinin ve hizmet veren sağlayıcların artık tek taraflı değil interaktif çalışan sistemler olmasını hedeflemektedir.

Devamını Oku...
course thumb

Endüstri 4.0 Eğitimi

2011 yılında Almanya Hannover Fuarı'nda Endüstri 4.0 terimi ilk kez olarak kullanıldı. Endüstri 4.0 temel olarak bilişim teknolojilerini, imalat teknolojisi ile entegre olarak bir araya getirmektedir.

Devamını oku...