GoIT Türkiye'nin veri analisti eğitimi, günümüzün veri odaklı dünyasında gereken becerileri kazanmak isteyen her seviyeden bireye hitap ediyor.
GoIT Türkiye'nin , günümüzün veri odaklı dünyasında gereken becerileri kazanmak isteyen her seviyeden bireye hitap ediyor. Bu kurslar, hem temel bilgileri öğrenmek isteyen acemilere hem de analitik becerilerini geliştirmek isteyen deneyimli profesyonellere yönelik özel içerikler sunuyor. Veri analizi alanında uzmanlaşmak isteyen herkes için başarıya giden yapılandırılmış bir yol sunan GoIT'nin müfredatı, gerçek dünya senaryolarına dayalı uygulamalı öğrenme fırsatları sağlar. Bu sayede katılımcılar, büyük miktarda veriden anlamlı içgörüler çıkarma konusunda güçlü bir temel oluşturabilir ve kariyerlerinde başarılı bir şekilde ilerleyebilirler.
GoIT'nin Veri Kurslarında Kapsanan Temel Beceriler
- Veri manipülasyonu ve keşfi
- İstatistiksel analiz ve hipotez testi
- Makine öğrenimi algoritmaları ve model değerlendirme
- Veri görselleştirme teknikleri ve araçları
- Büyük veri yönetimi ve dağıtık hesaplama
Veri Analizine Giriş:
Yolculuk, katılımcıların verileri anlamak ve yorumlamak için gerekli olan temel kavramları ve teknikleri öğrendikleri veri analizine giriş ile başlar. Kapsanan konular arasında veri türleri, veri toplama yöntemleri ve temel istatistiksel ölçümler yer almaktadır. Uygulamalı alıştırmalar ve gerçek dünyadan örnekler sayesinde öğrenciler veri manipülasyonu ve keşfi konusunda yetkinlik kazanarak daha ileri analitik görevler için zemin hazırlarlar.
Veri Görselleştirme Teknikleri:
Verilerin görselleştirilmesi, yalnızca ham verilerle görülemeyebilecek kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri ortaya çıkarmanın anahtarıdır. Bu eğitimde katılımcılar Python, R ve Tableau gibi araçları kullanarak ilgi çekici görselleştirmelerin nasıl oluşturulacağını öğreneceklerdir. Öğrenciler, çubuk grafiklerden dağılım grafiklerine ve etkileşimli gösterge tablolarına kadar, içgörüleri paydaşlara etkili bir şekilde iletmek için çeşitli görselleştirme tekniklerini keşfedeceklerdir.
İleri Veri Analitiği Kursunda İncelenen Araçlar ve Teknolojiler
- Dağıtık bilgi işlem için Apache Spark
- Derin öğrenme için TensorFlow
- Büyük veri işleme için Hadoop
- Etkileşimli veri görselleştirme için Tableau
- Analitik için Python ve R programlama dilleri
Veri Analizi için İstatistiksel Yöntemler:
İstatistiksel yöntemlerin sağlam bir şekilde anlaşılması, verilerden anlamlı sonuçlar çıkarmak için gereklidir. Bu eğitim, tanımlayıcı istatistikler, hipotez testi, regresyon analizi ve ANOVA dahil olmak üzere bir dizi istatistiksel tekniği kapsamaktadır. Katılımcılar bu yöntemleri farklı veri türlerine nasıl uygulayacaklarını ve sonuçları doğru bir şekilde nasıl yorumlayacaklarını öğrenirler. Pratik alıştırmalar ve vaka çalışmaları öğrenmeyi pekiştirir ve gerçek dünya senaryolarında istatistiğin uygunluğunu gösterir.
Makine Öğrenimi Temelleri:
Makine öğrenimi algoritmaları, bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve otonom olarak tahminler veya kararlar almasını sağlayarak veri analizi alanında devrim yaratmıştır. Bu derste öğrenciler, denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme gibi makine öğreniminin temel kavramlarıyla tanışırlar. Ayrıca karar ağaçları, destek vektör makineleri ve sinir ağları gibi popüler algoritmaları keşfederek model oluşturma ve değerlendirme konusunda uygulamalı deneyim kazanırlar.
- Makine Öğrenimi Algoritmalarına Giriş:
- Öğrenciler, bilgisayarların verilerden otonom olarak öğrenmesini ve tahminler veya kararlar almasını sağlayan makine öğreniminin temel kavramlarını öğrenirler.
- Popüler Algoritmalarla Uygulamalı Deneyim:
- Uygulamalı alıştırmalar sayesinde öğrenciler karar ağaçları, destek vektör makineleri ve sinir ağları gibi popüler makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak model oluşturma ve değerlendirme konusunda pratik deneyim kazanırlar.
- Karar Verme Sürecini İyileştirme:
- Makine öğrenimi tekniklerinde uzmanlaşan öğrenciler, verilerden elde edilen içgörülerden yararlanarak finanstan sağlık hizmetlerine ve pazarlamaya kadar çeşitli alanlarda karar verme süreçlerini geliştirme becerisi kazanırlar.
İleri düzeyde veri analizi araçları:
Özel araçlar ve platformlardaki yetkinlik gereklidir karmaşık analitik zorluklarla başa çıkmak için. Bu eğitimde, Apache Spark, TensorFlow ve Hadoop gibi ileri düzey veri analitiği araçları detaylı bir şekilde ele alınmaktadır. Katılımcılar, bu araçları kullanarak büyük veri kümelerini işleyebileceklerini, dağıtık hesaplama yapabileceklerini ve gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarını geniş çapta uygulayabileceklerini öğrenirler.
Veri Madenciliği ve Örüntü Tanıma hakkında:
Veri madenciliği, büyük veri setlerindeki desenleri, ilişkileri ve anormal durumları belirleyerek değerli içgörüler elde etme sürecidir. Bu ders öğrencilere veri ön işleme, birliktelik kuralı madenciliği, kümeleme ve sınıflandırma tekniklerini öğretir. Pazarlama, finans ve sağlık hizmetleri gibi çeşitli alanlardaki veri madenciliği uygulamalarını keşfetmek için vaka çalışmaları ve uygulamalı projeler kullanacaklar.
Büyük Veri Yönetimi Planları:
Sonraki eğitimde, büyük veri olarak adlandırılan geniş miktardaki bilgiyi yönetme zorlukları ele alınacaktır. Kuruluşlar, verilerin hızla artmasıyla birlikte, bu bilgileri düzenli ve etkili bir şekilde kullanma zorluğuyla karşı karşıyadır. Hadoop and Spark gibi dadistributed computing frameworks will be reviewed for the storage, processing, and analysis of big data (data analytics). Büyük veri ortamında insanlar, güvenlik ve gizlilik konularına dikkat etmek için alınacak önlemleri öğrenecekler.
Gerçek Dünya Örnekleri ve Vaka Çalışmaları:
Bu eğitim, pratikte veri analizi becerilerinin ne kadar önemli olduğunu göstermek ve öğrenmeyi desteklemek amacıyla gerçek hayat uygulamaları ile vaka çalışmalarını içermektedir. Katılımcılar, endüstrilerdeki sorunları taklit eden projeler üzerinde çalışarak bilgilerini kullanır ve karmaşık problemleri çözerek uygulanabilir içgörüler elde ederler. Konferanslar ve endüstri ortaklıkları, veri analizindeki son trendler ve en iyi uygulamalar hakkında daha fazla bilgi sağlar.
