BÜYÜK VERİ VE VERİ ANALİTİĞİ

 Eğitimin Amacı

Bu eğitimin amacı, katılımcılara büyük veri kavramlarını, veri analitiği süreçlerini ve bu alandaki en yeni teknolojileri öğretmek, büyük veri yönetimi ve analitiği konusunda yetkinlik kazandırmaktır. Eğitim süresince katılımcılar, büyük veri ekosistemini anlayarak, veri toplama, işleme, analiz etme ve görselleştirme becerilerini geliştireceklerdir. Ayrıca, Python, R, SQL, Hadoop, Spark gibi araçları kullanarak büyük veri setlerini yönetme ve anlamlı içgörüler çıkarma konusunda uygulamalı deneyim kazanacaklardır.

Bu eğitimle katılımcılar:

• Büyük veri kavramını ve önemini kavrayabilir,
• Büyük veri yönetimi ve analitiği için kullanılan teknolojileri tanıyabilir,
• Veri analizi ve iş zekâsı araçlarını kullanarak veriden anlamlı bilgiler çıkarabilir,
• Makine öğrenimi algoritmaları ile tahmine dayalı analitik modeller geliştirebilir,
• Gerçek dünya büyük veri projeleri üzerinde çalışarak pratik beceriler kazanabilir,
• Büyük veri ve analitik konularında stratejik karar alma süreçlerine katkıda bulunabilir.

Bu eğitim, büyük veri alanında uzmanlaşmak isteyen veri analistleri, iş zekâsı uzmanları, mühendisler ve yöneticiler için kapsamlı bir rehber niteliğindedir.

​

 Eğitim İçeriği

Büyük Veriye Giriş

• Büyük veri nedir ve neden önemlidir?
• Büyük verinin temel özellikleri (5V: Hacim, Hız, Çeşitlilik, Doğruluk, Değer)
• Geleneksel veri ile büyük veri arasındaki farklar
• Büyük verinin iş dünyasına etkileri
• Veri yönetimi ve veri yaşam döngüsü
• Büyük veri ekosistemi: Teknolojiler ve platformlar

​

Büyük Veri Altyapısı ve Teknolojileri

• Büyük veri mimarisi ve bileşenleri
• Hadoop ve dağıtık veri işleme sistemleri
• Apache Spark ve gerçek zamanlı veri analitiği
• Büyük veri depolama çözümleri (NoSQL, Data Lakes, Cloud Storage)
• Veri entegrasyonu ve ETL süreçleri
• Büyük veri güvenliği ve gizliliği

​

Veri Analitiğine Giriş ve Temel Yöntemler

• Veri analitiği nedir? (Tanımlayıcı, Öngörücü, Kuralcı Analitik)
• Veri analitiği süreçleri ve işleyişi
• Temel istatistiksel analizler ve veri keşfi
• Veri temizleme ve hazırlama teknikleri
• Python ve R ile veri analizi
• SQL ile veri sorgulama ve yönetme

​

Makine Öğrenimi ve Büyük Veri Analitiği

• Makine öğrenimi ve büyük veri ilişkisi
• Denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmaları
• Büyük veri üzerinde tahmine dayalı analitik modeller
• Doğal Dil İşleme (NLP) ve duygu analizi
• Öneri sistemleri ve müşteri segmentasyonu
• Büyük veri analitiğinde başarı hikayeleri

​

Büyük Veri Görselleştirme ve İş Zekâsı

• Veri görselleştirmenin önemi ve temel prensipleri
• Tableau, Power BI ve diğer görselleştirme araçları
• Büyük veri için interaktif dashboard tasarımı
• Zaman serisi analizi ve veri hikayeleştirme
• Gerçek zamanlı veri görselleştirme
• Büyük veri raporlama ve sunum teknikleri

​

Büyük Veri Uygulamaları ve Gelecek Trendler

• Farklı sektörlerde büyük veri kullanım örnekleri (finans, sağlık, perakende, üretim)
• Yapay zeka ve büyük veri entegrasyonu
• Nesnelerin İnterneti (IoT) ve büyük veri analitiği
• Büyük verinin etik ve yasal boyutları
• Gelecekte büyük verinin rolü ve gelişen trendler
• Büyük veri projelerinin yönetimi ve uygulamalı vaka çalışmaları

​

 Kimler Katılmalı

• Veri Analistleri ve İş Zekâsı Uzmanları
• Yazılım ve Veri Mühendisleri
• Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Uzmanları
• İşletme Yöneticileri ve Karar Vericiler
• Pazarlama ve Müşteri Analitiği Uzmanları
• Akademisyenler ve Araştırmacılar

​

 Eğitim Yöntemi

Program genelinde, anlatım, örnek olaylar, video gösterimi, tartışma ve reel sektöre yönelik vaka çalışmaları araçlarından yararlanılacaktır. Eğitim sunumları, vaka çalışmaları ve diğer dokümanlar katılımcılara dijital ortamda pdf dosyaları biçiminde verilecektir.

Süre

14 saat /  (2 tam gün)

KURUM İÇİ EĞİTİM TALEPLERİNİZ İÇİN BİZE ULAŞINIZ

 info@integralakademi.com

 0 (216) 675 61 50