VERİ MADENCİLİĞİNİN TEMELLERİ

 Eğitimin Amacı

Günümüzün iş ve araştırma dünyasında, veri madenciliği ve analizi, eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmek ve bilinçli kararlar almayı kolaylaştırmak açısından büyük önem taşımaktadır. Mevcut büyük veri kaynaklarıyla, değerli bilgilerin çıkarılması kritik hale gelmiştir. Veri madenciliği teknikleri, gizli kalıpları, eğilimleri ve korelasyonları ortaya çıkararak paydaşların süreçleri optimize etmesine, fırsatları belirlemesine ve riskleri azaltmasına yardımcı olur.

Bu programın sonunda katılımcılar:

• Temel veri madenciliği kavram ve tekniklerine hâkim olur,
• Çeşitli veri analizi yöntemleri ve araçlarında yetkinlik kazanır,
• Veri ön işleme, dönüştürme ve temizleme süreçlerini anlar,
• Analiz için istatistiksel teknikler ve makine öğrenimi algoritmalarını uygular,
• Veri madenciliği sonuçlarını yorumlama ve görselleştirme konusunda uzmanlaşır,
• Veri madenciliği tekniklerini gerçek dünya veri kümelerine ve senaryolarına uygular.

​

 Eğitim İçeriği

Veri Madenciliğine Giriş

• Veri madenciliği kavramlarına ve tekniklerine genel bakış
• Veri madenciliği süreç adımlarının açıklanması
• Veri ön işleme ve temizleme tekniklerine giriş
• Farklı veri madenciliği algoritmalarının anlaşılması
• Veri madenciliği uygulamalarına yönelik pratik örnekler

​

Veri Ön İşleme ve Dönüştürme

• Veri temizleme ve eksik değerleri işleme yöntemlerinin keşfedilmesi
• Veri dönüştürme ve normalleştirme teknikleri
• Öznitelik mühendisliği ve öznitelik seçimi kavramlarının anlaşılması
• Boyutsallık azaltma yöntemlerinin incelenmesi
• Yazılım araçlarıyla ön işleme tekniklerinin uygulanması

​

Veri Madenciliği için İstatistiksel Analiz

• Veri madenciliği ile ilgili temel istatistik kavramlarına giriş
• Tanımlayıcı istatistikler ve olasılık dağılımlarının keşfedilmesi
• Hipotez testi ve istatistiksel çıkarım yöntemlerinin anlaşılması
• Regresyon analizi tekniklerinin öğrenilmesi
• İstatistiksel analiz yöntemlerinin gerçek dünya veri kümelerine uygulanması

​

Makine Öğrenimi Algoritmaları

• Makine öğrenmesi kavramlarına ve algoritmalarına genel bakış
• Denetimli, denetimsiz ve yarı denetimli öğrenme yöntemlerinin anlaşılması
• Sınıflandırma ve regresyon algoritmalarının keşfedilmesi
• Kümeleme ve ilişkilendirme kuralı madenciliği tekniklerinin öğrenilmesi
• Makine öğrenmesi uygulamalarına yönelik pratik örnekler

​

Veri Görselleştirme ve Yorumlama

• Veri madenciliğinde veri görselleştirmenin önemi
• Farklı veri görselleştirme tekniklerinin keşfedilmesi
• Etkili veri görselleştirme için en iyi uygulamaların anlaşılması
• Görselleştirme yoluyla veri madenciliği sonuçlarının yorumlanması
• Yazılım araçlarıyla veri görselleştirme uygulamalarının gerçekleştirilmesi

​

 Kimler Katılmalı

• Veri analistleri ve bilim insanları
• İş zekası uzmanları
• Araştırmacılar ve akademisyenler
• Sektör profesyonelleri
• Çeşitli sektörlerden çalışanlar

​

 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