ITIL® Foundation (Sürüm 5) ve PRINCE2® Project Management Foundation (Sürüm 7) ile Büyük Veri Analisti

İş Zekasının Temelleri (yaklaşık 2 gün)

Uygulama alanları, iş zekası mimarisinin boyutları

İş zekasının temelleri, OLAP, OLTP, veri mühendislerinin görevleri

Veri Ambarı (DWH): yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin ele alınması ve işlenmesi

Gereksinim yönetimi (yaklaşık 2 gün)

Gereksinim analizinde görevler, hedefler ve prosedürler

Veri modelleme, ERM ile giriş/modelleme

UML'de giriş/modelleme

- Sınıf diyagramları

- Kullanım durumu analizi

- Faaliyet diyagramları

İş sürecinde yapay zeka (AI)

Belirli yapay zeka teknolojilerinin sunumu

ve profesyonel ortamdaki olası uygulamalar

Veritabanları (yaklaşık 3 gün)

Veritabanı sistemlerinin temelleri

Veritabanı yönetim sistemlerinin mimarisi

RDBMS Uygulaması

RDBMS'de veri modelinin uygulanması, normal formlar

SQL'e pratik ve teorik giriş

İlişkisel veritabanlarının sınırları, csv, json

Veri Ambarı (yaklaşık 4 gün)

Yıldız Şeması

Veri modelleme

RDBMS'de Yıldız Şemasının Oluşturulması

Snowflake Schema, temel bilgiler, veri modelleme

RDBMS'de Kar Tanesi Şemasının Oluşturulması

Galaxy Schema: Temel bilgiler, veri modelleme

Tip 1'den 5'e Yavaşça Değişen Boyut Tabloları - Yeniden Düzenleme, İstifleme, Yeniden Düzenleme, Mini Boyut ve Tip 5

Normal, nedensel, mini ve canavar, heterojen ve alt boyutlara giriş

Durum ve işlem odaklı karşılaştırması

DWH gerçek tabloları, yoğunluk ve depolama

ETL (yaklaşık 4 gün)

Veri Temizleme

- Boş Değerler

- Verilerin hazırlanması

- Verilerin uyumlaştırılması

- Düzenli ifadelerin uygulanması

Veri Anlama

- Veri doğrulama

- İstatistiksel veri analizi

Veri koruma, veri güvenliği

ETL rotalarının pratik yapısı

Data Vault 2.0, temeller, merkezler, bağlantılar, uydular, hash anahtarı, hash diff.

Data Vault veri modelleme

Bir Veri Kasası modelinin pratik yapısı - Ham Kasa, hash prosedürlerinin pratik uygulaması

Proje çalışması (yaklaşık 5 gün)

Öğrenilen içeriği pekiştirmek için

Proje sonuçlarının sunumu

Veri analizine giriş (yaklaşık 1 gün)

CRISP-DM referans modeli

Veri analitiği iş akışları

Yapay zeka, makine öğrenimi, derin öğrenmenin tanımı

Veri mühendisleri, veri bilimcileri ve veri analistleri şirketindeki gereksinimler ve rol

Python temellerinin gözden geçirilmesi (yaklaşık 1 gün)

veri türleri

Fonksiyonlar

Veri analizi (yaklaşık 3 gün)

Veri analitiği bağlamında merkezi Python modülleri (NumPy, Pandas)

Veri hazırlama süreci

Python'da veri madenciliği algoritmaları

İş sürecinde yapay zeka (AI)

Belirli yapay zeka teknolojilerinin sunumu

ve profesyonel ortamdaki olası uygulamalar

Veri görselleştirme (yaklaşık 3 gün)

Keşifsel veri analizi

içgörüler

Veri kalitesi

Fayda analizi

Python ile Görselleştirme: Matplotlib, Seaborn, Plotly Express

Veri hikayesi anlatımı

Veri yönetimi (yaklaşık 2 gün)

Büyük veri mimarileri

SQL ile ilişkisel veritabanları

SQL ve NoSQL veritabanlarının karşılaştırılması

İş Zekası

Veri analizi bağlamında veri koruma

Büyük veri bağlamında veri analizi (yaklaşık 1 gün)

MapReduce yaklaşımı

Kıvılcım

NoSQL

Gösterge Tabloları (yaklaşık 3 gün)

Kütüphane: Dash

Gösterge tablolarının yapısı ve özelleştirilmesi

Geri aramalar

Metin Madenciliği (yaklaşık 1 gün)

Veri ön işleme, görselleştirme

Kütüphane: SpaCy

Proje çalışması (yaklaşık 5 gün)

Öğrenilen içeriği pekiştirmek için

Proje sonuçlarının sunumu

Büyük Veri Nedir? (yaklaşık 1 gün)

Hacim, Hız, Çeşitlilik, Değer, Doğruluk

Büyük miktarda verinin fırsatları ve riskleri

Farklılaşma: iş zekası, veri analitiği, veri bilimi

Veri madenciliğine giriş

Büyük veri ortamında yapay zeka ve veri odaklı sistemlerin rolü

Büyük veri çerçevelerine giriş (yaklaşık 2 gün)

Bulutta büyük veri çözümleri (AWS, Azure, GCP'ye genel bakış)

Veri erişim modelleri

Veri depolama

Veri gölleri ve veri ambarlarına giriş

Apache Hadoop ve Spark'a Genel Bakış

Spark ile dağıtık veri işleme (yaklaşık 3 gün)

Dağıtık sistemlerin temelleri

Apache Spark (Çekirdek ve SQL)

Veri işlemeye yönelik farklı yaklaşımların karşılaştırılması

Büyük miktarda verinin işlenmesi

Spark ile basit makine öğrenimi iş akışlarına giriş

Veri işlem hatları ve veri entegrasyonu (yaklaşık 2 gün)

ETL ve ELT süreçleri

Toplu işleme ve akış işleme

Veri boru hatlarının temelleri

Orkestrasyona giriş (örn. Airflow'a genel bakış)

Veri kalitesi ve hazırlığı

Bileşenler (yaklaşık 2 gün)

Çeşitli araçların kısa sunumu

Veri aktarımı

Büyük veri sistemlerinde kaynak yönetimine genel bakış

Hadoop ekosistemi

Apache Spark derinleşiyor

Akış teknolojilerine giriş

NoSQL ve veri depolama (yaklaşık 2 gün)

CAP teoremi

ASİT ve BAZ

Veritabanı türleri

HBase

Belge odaklı veri tabanlarına giriş

Depolama formatlarına giriş

Veri gölü yaklaşımlarına genel bakış

Büyük Veri Görselleştirme (yaklaşık 2 gün)

Görselleştirme teorileri

Diyagram seçimi

Yeni tip diyagramlar

Veri görselleştirme araçları

İş zekası araçlarına giriş (örn. Power BI, Tableau)

Veriye dayalı karar almanın temelleri

Veri yönetişimi ve veri koruma (yaklaşık 1 gün)

Veri bağlamında GDPR'nin temelleri

Veri etiği ve verilerin sorumlu kullanımı

Veri kalitesi ve yönetişim kavramları

Erişim kontrolleri ve güvenlik

Sorumlu yapay zeka kullanımının temelleri

Proje çalışması (yaklaşık 5 gün)

Öğrenilen içeriği pekiştirmek için

Proje sonuçlarının sunumu

Önemli ITIL terimleri ve tanımları (yaklaşık 2 gün)

Dijital ürün ve hizmetlerin yönetimi

Ürünler, hizmetler ve hizmet teklifleri

Değer yaratma ve hizmet ilişkileri

Hizmet tüketicileri, hizmet sağlayıcılar, sponsorlar, müşteriler ve kullanıcılar

Hizmet kalitesi ve hizmet seviyesi anlaşmaları (SLA)

Fayda, garanti, kullanıcı deneyimi ve sürdürülebilirlik

ITIL ürün ve hizmet yaşam döngüsü

Sürekli İyileştirme

ITIL ürün ve hizmet yönetiminin dört boyutu (yaklaşık 1 gün)

Kurumlar ve insanlar

Ortaklar ve tedarikçiler

Bilgi ve teknoloji

Değer akışları ve süreçler

Bütünsel yaklaşım ve dış etkenler

ITIL ürün ve hizmet yaşam döngüsü (yaklaşık 1 gün)

Keşfet, Tasarla, Edin ve İnşa Et

Geçiş, İşletim, Teslimat ve Destek

Ürün ve hizmet yaşam döngüsünde değer yaratma

Yaşam döngüsünün yinelemeli ve doğrusal olmayan kullanımı

ITIL Değer Sistemi (yaklaşık 2 gün)

ITIL Değer Sisteminin bileşenleri ve ITIL temel ilkeleri

Yönetişim, değer zinciri ve işletme modeli

Yönetim uygulamaları, uygulama kılavuzları ve sürekli iyileştirme

Değer odaklılık, işbirliği ve optimizasyon

Hizmet operasyonları, sürümler ve sorun yönetimi

Sürekli entegrasyon, sürekli teslimat ve sürekli dağıtım

Saha güvenilirlik mühendisliği (SRE) ve gözlemlenebilirlik

Metrikler ve Kritik Başarı Faktörleri (CSF)

Değer akışının belirlenmesi, haritalanması ve yönetimi (yaklaşık 1 gün)

Değer akışları ve değer akışı yönetimi

Ana değer akışları ve destekleyici değer akışları

Karmaşık düşünme ve iş akışı optimizasyonu

Değer akışı haritalama

ITIL ve Yapay Zeka (yaklaşık 0,5 gün)

Yapay zeka (YZ) ve YZ olgunluğu

Üretken Yapay Zeka (GenAI) ve Agentik Yapay Zeka

Ürün ve hizmet yaşam döngüsünde yapay zeka

Yapay zeka yönetişimi

ITIL ve diğer çerçeveler (yaklaşık 0,5 gün)

ITIL ve DevOps

ITIL ve PRINCE2

Ürün ve hizmet yaşam döngüsünde proje yönetimi

Proje çalışması, sertifikasyon hazırlığı ve sertifikasyon sınavı (yaklaşık 3 gün)

PRINCE2® temelli proje yönetimine giriş (yaklaşık 1 gün)

Bir projenin tanımı ve özellikleri

Proje yönetiminin proje kontrol döngüsü ve altı proje boyutu

Proje yönetimindeki zorluklar - projeler neden başarısız olur?

PRINCE2® proje yönetimi yönteminin avantajları

Müşteri-tedarikçi ortamları

Ticari bir ortamdaki projeler

PRINCE2® yönteminin yapısı ve beş entegre yapı taşı

PRINCE2®'nin yönetim ürünleri

Modern proje yönetiminde dijital araçlar ve yapay zeka destekli analiz

PRINCE2® temel ilkeleri (yaklaşık 1 gün)

PRINCE2®'nin yedi temel ilkesi

Temel ilkelerin açıklamaları ve içerikleri

Temel ilkeler ve PRINCE2® konuları arasındaki ilişki

PRINCE2®'nin dijital çalışma yöntemleri dikkate alınarak proje ortamına uyarlanması

PRINCE2® projeleri için insanların önemi (yaklaşık 1 gün)

Değişim yönetimi

Liderlik ve yönetim

Projede iletişim

Dijital ve yapay zeka destekli sistemlerin işbirliği ve değişim süreçleri üzerindeki etkileri

PRINCE2®'nin yedi konusu (yaklaşık 3 gün)

İş vakası (fayda yönetimi yaklaşımı ve sürdürülebilirlik yönetimi yaklaşımı)

Organizasyon (proje yapısı, roller ve sorumluluklar)

Planların oluşturulması

Kalite planlama ve kalite kontrol

Modern analiz yöntemleri ve veriye dayalı değerlendirmelerle risk yönetimi

Sorun yönetimi

Proje ilerlemesinin kontrolü

Yedi PRINCE2® süreci (yaklaşık 2 gün)

Yedi PRINCE2® sürecinin proje sürecindeki etkileşimi

İlgili PRINCE2® süreçlerindeki faaliyetler

Bir projenin hazırlanması, yönlendirilmesi ve başlatılması

Bir fazın kontrol edilmesi

Ürün teslimatının yönetilmesi

Faz geçişlerinin yönetilmesi

Bir projeyi kapatma

Proje çalışması, sertifikasyon hazırlığı ve sertifikasyon sınavı (yaklaşık 2 gün)