Yönetim ve kurumsal planlama ile Büyük Veri Analisti
Sizin için ücretsiz
tanıtım yoluyla
-
Derece türü: Sertifikalı İşletme Yöneticisi" sertifikası
"Büyük Veri Analisti" Sertifikası -
Ek nitelikler: Veri Mühendisi" sertifikası
Veri Analitiği" sertifikası
"Büyük Veri Uzmanı" Sertifikası -
Final Sınavı: Final sunumları ile uygulamalı proje çalışması
Sertifikalı İşletme Müdürü -
Ders saatleri: Tam zamanlıPazartesi'den Cuma'ya 8:30 - 15:35 (resmi tatil olan haftalarda 8:30 - 17:10)
-
Eğitim dili: Alman
-
Süre: 16 Haftalar
Yönetim ve kurumsal planlama
Yönetim (yaklaşık 1 gün)
Hiyerarşik seviyeler
Yönetim yöntemleri
Planlama ufukları
Yönetim fonksiyonları
Yönetim kontrol döngüsü
Yönetim araçları
İş planı hazırlamanın amaçları, yöntemleri ve araçları (yaklaşık 3 gün)
İş planı hazırlamanın temelleri
Analiz ve planlama araçları (SWOT analizi, senaryo analizi, portföy analizi, yaratıcılık teknikleri)
Sözleşme hukuku (yaklaşık 1 gün)
Niyet beyanları
Garanti ve teminat
Sözleşme türleri ve aksaklıkları
Sözleşme kusurlarına ilişkin kanun (müteakip ifa, cayma, satın alma fiyatının düşürülmesi, tazminat)
Genel şartlar ve koşullar (AGB)
İş sürecinde yapay zeka (AI)
Belirli yapay zeka teknolojilerinin sunumu
ve profesyonel ortamdaki olası uygulamalar
Ticaret ve şirketler hukuku (yaklaşık 1 gün)
Tüccar türleri
şi̇rket formlari
Ticari uygulamalar
Ticaret hukukunun özellikleri
Ticaret sicili ve tanıtım
İflas hukukuna giriş
Proje planlaması (yaklaşık 0,5 gün)
Temel Bilgiler
Kaynak planlaması
Planlama adımları
Proje planlamasındaki hatalar
Çevre analizi (yaklaşık 0,5 gün)
Şirket analizi
Sektör analizi
Konum analizi
Rekabet analizi
Pazarlama (yaklaşık 3 gün)
Pazar analizi ve pazar segmentasyonu
Pazar araştırmasının temelleri
Pazarlama karmasının araçları
Reklam ve destekleyici araçlar
Finansal planlama (yaklaşık 1 gün)
Genel Bakış
Enstrümanlar
Yatırım değerlendirme planlaması (yaklaşık 2 gün)
Temel Bilgiler
Yatırım hesaplama yöntemleri
Sermaye bütçelemesi yöntemlerinin sınırları ve sorunları
Önemli rakamlar
Finansal planlama (yaklaşık 1 gün)
Temel Bilgiler
Özkaynak ve borç finansmanı
Dış ve iç finansman
Önemli rakamlar
Kontrol (yaklaşık 1 gün)
Kontrolün görevleri ve amaçları
Kontrol alanları
Kontrol araçları
Proje çalışması, sertifikasyon hazırlığı ve sertifikasyon sınavı (yaklaşık 5 gün)
Veri Mühendisi
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 modellemesi
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 analitiği
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 - Gösterge bileşenleri
Gösterge tablolarını özelleştirme
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 Uzmanı
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 madenciliği nedir?
Apache Çerçevelerine Giriş (yaklaşık 2 gün)
Bulutta büyük veri çözümleri
Veri erişim modelleri
Veri depolama
MapReduce (yaklaşık 3 gün)
MapReduce felsefesi
Hadoop Kümesi
MapReduce işlerinin zincirlenmesi
İş sürecinde yapay zeka (AI)
Belirli yapay zeka teknolojilerinin sunumu
ve profesyonel ortamdaki olası uygulamalar
Bileşenler (yaklaşık 3 gün)
Çeşitli araçların kısa sunumu
Veri aktarımı
YARN uygulamaları
Hadoop JAVA API
Apache Spark
NoSQL ve HBase (yaklaşık 3 gün)
CAP teoremi
ASİT ve BAZ
Veritabanı türleri
HBase
Büyük Veri Görselleştirme (yaklaşık 3 gün)
Görselleştirme teorileri
Diyagram seçimi
Yeni tip diyagramlar
Veri görselleştirme araçları
Proje çalışması (yaklaşık 5 gün)
Öğrenilen içeriği pekiştirmek için
Proje sonuçlarının sunumu
Değişiklikler mümkündür. Kurs içeriği düzenli olarak güncellenmektedir.
Verilerin birleştirilmesi, hazırlanması, zenginleştirilmesi ve iletilmesiyle ilgili süreçlerde ustalaştınız ve temel Python programlama, SQL ve NoSQL veritabanı kavramlarını kullanarak büyük veri analizlerini anladınız. Büyük, yapılandırılmamış verileri işlemek ve yapılandırmak ve görselleştirmek için sektöre özgü yazılım bilgisi bilginizi tamamlar.
Ayrıca, projeler ve şirketler için farklı iş planlarının ekonomik açıdan nasıl oluşturulduğunu biliyor ve en önemli ekonomik planlama ve pazarlama araçlarını uyguluyorsunuz. Sözleşme hukuku bilgisine sahipsiniz ve ticaret ve şirketler hukukunun içeriğinin yanı sıra finansal planlamanın temellerine aşinasınız.
Kurs, bilgisayar bilimleri, işletme enformatiği, işletme, matematik veya benzer bir yeterlilik derecesine sahip kişilere yöneliktir.
Kurs aynı zamanda iş yönetimi ve planlaması konusunda temel bilgiler edinmek isteyen veya bilgilerini derinleştirmek isteyen herkese yöneliktir.
Veri hacimlerinin sistematik bir şekilde değerlendirilmesi, şirketler için kendi ürünleri ve müşteri davranışları hakkında bilgi üretmek için çok önemlidir. Bu çerçevede, büyük veri analistleri tüm sektörlerde giderek daha fazla talep görmektedir.
Anlamlı sertifikanız, edindiğiniz nitelikler hakkında ayrıntılı bir fikir verir ve kariyer beklentilerinizi geliştirir.
Didaktik kavram
Eğitmenleriniz hem profesyonel hem de didaktik açıdan son derece kalifiyedir ve size ilk günden son güne kadar ders verecektir (kendi kendine çalışma sistemi yoktur).
Etkili küçük gruplar halinde öğreneceksiniz. Kurslar genellikle 6 ila 25 katılımcıdan oluşmaktadır. Genel dersler, tüm kurs modüllerinde çok sayıda pratik alıştırma ile desteklenmektedir. Uygulama aşaması kursun önemli bir parçasıdır, çünkü bu süre zarfında öğrendiklerinizi işler ve uygulamada güven ve rutin kazanırsınız. Kursun son bölümü bir proje, bir vaka çalışması veya bir final sınavını içerir.
Sanal sınıf alfaview®
BildungszentrumDersler, modern alfaview® video teknolojisi kullanılarak kendi evinizin rahatlığında ya da 'deki tesislerimizde gerçekleştirilir. Tüm kursiyerler alfaview® aracılığıyla birbirlerini yüz yüze görebilir, birbirleriyle dudak senkronize ses kalitesinde iletişim kurabilir ve ortak projeler üzerinde çalışabilir. Elbette, bağlı eğitmenlerinizi de istediğiniz zaman canlı olarak görebilir ve onlarla konuşabilirsiniz ve kursun tüm süresi boyunca eğitmenleriniz tarafından gerçek zamanlı olarak eğitileceksiniz. Dersler e-öğrenme değil, video teknolojisi aracılığıyla gerçek canlı yüz yüze öğretimdir.
alfatraining Agentur für Arbeit Eğitim kursları, AZAV onay yönetmeliğine uygun olarak sübvanse edilmekte ve sertifikalandırılmaktadır. Bildungsgutschein Aktivierungs- und VermittlungsgutscheinKurs başvurusunda bulunduğunuzda, kurs masraflarının tamamı genellikle finansman kuruluşunuz tarafından karşılanır.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung (ESF), (DRV) veya bölgesel finansman programları aracılığıyla da finansman mümkündür. Berufsförderungsdienst Düzenli bir asker olarak, (BFD) aracılığıyla daha fazla eğitim kursuna katılmak mümkündür. Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) Şirketler de çalışanlarını (BFD) tarafından sağlanan bir finansman programı aracılığıyla kalifiye hale getirebilirler.