Müşteri Veri Yöneticisi

Temel Bilgiler ve Stratejik CRM (yaklaşık 2 gün)

Stratejik bir kurumsal fonksiyon olarak CRM

Companyblueprint: şirket süreçleri

CRM ve saf yazılım çözümü

İş modelleri ve hedef grup analizi (yaklaşık 1 gün)

CRM ortamında iş modelleri

Pazar ve hedef kitle tanımı

Farklılaştırılmış bir müşteri yaklaşımı için personalar

Stratejik CRM'de satış kanalları

Müşteri dünyaları ve bireysel ilişkiler (yaklaşık 1 gün)

Müşteri dünyasının tanımı

Müşteri yolculuğu, müşteri deneyimi

Müşteri ihtiyaçları-talepleri-motivasyonları

ERP ve operasyonel CRM (yaklaşık 1 gün)

Kaynak planlaması ve iş bağlamları

Değer zincirinde CRM

Satış, pazarlama ve hizmet arasındaki sinerji

Veri koruma ve GDPR (yaklaşık 1 gün)

Veri koruma

Pazarlama alanında GDPR

DSGVO pratik vakaları

CRM yazılım sistemleri (yaklaşık 2 gün)

CRM sistemlerine giriş

Yazılımın uygulanması

Süreçleri haritalama, iş akışlarını otomatikleştirme

CRM'de yapay zeka (AI) (yaklaşık 1 gün)

Belirli yapay zeka teknolojilerinin sunumu

Tahmine dayalı analitik

Duygu analizi

Müşteri sadakati için yapay zekalı insanlaştırıcı

Analitik CRM (yaklaşık 2 gün)

Başarıyı ölçmek için KPI'lar

Veri madenciliği, OLAP

CRM'de SWOT analizi

Drill-down analizi

Müşteri İlişkileri Döngüsü ve Müşteri Memnuniyeti (yaklaşık 2 gün)

Müşteri İlişkileri Döngüsü

Memnuniyet yönetimi: NPS, CSAT, KANO ve optimizasyon için parametreler

Müşteri kazanımı, müşteriyi elde tutma ve karlılığı artırma (yaklaşık 2 gün)

Hesap Tabanlı Pazarlama (ABM)

Stratejik satın alma süreçleri

Sadakat programları

Kârlılığı artırın

Bir ilişki garantörü olarak müşteri iletişimi (yaklaşık 2 gün)

Müşteri ile iletişimde konuşma becerileri ve empati

Müşteri ilişkileri psikolojisi

Kritik müşteri anları için gerilimi azaltma teknikleri

Özgün iletişim nasıl uzun vadeli ilişkiler yaratır?

Proje çalışması (yaklaşık 3 gün)

Öğrenilen içeriği pekiştirmek için

Proje sonuçlarının sunumu

Bulut kavramları (yaklaşık 3,5 gün)

AWS Bulutun Avantajları

AWS Bulut tasarımının ilkeleri

AWS Bulutuna Geçiş

Bulut ekonomisi kavramları

İş sürecinde yapay zeka (AI)

Belirli yapay zeka teknolojilerinin sunumu

ve profesyonel ortamdaki olası uygulamalar

Güvenlik ve uyumluluk (yaklaşık 4,5 gün)

Ortak sorumluluk olarak AWS modeli

AWS bulut güvenliği, yönetişim ve uyumluluk kavramları

AWS erişim yönetimi işlevleri

Güvenlik desteği için bileşenler ve kaynaklar

Bulut teknolojisi ve hizmetleri (yaklaşık 5 gün)

AWS Cloud'da dağıtım ve çalıştırma yöntemleri

Küresel AWS altyapısı

AWS bilgi işlem hizmetleri, veritabanı hizmetleri, ağ hizmetleri ve depolama hizmetleri

Yapay zeka ve makine öğreniminin yanı sıra analitik hizmetler için AWS hizmeti

Kapsanan diğer AWS hizmetleri kategorilerinden hizmetler

Faturalama, fiyatlandırma ve destek (yaklaşık 2 gün)

AWS fiyatlandırma modellerinin karşılaştırılması

Faturalama, bütçe ve maliyet yönetimi için kaynaklar

AWS teknik kaynakları ve destek seçenekleri

Proje çalışması, sertifikasyon hazırlığı ve sertifikasyon sınavı (yaklaşık 5 gün)

AWS Certified Cloud Practitioner CLF-C02 (İngilizce)

İstatistiksel temeller (yaklaşık 6 gün)

Ölçme teorisinin temelleri (evren ve örneklem, örneklem türleri, ölçme ve ölçek düzeyleri)

Tek değişkenli tanımlayıcı istatistikler (frekans dağılımları, merkezi ölçümler, dağılım ölçümleri, standart değer, histogramlar, çubuk grafikler, pasta grafikler, çizgi grafikler ve kutu grafikler)

İki değişkenli tanımlayıcı istatistikler (korelasyon ölçümleri, korelasyon katsayıları, çapraz tablolar, dağılım grafikleri ve gruplandırılmış çubuk grafikler)

Tümevarımsal çıkarımsal istatistiğin temelleri (olasılık dağılımı, normal dağılım, ortalama değer dağılımı, anlamlılık testi, Fisher'in boş hipotez testi, etki büyüklüğü, parametre tahmini, güven aralıkları, hata çubuğu grafikleri, güç analizleri ve optimum örneklem büyüklüğünün belirlenmesi)

İş sürecinde yapay zeka (AI)

Belirli yapay zeka teknolojilerinin sunumu

ve profesyonel ortamdaki olası uygulamalar

İki grubu karşılaştırma yöntemleri (yaklaşık 5 gün)

Bir örneklem için z- ve t-testi (belirli bir değerden sapma)

İki bağımsız/bağlantılı örneklem arasındaki ortalama fark için t-testi

Eylemlerin, önlemlerin, müdahalelerin ve diğer değişikliklerin etkinliğinin t-testleri ile test edilmesi (iki gruplu ön test-son test tasarımları)

Anlamlılık testlerinin desteklenmesi (Anderson-Darling testi, Ryan-Joiner testi, Levene testi, Bonnet testi, korelasyonlar için anlamlılık testi)

Parametrik olmayan yöntemler (Wilcoxon testi, işaret testi, Mann-Whitney testi)

Olumsallık analizleri (binom testi, Fisher'in kesin testi, ki-kare testi, ilişki ölçümleri ile çapraz tablolar)

Çeşitli grupların ortalamalarını karşılaştırma yöntemleri (yaklaşık 5 gün)

Tek ve iki faktörlü varyans analizi (basit ve dengeli ANOVA)

Çok faktörlü varyans analizi (genel doğrusal model)

Sabit, rastgele, çaprazlanmış ve iç içe geçmiş faktörler

Çoklu karşılaştırma yöntemleri (Tukey-HSD, Dunnett, Hsu-MCB, Games-Howell)

Etkileşim analizi (etkileşim etkilerinin analizi)

Varyans analizleri için seçicilik ve güç analizi

Deney Tasarımına Giriş (DoE) (yaklaşık 1 gün)

Tam ve kısmi faktöriyel deneysel tasarımlar

Proje çalışması (yaklaşık 3 gün)

Öğrenilen içeriği pekiştirmek için

Proje sonuçlarının sunumu

Veritabanı sistemleri ve SQL'in temelleri (yaklaşık 3 gün)

Veritabanı sistemleri ve modellerine genel bakış

Yedekli veri ve veri bütünlüğü

Normalleştirme ve BCNF

Veritabanı tasarımı ve varlık-ilişki modeli (ERM)

Birincil ve yabancı anahtarlar

İlişkiler arasındaki ilişkiler

SQL'de veri türleri

Endeksler ve performans

Kısıtlamalar ve doğrulama

Sorgular (SQL)

Modern VTYS'de formlar ve raporlar

Dairesel referans ve bağımlılık yönetimi

SQL Server Management Studio'ya (SSMS) giriş (yaklaşık 2 gün)

SQL Server ve SSMS'ye Genel Bakış

Fiziksel veritabanı tasarımı

Tablo oluşturma ve veri türlerini tanımlama

Kısıtlamalar, varsayılan değerler ve ilişkiler

Veritabanı diyagramları ve ilişkileri

Yedekleme ve geri yükleme

İş sürecinde yapay zeka (AI)

Belirli yapay zeka teknolojilerinin sunumu

ve profesyonel ortamdaki olası uygulamalar

DDL'ye (Veri Tanımlama Dili) giriş (yaklaşık 8 gün)

SQL temelleri ve gelişmiş sözdizimi

Tablo oluşturma ve kısıtlamaları tanımlama

Operatörler ve fonksiyon tanımları

Veri sorgulama ve manipüle etme

Hata işleme ve işlem yönetimi

DCL - Veri Kontrol Dili ve Güvenliği (yaklaşık 1 gün)

Kullanıcı yönetimi ve yetkilendirmeler

Roller, yetkiler ve denetim

Modern sistemlerde veri türleri, veri içe ve dışa aktarımı (yaklaşık 1 gün)

Veri içe ve dışa aktarma

Modern veri türleri

Proje çalışması (yaklaşık 5 gün)

Öğrenilen içeriği pekiştirmek için

Proje sonuçlarının sunumu

Python temelleri (yaklaşık 1 gün)

Tarihçe, kavramlar

Kullanım ve uygulama alanları

sözdizimi

Lexis, semantik

PEP-8 sözleşmeleri

Yorumlayıcı vs. derleyici

Python ile ilk adımlar (yaklaşık 5 gün)

Sayılar

Dizeler

Tarih ve saat

Standart giriş ve çıkış

Sayısal operatörler

Karşılaştırma, mantıksal ve bitsel operatörler

Veri türü dönüştürme

liste, tuple dict, küme

İşlevleri ve yöntemleri listeleme

Dallar ve döngüler (if, for, while)

üye operatörler

İş sürecinde yapay zeka (AI)

Belirli yapay zeka teknolojilerinin sunumu

ve profesyonel ortamdaki olası uygulamalar

Fonksiyonlar (yaklaşık 5 gün)

Kendi fonksiyonlarınızı tanımlayın

Değişkenler

Parametreler ve bağımsız değişkenler

Dönüş değerleri

Özyineleme

İsim Alanları

Fonksiyonel programlama

Sorun giderme (yaklaşık 0,5 gün)

denemek, hariç

Hata türleri

Program kesintilerini engelleme

Fonksiyonlar arasında hata iletimi

Nesne yönelimli programlama (yaklaşık 4,5 gün)

Python sınıfları

Yöntemler

Değişmez nesneler

Veri sınıfı

Kalıtım

Proje çalışması, sertifikasyon hazırlığı ve İngilizce "PCEP™ - Certified Entry-Level Python Programmer" sertifika sınavı (yaklaşık 4 gün)