BT Hizmet Yönetimi alanında ITIL® 4 Foundation ve Proje Yönetimi alanında PRINCE2® 7 Foundation sahibi Veri Analisti

Sizin için ücretsiz

tanıtım yoluyla

Veri analistleri istatistik ve veri tabanı kullanımı konusunda bilgi sahibidir ve Python programlama dilinde uzmandır. Ayrıca veri mühendisliği ve veri analizi konusunda uzmanlığa sahiptirler ve bunu yapay zeka (AI) kullanımı ile birleştirebilirler. Ayrıca bir süreç optimizasyon yöntemi olan ITIL® ve bir BT proje yönetimi yöntemi olan PRINCE2®'yi de öğreneceksiniz.
  • Derece türü: Veri Analisti" sertifikası
    "ITIL® 4 Foundation in IT Service Management" Sertifikası
    "PRINCE2® 7 Foundation in Project Management" Sertifikası
  • Ek nitelikler: İstatistikler" sertifikası
    Sertifika "İlişkisel Veritabanları SQL"
    Python" sertifikası
    Veri Mühendisi" sertifikası
    Veri Analitiği" sertifikası
  • Final Sınavı: Final sunumları ile uygulamalı proje çalışması
    ITIL® 4 BT Hizmet Yönetiminde Temel
    PRINCE2® 7 Proje Yönetiminde Temel
  • Ders saatleri: Tam zamanlı
    Pazartesi'den Cuma'ya 8:30 - 15:35 (resmi tatil olan haftalarda 8:30 - 17:10)
  • Eğitim dili: Alman
  • Süre: 24 Haftalar

İstatistikler

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

SQL ile ilişkisel veritabanları

Access ile veritabanı sistemlerinin temelleri (yaklaşık 3 gün)

Yedek veri

Veri bütünlüğü

Normalleştirme

BCNF

DB tasarımı

İlişki 1:n, m:n

veri türleri

masalar

Birincil ve yabancı anahtarlar

Referans bütünlüğü

İlişkiler arasındaki ilişkiler

Varlık ilişki modeli

Dizin, varsayılan değer

Kısıtlamalar (kontrol edin)

Sorgular

Formlar, raporlar

Genelge referansı


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

Genel Bakış

Fiziksel DB tasarımı

Tablo oluşturma

MS SQL'de veri türleri

Birincil Anahtar

Kısıtlamalar, varsayılan değerler, diyagram, ilişkiler

Yedekleme ve geri yükleme


İş sürecinde yapay zeka (AI)

Belirli yapay zeka teknolojilerinin sunumu

ve profesyonel ortamdaki olası uygulamalar


DDL'ye Giriş (yaklaşık 8 gün)

SQL temelleri

sözdizimi

Komutlar

Çoklu tablolar

Operatörler

Akış kontrolü

Skaler değer fonksiyonları

Tablo değeri fonksiyonları

Sistem fonksiyonları

Parametreli ve parametresiz prosedürler

Hata türleri

İşlemler, kilitler, DeadLock


DCL - Veri Kontrol Dili (yaklaşık 1 gün)

Girişler

Kullanıcı öğrenimi

Roller

Yetkilendirmeler


Veri türleri, veri içe ve dışa aktarma (yaklaşık 1 gün)

Veri tipi coğrafya

Veri dışa aktarma, veri içe aktarma


Proje çalışması (yaklaşık 5 gün)

Öğrenilen içeriği pekiştirmek için

Proje sonuçlarının sunumu

Python ile Programlama

Python temelleri (yaklaşık 1 gün)

Tarihçe, kavramlar

Kullanım ve uygulama alanları

Sözdizimi


Python ile ilk adımlar (yaklaşık 5 gün)

Sayılar

Dizeler

Tarih ve saat

Standart giriş ve çıkış

liste, tuple dict, küme

Dallar ve döngüler (if, for, while)


İş sürecinde yapay zeka (AI)

Belirli yapay zeka teknolojilerinin sunumu

ve profesyonel ortamdaki olası uygulamalar


İşlevler (yaklaşık 5 gün)

Kendi fonksiyonlarınızı tanımlayın

Değişkenler

Parametreler, özyineleme

Fonksiyonel programlama


Sorun giderme (yaklaşık 0,5 gün)

denemek, hariç

Program kesintilerini önleme


Nesne yönelimli programlama (yaklaşık 4,5 gün)

Python sınıfları

Yöntemler

Değişmez nesneler

Veri sınıfı

Kalıtım


Grafik kullanıcı arayüzü (yaklaşık 1 gün)

Düğmeler ve metin alanları

Izgara düzeni

Dosya seçimi


Proje çalışması (yaklaşık 3 gün)

Öğrenilen içeriği pekiştirmek için

Proje sonuçlarının sunumu

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

ITIL® 4 BT Hizmet Yönetiminde Temel

BT hizmet yönetiminin temel kavramlarının anlaşılması (yaklaşık 2 gün)

Hizmet kavramına giriş

ITIL® yeterlilik programı

BT hizmet yönetiminde önemli terimlerin tanımı ITSM

Hizmetler aracılığıyla değer yaratmaya ilişkin temel kavramlar

İlişki yönetiminin temel kavramları


ITIL®'in temel kavramsal yapı taşları (yaklaşık 2 gün)

ITIL® Kılavuz İlkeleri

Kılavuz ilkelerin türü, kullanımı ve etkileşimi

Hizmet yönetiminin dört boyutu

ITIL® Hizmet Değer Sistemleri (SVS) ve bileşenleri

Hizmet Değer Zinciri, faaliyetleri ve bunların etkileşimi


İş sürecinde yapay zeka (AI)

Belirli yapay zeka teknolojilerinin sunumu

ve profesyonel ortamdaki olası uygulamalar


ITIL® Uygulamaları (yaklaşık 3 gün)

En önemli yedi ITIL® Uygulaması

Diğer sekiz ITIL® Uygulamasının amacı


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

ITIL®, AXELOS Limited'in tescilli ticari markasıdır ve AXELOS Limited'in izni ile kullanılmaktadır. Tüm hakları saklıdır.

PRINCE2® 7 Proje Yönetiminde Temel

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® temel ilkeleri (yaklaşık 1 gün)

PRINCE2®'nin yedi temel ilkesi

Temel ilkelerin açıklamaları ve içerikleri

Temel ilkeler ve PRINCE2® konuları arasındaki ilişki

PRINCE2®'nin proje ortamına uyarlanması


İş sürecinde yapay zeka (AI)

Belirli yapay zeka teknolojilerinin sunumu

ve profesyonel ortamdaki olası uygulamalar


PRINCE2® projeleri için insanların önemi (yaklaşık 1 gün)

Değişim yönetimi

Liderlik ve yönetim

Projede iletişim


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

Risk yönetimi

Sorun yönetimi

Projenin ilerleyişinin kontrol edilmesi


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)

PRINCE2® AXELOS Limited'in tescilli ticari markasıdır ve AXELOS Limited'in izni ile kullanılmaktadır. Tüm hakları saklıdır.



Değişiklikler mümkündür. Kurs içeriği düzenli olarak güncellenmektedir.

Bu eğitimden sonra temel istatistik bilgisine sahip olacak, SQL ile ilişkisel veritabanlarını kullanarak karmaşık sorgular gerçekleştirebilecek ve Python programlama dilinde yetkin olacaksınız. Kursta öğretilen veri mühendisliği ve veri analizi uzmanlık bilgileriyle birlikte, kapsamlı veri setlerini yönetebilecek, bunları istatistiksel olarak verimli bir şekilde analiz edebilecek ve sonuçları açık ve anlaşılması kolay bir şekilde özetleyebileceksiniz.

Ayrıca, şirketlerin süreç ve hizmet kalitesini değerlendirmek ve optimize etmek için önemli uzmanlık bilgisine sahipsiniz ve BT Altyapı Kütüphanesi (ITIL®) terim ve kavramlarına da aşinasınız. Ayrıca PRINCE2® projeleri üzerinde çalışabilecek ve bu projelerin süreçlerine ve terminolojisine aşina olacaksınız. Ayrıca BT projelerini planlayıp uygulayabilecek ve başarılarını ölçebileceksiniz.

Kurs, işletme, matematik veya (işletme) bilişim alanında lisans derecesine ve benzer niteliklere sahip kişilere yöneliktir.

Şirketler, iş süreçlerini analiz etmek ve hedeflerini belirlemek için giderek artan miktarda veriyi yönetmek ve yapılandırmak zorunda olduğundan, veri analizi becerileri tüm sektörlerde talep görmektedir.

ITIL® ve PRINCE2® bilgisi ile proje yöneticisi veya proje ekibi üyesi olarak çalışabileceksiniz. Özellikle BT sektöründe, örneğin BT yönetimi veya proje yöneticisi olarak kariyer beklentileriniz artacaktır.

Orijinal "ITIL® Foundation" ve "PRINCE2® Foundation Level" sertifikaları, yeni edindiğiniz bilgilerin anlamlı bir kanıtıdır.

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.

Size ücretsiz tavsiyede bulunmaktan memnuniyet duyarız. 0800 3456-500 Pzt - Cuma günleri sabah 8'den akşam 5'e kadar
tüm Alman şebekelerinden ücretsiz.
Bize ulaşın
Size ücretsiz tavsiyede bulunmaktan memnuniyet duyarız. 0800 3456-500 Pzt - Cuma günleri sabah 8'den akşam 5'e kadar tüm Alman şebekelerinden ücretsiz.