Python, SQL ve veri analitiği

Sizin için ücretsiz

tanıtım yoluyla

İlk olarak, veri çıkarma ve dönüştürme araçları yazmak için kullanılabilecek bir komut dosyası dili olan Python'u ve SQL ile ilişkisel veritabanlarının yapısını öğreneceksiniz. Daha sonra veri setlerini nasıl değerlendireceğinizi ve sonuçları nasıl görselleştireceğinizi, ayrıca gösterge tablolarını, metin madenciliğini ve yapay zekayı profesyonel bir ortamda nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.
  • Derece türü: Python" sertifikası
    Sertifika "İlişkisel Veritabanları SQL"
    Veri Analitiği" sertifikası
  • Final Sınavı: Final sunumları ile uygulamalı proje çalışması
  • Ders saatleri: Tam zamanlı
    Pazartesi'den Cuma'ya 8:30 - 15:35 (resmi tatil olan haftalarda 8:30 - 17:10)
  • Eğitim dili: Alman
  • Süre: 12 Haftalar

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

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

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



Değişiklikler mümkündür. Kurs içeriği düzenli olarak güncellenmektedir.

Bu eğitimden sonra Python ile programlama konusunda kompakt ve temel bilgilere sahip olacaksınız. Programlama dilini sınıfları, kütüphaneleri ve fonksiyonlarıyla birlikte güvenle kullanabileceksiniz.

Eğitim sonrasında SQL ile ilişkisel veritabanları oluşturabilecek ve yönetebilecek, görünümler oluşturabilecek ve SQL fonksiyonlarını kullanmak da dahil olmak üzere karmaşık sorguları yürütebileceksiniz. Eğitim, Microsoft SQL Server Management Studio kullanılarak Microsoft SQL Server üzerinde verilmektedir.

Ayrıca verileri analiz edebilir, görselleştirebilir ve yönetebilirsiniz. Ayrıca gösterge tablolarının ve metin madenciliğinin kullanımını da anlayabilirsiniz.

Kurs, bilgisayar bilimleri, işletme enformatiği, matematik, işletme veya 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.

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.

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.