Eğitim İçeriği

Giriş

  • 329 Süreci
  • Veri Bilimcisi'nin Rolleri ve Sorumlulukları

Geliştirme Ortamının Hazırlanması

  • Kütüphaneler, çerçeveler, diller ve araçlar
  • Yerel geliştirme
  • İşbirlikçi web tabanlı geliştirme

Veri Toplama

  • Farklı Veri Türleri
    • Yapılandırılmış
      • Yerel veritabanları
      • 526 Bağlayıcıları
      • Yaygın formatlar: xlxs, 910, Json, csv, ...
    • Yapılandırılmamış
      • Tıklamalar, sensörler, akıllı telefonlar
      • API'ler
      • 63
      • Belgeler, resimler, videolar, sesler
  • Vaka çalışması: Büyük miktarda yapılandırılmamış verinin sürekli olarak toplanması

Veri Depolama

  • İlişkisel veritabanları
  • İlişkisel olmayan veritabanları
  • 682: Dağıtık Dosya Sistemi (HDFS)
  • Spark: Dayanıklı Dağıtık Veri Kümesi (RDD)
  • Bulut depolama

Veri Hazırlama

  • Yükleme, seçme, temizleme ve dönüştürme
  • Veri kalitesini sağlama - doğruluk, anlamlılık ve güvenlik
  • İstisna raporları

466 Hazırlama, İşleme ve Analiz için kullanılır

  • R dili
    • R'a giriş
    • Veri manipülasyonu, hesaplama ve grafiksel gösterim
  • 759
    • 759'a giriş
    • Verileri manipüle etme, işleme, temizleme ve ezme

Veri Analitiği

  • Keşifsel analiz
    • Temel istatistikler
    • Taslak görselleştirmeler
    • Veriyi anlama
  • Nedensellik
  • Özellikler ve dönüşümler
  • 206
    • Denetimli ve denetimsiz
    • Hangi modelin ne zaman kullanılacağı
  • 23

148

  • En İyi Uygulamalar
  • Doğru veriler için doğru grafik seçimi
  • Renk paletleri
  • Bir sonraki seviyeye taşıma
    • Gösterge panoları
    • Etkileşimli Görselleştirmeler
  • Verilerle hikaye anlatımı

Özet ve Sonuç

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Veritabanı kavramlarına genel bir bakış
  • İstatistiklere temel düzeyde hakimiyet
 35 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (4)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler