Data Science with Tableau and R Programming Eğitimi

Bu kurs, insan algısını ve en iyi bilgileri sunmak için bunu nasıl kullanacağınızı öğretir. Gestalt Yasaları, dikkat öncesi özellikler ve kapsayıcılık dahil olmak üzere tasarım teorisiyle tanışacaksınız. Ayrıca keşifsel ve açıklayıcı analiz arasındaki benzerlikleri ve farklılıkları anlayacaksınız. Grafiklerin kullanımını keşfedecek ve en uygun olanı nasıl seçeceğinizi öğreneceksiniz. Kursun sonunda, tasarım ilkelerini Tableau yazılımı kullanılarak oluşturulan görselleştirmelerde nasıl uygulayacağınızı bileceksiniz.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), karmaşık veri analizi, işleme ve görselleştirme gerçekleştirmek için SQL, Python ve Tableau'i kullanmak ve entegre etmek isteyen veri bilimcileri ve geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• SQL, Python ve Tableau ile veri analizi gerçekleştirmek için gerekli ortamı kurmak.
• Yazılım entegrasyonunun temel kavramlarını (veri, sunucular, istemciler, API'ler, uç noktalar vb.) anlamak.
• Python ve SQL'nin temellerini tazelemek.
• Python'de veri ön işleme teknikleri gerçekleştirmek.
• Python ve SQL'yi veri analizi için nasıl bağlayacaklarını öğrenmek.
• Tableau ile anlamlı veri görselleştirmeleri ve çizelgeler oluşturmak.

Bu Tableau kullanıcıları için başlangıç seviyesinde bir kurstur; veriyle çalışmak isteyen herkes için tasarlanmıştır ve Tableau'deki temel işlevleri kullanmanıza yardımcı olmayı amaçlar.

Kurs boyunca şunları yapabileceksiniz:

• Verilerinize bağlanacaksınız.
• Bir veri kaynağını düzenleyip kaydedebileceksiniz.
• Tableau terminolojisini anlayacaksınız.
• Güçlü görselleştirmeler oluşturmak için Tableau arayüzünü / paradigmasını kullanabileceksiniz.
• Temel aritmetik hesaplamalar, özel toplamalar ve oranlar, tarih hesaplamaları ve hızlı tablo hesaplamaları dahil olmak üzere temel hesaplamalar oluşturabileceksiniz.
• Verilerinizi aşağıdaki görselleştirme türlerini kullanarak temsil edebileceksiniz:
  • Çapraz tablolar
  • Coğrafi haritalar
  • Isı haritaları
  • Ağaç haritaları
  • Pasta grafikler ve çubuk grafikler
  • Farklı işaret türleriyle çift eksenli ve birleşik grafikler
  • Vurgulu Tablolar
  • Saçılım Grafikleri
• Görselleştirmeleri paylaşmak için panolar oluşturabileceksiniz.

Tableau, insanların verileri görmesine ve anlamasına yardımcı olur.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), ham verileri grafiksel gösterimler (örneğin çizelgeler, grafikler, haritalar ve tablolar) aracılığıyla anlamlı bilgilere dönüştürmek isteyen yeni başlayan ve orta seviyedeki veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Çeşitli veri kaynaklarına (Excel, CSV, veritabanları, bulut tabanlı) bağlanacak ve canlı ve çıkarım bağlantıları arasındaki farkları anlayacaklardır.
• Verileri analiz için hazırlayacak ve temizleyecek, alan adlarını yeniden adlandıracak, boş değerleri işleyecek ve birleştirmeler ve harmanlamalar aracılığıyla veri kümelerini birleştireceklerdir.
• Temel görselleştirmeler (tablolar, çubuk grafikler, çizgi grafikler ve haritalar) oluşturacak ve veri sunumlarını iyileştirmek için filtreler uygulayacaklardır.
• Orta seviyedeki görselleştirmeler (coğrafi haritalar, çift eksenli grafikler) geliştirecek ve analizi geliştirmek için hiyerarşileri, grupları ve kümeleri kullanacaklardır.
• Kullanıcı girdilerine ve mantıksal işlevlere dayalı dinamik ve özelleştirilmiş görselleştirmeler oluşturmak için hesaplanmış alanlar ve parametreler oluşturacaklardır.
• Tutarlı bir anlatı oluşturmak için birden çok görselleştirme ve filtre içeren etkileşimli panolar ve hikayeler tasarlayacaklardır.

Bu Türkiye konumundaki, eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, Tableau'nin yeteneklerini kuruluşlarının özel ihtiyaçlarına uyacak şekilde nasıl genişleteceklerini öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Tableau'yi (Masaüstü, Sunucu, Çevrimiçi) kurmak ve yapılandırmak.
• Tableau ile geliştirmenin temellerini anlamak.
• Tableau ile veri görselleştirmeleri ve etkileşimler oluşturmak ve yayınlamak.
• Tableau'nin geliştirici araçlarını ve API'lerini kullanarak Tableau'nin yeteneklerini kuruluşları için özelleştirmek ve genişletmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), dijital adli tıp ve siber güvenlik alanında orta seviyede profesyonellere yöneliktir. Amaç, Tableau Forensic Imager'ı dijital adli tıp amaçları için kullanmada kapsamlı bir anlayış ve pratik beceriler kazandırmaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Dijital adli tıp görüntülemenin soruşturmalardaki rolünü ve önemini anlayabilecektir.
• Tableau Forensic Imager'ı kullanarak adli olarak güvenilir görüntüler elde edebilecektir.
• Dijital delilleri işleme ve koruma konusunda en iyi uygulamaları uygulayabilecektir.
• Yazılım arayüzünde gezinebilir, görüntüleme görevlerini yapılandırabilir, yürütebilir ve yönetebilir.
• Adli görüntüleri analiz edebilir ve doğrulayarak bütünlüğünü ve mahkemede kabul edilebilirliğini sağlayabilir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), verileri aramak, analiz etmek ve görselleştirmek isteyen veri analistleri ve veri bilimcileri için tasarlanmıştır ve Tableau kullanır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri kaynaklarına bağlanmak.
• Bir veri kaynağını düzenlemek ve kaydetmek.
• Tableau terminolojisini anlamak.
• Güçlü görselleştirmeler oluşturmak için Tableau arayüzünü / paradigmasını kullanmak.
• Aritmetik hesaplamalar, özel toplamalar ve oranlar, tarih matematiği ve tablo hesaplamaları dahil olmak üzere hesaplamalar oluşturmak.
• Verilerinizi farklı görselleştirme türlerini kullanarak temsil etmek.
• Görselleştirmeleri paylaşmak için panolar oluşturmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), verileri hazırlamak ve şekillendirmek isteyen veri analistlerine yöneliktir ve Tableau Prep Builder kullanır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Tableau Prep'i kurmak.
• Data Science İş Akışını anlamak ve uygulamak.
• Excel ve veritabanları gibi çeşitli kaynaklardan veri okumak.
• Tableau Desktop'ta analiz için verileri hazırlamak, şekillendirmek ve örneklemek.
• Verileri keşfetmek ve doğrulamak.
• Tableau Prep akışları oluşturmak ve yayınlamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), veri hazırlama ve görselleştirme zorluklarını ele almak için Tableau Prep Builder ve temel eşleme işlevleri konusunda pratik bilgi edinmek isteyen yeni başlayan ve orta seviyedeki veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Bulut tabanlı ve yerel dosyalar dahil olmak üzere çeşitli veri kaynaklarına bağlanmak ve canlı ve çıkarılmış veri bağlantılarını yönetmek.
• Daha iyi analiz için farklı kaynaklardan birden çok veri kümesini birleştirmek üzere gelişmiş birleştirme tekniklerini kullanarak veri füzyonu ve birleştirmesi gerçekleştirmek.
• Hesaplanmış alanlar oluşturmak ve verileri dinamik olarak manipüle etmek ve analiz etmek için işlemler gerçekleştirmek.
• Hazırlanan verileri Tableau Server veya Tableau Online'a yayınlamak ve güncellemek, böylece otomatik güncellemeler ve planlama sağlamak.
• Dolgu haritaları, yoğunluk haritaları ve çift eksenli haritalar dahil olmak üzere coğrafi verilerle temel ve gelişmiş haritalar oluşturmak.
• Etkileşimli, ayrıntılı coğrafi görselleştirmeler oluşturarak gerçek dünya iş sorunlarını çözmek için eşleme tekniklerini uygulamak.

Tableau, iş zekası ve veri görselleştirme aracıdır. Python ise geniş bir yelpazede istatistiksel ve makine öğrenimi teknikleri için destek sağlayan yaygın olarak kullanılan bir programlama dilidir. Tableau'nin veri görselleştirme gücü ve Python'nın makine öğrenimi yetenekleri bir araya geldiğinde, geliştiricilerin çeşitli iş senaryoları için gelişmiş veri analitiği uygulamalarını hızla oluşturmasına yardımcı olur.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar Tableau ve Python'yı birleştirerek gelişmiş analitikler gerçekleştirmeyi öğreneceklerdir. Tableau ve Python'nın entegrasyonu TabPy API aracılığıyla yapılacaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• TabPy API kullanarak Tableau ve Python'yı entegre edin
• Birkaç satır Python koduyla karmaşık iş senaryolarını analiz etmek için Tableau ve Python'nın entegrasyonunu kullanın

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Veri bilimciler

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Tableau sunucusunu kurmak, yapılandırmak, yönetmek ve bakımını yapmak isteyen orta ve ileri düzey veri mimarları için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Tableau Sunucu mimarisine dair derinlemesine bir anlayışa sahip olmak.
• Tableau Sunucu süreçlerini ve işlevlerini anlamak.
• Tableau Sunucuyu görevleri otomatikleştirmek için kullanmak.
• Tableau Sunucuyu yapılandırmak ve yönetmek.
• Tableau Sunucuyu yüksek kullanılabilirlik ve ölçeklenebilirlik için kurmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), veri bilimcileri ve analistleri için tasarlanmıştır; veri görselleştirme ve analiz için Tableau araçlarını kullanmayı öğrenmek isteyen, başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar olan katılımcılara yöneliktir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir: Birden çok veri kaynağını bağlamak. Temel veri görselleştirmeleri oluşturmak. Veri analizi için temelden gelişmiş hesaplamaları kullanmak. Grafikler ve görselleştirmeler kullanmak için en iyi uygulamaları öğrenmek.

Bu kurs, Tableau'ü daha önce hiç kullanmamış veya bilgileri tazelemek isteyen öğrenciler için tasarlanmıştır. İlk görselleştirmenizi oluşturmanız için gerekli adımlarda size rehberlik edecektir. Ayrıca, Tableau görselleştirmelerinize temel tasarım ilkelerini nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz. Kursun sonunda, içgörülerinizi oluşturabilecek ve daha geniş bir kitleyle paylaşabileceksiniz.

Tidyverse, temizleme, işleme, modelleme ve verileri görselleştirme için çok yönlü R paketlerinden oluşan bir koleksiyondur. İçerdiği paketlerden bazıları şunlardır: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr ve tibble.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, Tidyverse içinde bulunan araçları kullanarak verileri nasıl manipüle edeceklerini ve görselleştireceklerini öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri analizi gerçekleştirme ve çekici görselleştirmeler oluşturma
• Örnek veri kümelerinden çeşitli veri kümelerinden anlamlı sonuçlar çıkarma
• Keşifsel soruları yanıtlamak için verileri filtreleme, sıralama ve özetleme
• İşlenmiş verileri bilgilendirici çizgi grafiklere, çubuk grafiklere, histogramlara dönüştürme
• Excel, CSV ve SPSS dosyaları dahil olmak üzere çeşitli veri kaynaklarından veri içe aktarma ve filtreleme

Hedef Kitle

• R diline yeni başlayanlar
• Veri analizi ve veri görselleştirmeye yeni başlayanlar

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma