* Ramazan Bayramı tatili sebebiyle 2 Nisan tarihinde gerçekleştirilmesi planlanan Veri Madenciliği Atölyemiz ertelenmiştir. Atölyemizin kalan dersleri 9 ve 11 Nisan tarihlerinde saat 18.00'de yapılacaktır.

Veri Madenciliği Atölyesi başlıyor!

Dört hafta sürecek atölye boyunca Big Data, Veri Bilimine Giriş, Veritabanı Modelleme, SQL, Makine Öğrenmesi, Yapay Zekâ Temelleri ve Veri Madenciliği Teknikleri gibi konularla veri odaklı düşünme becerinizi geliştirecek, uygulamalı örneklerle bu bilgileri pekiştireceksiniz.

📆19 Mart– 9 Nisan tarihleri arasında her Çarşamba

⏰18.00

📍Online

19 Mart | Big Data ve Veri Bilimine Giriş

Dijital İşletmeler için Veri Madenciliği ve Önemi

Veri Madenciliğinde Kullanılan Yazılımlar ve Basit Raporlama Teknikleri (Spss ve Excel programının kullanımı)

İleri Düzey Modelleme Teknikleri, Veri Yapıları ve Verilerin Saklanma Yöntemleri

Örnek Veriler ile Veri Madenciliğinin Kullanılması

İş Hayatında Problem Çözme İleri Seviye Excel Kullanımı

26 Mart | Veri tabanı Modelleme ve SQL Nedir?

Birden Fazla Tablodan Veri Getirmek, Verileri değiştirmek, Normalizasyon, Transactions

Temel SQL Eğitimi ile Piyasada Kullanılan Veri tabanları ve Sorgulama Tekniklerine Giriş

Veri Madenciliğinde SQL Sorguları ile Analizlerin Yapılması (Satış, eğitim, Sağlık vb.)

Veri Tabanları ile Verilerin Sorgulanması Yedeklenmesi Yedeklerin Yüklenmesi

9 Nisan | Yapay Zekâ, Derin Öğrenme Aktivasyon Kodları, Makine Öğrenmesi Kavramlarına Giriş

Sektörde Aktif Kullanılan Algoritmalar ve Yapay Sinir Ağları

Programla ile Veri Toplama Teknikleri (Örnek Hava durumu verisi çekmek ve veri tabanına kayıt etmek)

Hava Durumu Verisi için Olasılıkların hesaplanması (Örnek Verilerin Meteoroloji Genel Müdürlüğünden alınarak uygulamaların yapılması)

Sürekli Veriler için Olasılık sonuçlarının oluşturulması (online verilerin anlık analizleri ve karar ağaçlarına göre yönetilmesi)

11 Nisan | Veri Madenciliğinde Kullanım Tekniklerinin İncelenmesi

Yapay Sinir Ağları ile Sınıflandırma Yöntemleri ve Algoritmaları

Diskriminant, Regresyon, Birliktelik Kuralları ve İlişki Analizi Örnek Uygulamaları

Karar Ağaçlarının kullanılması. Örnek Veri Tabanı ile Doğru sonuca ulaşma örneklerinin yapılması

Lütfen Aydınlatma Metni'ni okuyunuz.

Herhangi bir sorun için [email protected] adresinden bize ulaşabilirsiniz.