Veri analistlerinin en önemli analiz ve raporlama araçlarından biri olan SQL’in veri analitiğinde nasıl kullanılması gerektiğinin önemli fonksiyonlar ve projelerle ele alındığı modüldür. Veri analistleri için SQL modülünde yoğunlukla Descriptive Analytics ve Diagnostic Analytics konuları çalışılmaktadır.

Bu modül, SQL Dil Veri Manipülasyonu (DML) ve SQL Dil Veri Tanımı (DDL) işlemlerini kapsayan temel konuları ele alır. Katılımcılar, veri tabanlarında veri ekleme, güncelleme, silme ve sorgulama gibi işlemleri gerçekleştirmeyi öğrenirken, aynı zamanda veritabanı tasarımı ve yapılandırması hakkında derinlemesine bilgi edinirler. Pratik uygulamalar ve gerçek dünya senaryolarıyla desteklenen bu modül, katılımcıların SQL becerilerini güçlendirerek veri analizi alanında daha etkili olmalarını sağlar.

Veri manipülasyonu ve analizi için Power BI'nın gücünü keşfetmek isteyenler için ideal bir başlangıç noktası olan bu modülde, katılımcılar Power BI'nın veri dönüştürme ve temizleme yeteneklerini öğrenirken, veri kaynakları arasında bağlantı kurmayı ve veri modelleme tekniklerini uygulamayı öğrenirler. Gerçek dünya senaryolarında pratik yaparak, işletmenin veri analitiği sürecinde güvenilir ve etkili veri manipülasyonu becerilerini geliştirme fırsatı bulurlar. Power BI ile veri analizi yolculuğuna güç katın ve veriye dayalı kararlarınızı daha hızlı ve doğru bir şekilde alın.

Veri analizi ve görselleştirmeye odaklanarak katılımcıları Power BI'nın güçlü aracı Power Query ile veri dönüştürme ve temizleme süreçlerini öğrenmeye davet eden bu modül, gerçek dünya senaryoları ve uygulamalı atölye çalışmalarıyla desteklenerek, katılımcıların veri analizi becerilerini geliştirme ve Power BI'nın potansiyelini keşfetme fırsatı sunuyor.

Verilerinizi güçlü bir şekilde görselleştirmenizi ve etkili raporlar oluşturmanızı sağlayacak becerileri kazandıracak olan bu modülde, Power BI'nın kapsamlı özelliklerini kullanarak veri analizi ve raporlama süreçlerini öğrenirken, interaktif uygulamalarla gerçek dünya senaryolarında pratik yapma fırsatı bulursunuz.

Bu modül, Python'un temel yapı taşlarını öğrenirken, veri analizi için Python'un güçlü kütüphanelerini keşfetme fırsatı sunar. Katılımcılar, gerçek dünya veri setleri üzerinde uygulamalı çalışmalar yaparak Python becerilerini geliştirirken, veri analizi süreçlerini daha verimli hale getirmeyi öğrenirler.

Bu modül, Python'un güçlü araçlarını kullanarak veri setlerini işleme, temizleme ve görselleştirme becerilerini öğretir. Katılımcılar, pratik uygulamalarla veri analizi süreçlerini derinlemesine öğrenirken, gerçek dünya veri setleri üzerinde deneyim kazanma fırsatı bulurlar. Python'un esnekliği ve Numpy, Pandas ve Seaborn'un gücüyle, veri analitiğinde ustalaşın ve işletmenizin veri tabanlı kararlarını daha etkili bir şekilde yönlendirin.

Data Analysis Bootcamp'in Machine Learning Intro & Unsupervised modülü, katılımcıları makine öğrenmesinin temelleriyle tanıştırır ve özellikle denetimsiz öğrenme yöntemlerine odaklanır. Bu modül, karmaşık konseptleri basitleştirir ve interaktif uygulamalarla desteklenerek katılımcıların makine öğrenmesi yeteneklerini geliştirmelerini sağlar. Veri analizi ve makine öğrenmesindeki bu temel bilgi, katılımcıların iş dünyasında daha bilinçli ve veriye dayalı kararlar alabilmelerine olanak tanır.

Denetim dışı öğrenme tekniklerini kavramanızı sağlayarak veri analizi alanında derinlemesine bir anlayış geliştirmenize olanak tanıyacak olan bu modülde, veri setlerindeki gizli yapıları ve ilişkileri keşfetmek için kullanılan çeşitli unsupervised learning algoritmaları ele alınır. Kümelerin belirlenmesinden boyut azaltma tekniklerine kadar geniş bir yelpazedeki konuları içeren bu modül, katılımcıların veri analizi becerilerini daha da genişleterek karmaşık veri setlerinden değerli bilgiler çıkarmalarını sağlar. Bu sayede, işletmelerin rekabet avantajını artırmak için kullanabilecekleri yeni fırsatlar ve çözümler ortaya çıkarılabilir.

Bu modül, denetimli öğrenme ve algoritmaların derinlemesine anlaşılmasını sağlar. Kapsamlı içeriğiyle katılımcılar, farklı algoritmaları öğrenirken, gerçek dünya senaryolarında uygulama fırsatı bulurlar. Eğitmenler eşliğinde yapılan atölye çalışmaları ve pratik egzersizler sayesinde katılımcılar, makine öğrenme konusundaki becerilerini geliştirir ve veriye dayalı karar alma süreçlerinde daha güvenli adımlar atarlar. Bu modül, katılımcıların makine öğrenme alanında uzmanlaşmalarını ve veri analizi becerilerini güçlendirmelerini sağlayarak, iş dünyasında rekabet avantajı elde etmelerine olanak tanır.

Eğitimin önemli bir kısmında final projesi üzerinde çalışılmaktadır. 6. haftadan itibaren seçilen bitirme ödevi kalan 8 hafta boyunca eğitim içeriklerine paralel olarak ilerletilmektedir. Eğitim sonunda CRISPDM prensiplerine uyumlu olarak öğrenilen analiz araçlarından en az iki tanesi kullanılarak bir proje tamamlanmaktadır. Bu projede nihai raporlama Power BI ile gerçekleşmektedir. Projeler, eğitmen kadrosuna sunulmaktadır.