12 ay
Tahmini Süre
7
Modül
2
Sektörel Proje
140+
Quiz
Sertifika
Mezuniyette
₺240K
Yıllık Kazanç
Mezunlarımızın Çalıştığı Şirketler
Modüller
Data Analyst Path
Programlama becerilerinizi ve dağınık, karmaşık veri kümeleriyle çalışma yeteneğinizi geliştirin. Verileri işlemeyi, analiz için hazırlamayı ve veri keşfi için görselleştirmeler oluşturmayı öğreneceksiniz.
Modül 1 2 Saat
Veri Bilimi ve Yapay Zekaya Giriş
Günlük hayatımızın bir parçası haline gelen yapay zeka uygulamaları ve 21. yüzyılın en önemli meslekleri arasında gösterilen veri biliminin temellerini öğrenin.
Günlük hayatımızın bir parçası olan yapay zeka uygulamalarına göz atıyoruz.
Farklı alanlara ilişkin örnek yapay zeka uygulamaları ele alıyoruz.
Veri bilimi ve veri bilimciliğinin ne olduğuna bakmakla başlayıp; veriden faydalı bilgi çıkarma işleminin nasıl gerçekleştiği konusu üzerinde duruyoruz.
Veri bilimi proje sürecini yönetmek için kullanılan CRISP-DM metodolojisini bir örnek üzerinden ele alıyoruz.
Modül 2 9 Saat
Veri bilimi yolculuğunun temelinde en bilinmesi gereken konulardan biri olan veritabanı sistemleri ve ilişkisel veritabanlarını sorgulama dili olan SQL dilini öğreneceğiz. Bu eğitimde veri ile konuşmanın alfabesi diyebileceğimiz SQL dili ile gerçek veri ve gerçek hayat senaryoları üzerinde uygulamalar yapacaksınız.
Endüstri projesi veri sponsoru : 
Dijital veri depolama alanı olan veri tabanı kavramına ve veri tabanı işlemi için kullanılan sorgulama (SQL - Structered Query Language) diline giriş yapıyoruz.
İlişkisel veri tabanlarında tablo oluşturma, silme, değiştirmek gibi temel komutları kullanmayı öğreneceksiniz.
Modül 3 8 Saat
Her işletmenin ve her meslek grubunun vazgeçilmezi olan Excel’in hiç bilmediğiniz etkili ve gizemli yönleri ile tanışacaksınız. Hem zamandan kazanacak hem de işlerinizi otomatize edebileceksiniz.
Genel olarak Excel kullanan herkesin bilmesi gereken konuları öğrenecek ve pekiştireceksiniz.
İleri Excel fonksiyonları ile tanışarak uygulamalar üzerinde pratiğinizi güçlendireceksiniz.
Verileri anlamlı hale getirmek için işleyecek ve analiz edeceksiniz.
Kod yazarak işlerinizi kısaltacak ve otomatize edeceksiniz.
Modül 4 5 Saat
Power BI ile Veri Analizi ve Veri Görselleştirme
Verileri analiz etmek bazen yeterli olmaz. Görselleştirerek daha anlamlı hale getirmek ve konu ile ilgisi olmayan birinin bile anlamasını sağlamak çok önemlidir. Power BI bu konuda bizlere inanılmaz kolaylıklar ve imkanlar sunuyor.
Bu eğitimde tüm veri görselleştirmelerine ait kullanımları göreceksiniz. Aynı zamanda verileri Power BI içine aktardığınızda onları nasıl işleyebileceğinizi ve dönüştürebileceğinizi öğreneceksiniz.
Tamamen sıfırdan başlayarak ve özenle seçilerek oluşturulan içerikten maksimum faydayı sağlamanız amaçlandı.
Birçok farklı kaynaktan gelen dataların nasıl anlamlı hale getirilebileceğini, bu dataların nasıl sunulacağını ve gerek İş Zekası gerekse İş Analizi anlamında nasıl görselleştirileceğini sıfırdan öğreneceksiniz.
Bu bölümde Power BI kurulumu yapıp, arayüzü tanıyacağız.
Power BI içinde yerleşik olarak sunulan nesneleri tanıyıp, örnek uygulamalar gerçekleştireceğiz.
Verileri içe aktarma, işleme ve dönüştürme konularını kavrayacaksınız.
Power BI yerleşik fonksiyonlarını kullanmayı öğreneceksiniz.
Modül 5 9 Saat
Veri Analitiği için Python Programlama
Bu eğitim Python programlama dilini etkin bir PyCharm IDE kullanımı ile fonksiyonel yetenekler kapsamında öğrenilmesini sağlar. Veri okuma, veri ön işleme, özellik geliştirme ve makine öğrenmesi (machine learning) modelleri üretimi gibi tüm temel veri bilimi işlemlerini yapabilmeniz için gerekli altyapıyı proje geliştirme düzeyinde edineceksiniz.
Sıfırdan kapsamlı bir şekilde ileri seviye fonksiyonları yazmayı öğrenecek ve zor senaryolar için kendi fonksiyonlarınızı yazabileceksiniz. Ayrıca comprehensions konusu ile veri bilimi ve makine öğrenmesi süreçlerini ölçeklenebilir pipeline’lar ile sürdürebilmek için çok değerli bilgiler edineceksiniz.
Python programlamanın temellerini oluşturan veri yapılarını kapsamlı bir şekilde öğrenme imkanı bulacaksınız.
PyCharm, Virtual Environment ve Dependency Management konuları ile büyük ölçekli projeler için kendi çalışma ortamınızı oluşturmayı ve yönetmeyi öğreneceksiniz. Çalışma ortamı ayarları gerçekleştirildikten sonra Python’da ilk adımlarımızı atmış olacağız.
Veri bilimi, makine öğrenmesi ve yapay zeka uygulamaları için kaçınılmaz olan temel kütüphaneleri öğreneceksiniz. Bu bilgileri yaygın kaynaklardan farklı olarak gelişmiş fonksiyonlar yazmak için kullanacaksınız ve fonksiyonel veri analizi modülünüzü dokümantasyonu ile birlikte yazabileceksiniz.
Modül 6 6 Saat
Analistlerin nicel (quantitative) ölçümleri nasıl oluşturup değerlendirebilecekleri konusunda sıklıkla karşılarına çıkan birçok karmaşık kavramı düşünün. Bu eğitimde, bu kavramları ölçmek için çeşitli yaklaşımları keşfedecek; farklı ölçüm seviyelerine ve değişkenleri dönüştürmenin yollarına genel bir bakış edineceksiniz. Eğitimin sonunda, çalışmaya değer kavramlar için ölçütler geliştirebilecek ve eleştirel olarak değerlendirebileceksiniz. Sonuçta, iyi bir analiz, iyi ölçümler üzerine kuruludur.
Ürünlerin puanlanmasında kullanılan yaklaşımlar hakkında bilgi edinecek ve İstatistiksel yöntemler yardımıyla yapılabilecek en yansız puanlama yaklaşımını öğreneceksiniz.
Ürünlerin aldığı yorum ve ratingler, satın alma kararlarımızı etkileyen en önemli faktördür. Kullanıcılar tarafından yapılan yorum ve verilen rating'lerin sıralanma yöntemleri hakkında bilgi edineceksiniz.
Kullanıcıların satın alma kararlarında önemli bir etken olan yorumların sıralanma yöntemleri hakkında bilgi edineceksiniz.
İş kararlarının alınmasında etkin bir rol oynayan AB Testing ile; bir ürün ya da özellikte yapılan değişikliğin kullanıcıların tercihlerine ne şekilde etki ettiğini istatistiksel methodlar yardımıyla öğrenme imkanı bulacaksınız.
Modül 7 6 Saat
CRM Analitiği çalışmaları sektörde kendine en fazla yer bulan iş uygulamalarındandır. Python ile müşteri verilerini analiz etmek, müşterileri daha yakından tanımak, müşterileri segmentlere ayırmak, segmentlere özel iş kararları alabilmek ve müşterileri elde tutmak için müşteri terk modelleri geliştirme konuları ele alacağız. Programlama ve veri analizi kabiliyetlerinizi gerçek iş problemleri ile pekiştirme şansı edineceksiniz.
Endüstri projesi veri sponsoru : 
Zamana dayalı çeşitli matematiksel göstergeleri inceleyerek ürün performans durumları hakkında yorum yapabilme ve temel dijital pazarlama metriklerini analiz etme fırsatlarına sahip olacaksınız.
Sektörde en fazla kullanılan uygulamalarla müşterileri satın alma davranışlarına göre kural tabanlı olarak segmentlere ayırabileceksiniz.
Müşteri yaşam boyu değerini satın alma ve karlılık pattern'larını göz önünde bulundurarak matematiksel ve istatiksel modellemeler ile oluşturacaksınız. Bu yöntemler sayesinde yeni müşterinize davranışınızı daha kolay tespit edebileceksiniz.
Ürün veya hizmeti bırakmaya karar veren müşteri davranış kalıplarını inceleyerek önlem almanıza yardım edecek modelleme projeleri geliştireceksiniz.
Endüstri Projesi
Müşteri Segmentasyonu ve Müşteri Yaşam Boyu Değeri
FLO müşterilerini segmentlere ayırıp bu segmentlere göre pazarlama stratejileri belirlemek istiyor. Buna yönelik olarak müşterilerin davranışlarını tanımlayor ve bu davranışlarda öbeklenmelere göre gruplar oluşturuyoruz.
Süpermarket Satış Verisi Analizi
50.000 Türk müşteri, 28.000 Türkçe ve gerçek ürün, 600.000 satır satış verisi üzerinde sorgular çalıştırıyor ve uygulama geliştiriyoruz.
Müşteri Segmentasyonu ve Müşteri Yaşam Boyu Değeri
FLO müşterilerini segmentlere ayırıp bu segmentlere göre pazarlama stratejileri belirlemek istiyor. Buna yönelik olarak müşterilerin davranışlarını tanımlayor ve bu davranışlarda öbeklenmelere göre gruplar oluşturuyoruz.
Süpermarket Satış Verisi Analizi
50.000 Türk müşteri, 28.000 Türkçe ve gerçek ürün, 600.000 satır satış verisi üzerinde sorgular çalıştırıyor ve uygulama geliştiriyoruz.
Bugün Başla
12 Aylık Erişim
Kendi programına uygun şekilde ilerle
$
240
$
144
- Tüm materyallere 12 aylık erişim
- Endüstri projeleri ve sanal mentor desteği
- Sertifika
Şirketler çalışanlarının yetkinliğini arttırmak için Miuul’u tercih ediyor.
Teklif almak için Bize yazın
- Bu program, Veri Analizi için gerekli bilgi ve becerileri sağlar.
- Katılımcılar, Veri Analizi ile ilgili teorik bilginin yanında öğrendiklerini pratiğe dökecek ve Python, CRM Analitiği,Ölçümleme Problemleri, Excel, MS SQL, Ölçümleme Problemleri konusunda güçlü bir temel oluşturacaktır.
- Program, Veri Analizi alanına ilgi duyan herkes için uygundur.
- Temel matematik ve bilgisayar, istatistik, olasılık bilgilerine sahip olanlar, programı daha etkili bir şekilde anlayabilir.
- Bu alanda kariyer yapma veya mevcut bilgilerini geliştirme isteği olanlar için uygun bir başlangıç noktasıdır.
- Bu program ile veri bilimi ve yapay zeka temellerini öğrenerek, analitik becerilerinizi güçlendireceksiniz.
- SQL dili ve temel SQL komutlarını, Join türleri ve Subquery kavramlarını farklı senaryolar üzerinden sorgulayarak öğreneceksiniz.
- Her işletmenin ve her meslek grubunun vazgeçilmezi olan Excel’in hiç bilmediğiniz etkili ve gizemli yönlerini öğreneceksiniz.
- PowerBı ile etkili görseller oluşturmayı öğreneceksiniz.
- Python programlamanın temellerini oluşturan veri yapılarını, sıfırdan kapsamlı bir şekilde ileri seviye fonksiyonları yazmayı ve büyük ölçekli projeler için kendi çalışma ortamınızı oluşturmayı öğreneceksiniz.
- Kullanıcılar tarafından yapılan yorum ve verilen rating'lerin sıralanma yöntemlerini ve iş kararlarının alınmasında etkin bir rol oynayan AB testini öğreneceksiniz.
- Sektörde en fazla kullanılan yöntemlerden biri olan müşteri segmentasyonunu uygulamalarla öğreneceksiniz.
Kursu tamamlayan kişiler Veri Analisti pozisyonu için gerekli tüm bilgi ve becerilere sahip olacaktır.
Katılımcıların temel matematik, bilgisayar, istatistik ve olasılık kavramlarına aşina olmaları önemlidir.
İşlemci (CPU):
En azından dört çekirdekli bir işlemci önerilir.
İşlemci hızı, genel performansı etkiler, bu nedenle 2.5 GHz ve üzeri bir hız tercih edilebilir.
Bellek (RAM):
En az 8 GB RAM ve 25 GB boş disk alanına sahip bilgisayar önerilir.
Bellek miktarı, aynı anda çalıştırabileceğiniz uygulama sayısını ve genel sistem performansını etkiler.
İşletim Sistemi:
MacOS (M1, M2, M3 işlemcili olanlar hariç) veya Windows 10/11 olabilir. Sanallaştırma yazılımı olarak Virtualbox veya VmWare Player/Pro tercih edilebilir.
Geliştirme ortamınıza uygun bir işletim sistemi seçimi önemlidir.
- Programın başarılı bir şekilde tamamlanması için, sağlanan tüm kaynakları her hafta - haftada belirlediğiniz minimum iki gün - izlemeniz ve de videolarda yer alan tüm projeleri yapmanız önemlidir.
- Kendi hızınızda çalışarak bir sonraki modüle geçmeden önce bir modülü gerçekten anlamak ve uygulamak için zaman ayırın. En önemli şey pratik yapmak, pratik yapmak ve pratik yapmaktır. Teknolojileri pratikte uygularken daha hızlı öğrenmenize ve işte size güven vermenize yardımcı olacaktır.
- Her modülde, yalnızca modüldeki teknolojiyi değil, aynı zamanda önceki modüllerde öğrenmiş olduğunuz diğer araçlarla kombinasyonu da uygulayabileceğiniz bir uygulamalı laboratuvar bulunmaktadır. Ayrıca, diğer katılımcılarla bilgi alışverişinde bulunmak, iletişim kanalı üzerinden mentorunuza soru sormak ve başkalarına yardım etmek için her fırsatınızı kullanın, çünkü en iyi yollardan biri de başkalarına öğretmek ve yardımcı olmaktır.
Kursa katılmak için adımları takip ederek kolayca kayıt olabilirsiniz:
Başvuru Süreci:
- Kursa istediğiniz zaman başvuruda bulunabilirsiniz. Başvuru süreci, eğitim içeriklerine kayıt olduğunuz günden itibaren 1 yıl süresince erişiminizi sağlar.
Kayıt Ol Butonu:
- Kursa katılmak için "Kayıt Ol" butonuna tıklayın.
- Bilgilerinizi Girin:
- Kayıt ol butonuna tıkladıktan sonra, adınız, soyadınız, e-posta adresiniz gibi temel bilgilerinizi girmeniz istenecektir.
- Ödeme Bilgilerinizi Ekleyin:
- Satın alma işlemini tamamlamak için mail adresinizi ve kart bilgilerinizi girmeniz gerekecek. Ödeme işlemi güvenli bir şekilde gerçekleştirilir.
Erişim Süresi:
- Ödeme onaylandıktan sonra, eğitim içeriklerine 1 yıl boyunca erişim hakkınız olacaktır. Bu süre içinde istediğiniz zaman derslere ulaşabilir ve öğrenme sürecinizi tamamlayabilirsiniz.
Not: Kart bilgileriniz güvenli bir şekilde işlenir ve hiçbir şekilde saklanmaz. Gizlilik ve güvenlik önlemlerimizle ilgili daha fazla bilgi almak için lütfen gizlilik politikamızı inceleyin.
Unutmayın, kursa başvurunuz tamamlandığında e-posta ile bir onay alacaksınız. Herhangi bir sorunuz veya yardıma ihtiyacınız varsa, bizimle iletişime geçmekten çekinmeyin.
Kursu başarıyla tamamlayan katılımcılara, "Data Analyst Path" kariyer yolculuğunu başarıyla tamamladıklarını gösteren bir sertifika verilecektir. Bu sertifika, katılımcıların Data Analyst olma yolunda öğretilen yetkinliklere sahip olduklarını onaylamak amacıyla düzenlenmektedir.
Sertifika İçeriği:
- Katılımcının adı ve soyadı
- Tamamlanan kursun adı: "Data Analyst Path"
- Sertifika verme tarihi
Sertifika Dağıtımı:
- Sertifikalar, kursun başarıyla tamamlanmasını takiben belirli bir süre içinde elektronik olarak sağlanacaktır.
- Elektronik sertifikalar, katılımcıların profillerine, e-posta yoluyla veya iletişim kanalından iletilerek ulaştırılacaktır.
Bu sertifika, katılımcılara elde ettikleri yetenekleri belgeleme ve bu alandaki bilgi birikimlerini gösterme fırsatı sunarak, iş dünyasındaki rekabet avantajını artırmalarına yardımcı olacaktır.
Eğitimlerimiz iki farklı süreci barındırmaktadır.
1. Path Programı: Satın alacağınız path modülü ile 1 yıllık erişiminiz bulunmakta. Kendi öğrenme hızınıza göre plan yapabileceğiniz bu süreçte 7/24 sanal mentör desteği sağlanmaktadır.
2. Bootcamp Programı: Bir bootcamp programı satın aldığınız zaman ortalama 4 aylık bir eğitim sürecine dahil olmakla birlikte canlı derslere katılarak sektörel projeleri tamamlıyorsunuz. Sorularınız canlı mentör desteği ile cevaplanmaktadır.