Sertifikalı Veri Analizi Kursu

Küresel büyük veri pazarının şaşırtıcı bir hızla büyümesiyle, gelişmiş analitik araçlarına olan talep de arttı. Yakın tarihli bir Statista tahminine göre, küresel büyük veri pazarının 2027 yılına kadar 103 milyar ABD Doları'na, yani 2018'de beklenen rakamın iki katından daha fazla büyümesi bekleniyor. Bulut bilişim ve mobil veri trafiğinin artan hacmi ve akıllara durgunluk veren gelişme göz önüne alındığında IoT ve AI gibi teknolojilerde büyük verinin hakimiyeti çok şaşırtıcı değil.

Veri bilimi ve veri analitiği kurslarının burada ne kadar alakalı olduğunu merak ediyor musunuz?

İşletmeler, inanılmaz veri hacmini anlamlandırmak, stratejik kararlar almak ve rekabet avantajı elde etmek için büyük veri analitiğinin gücüne yöneliyor. Gittikçe daha fazla şirket, verilerin potansiyelini ve iş büyümesi ve ilerlemesi üzerindeki etkisini fark ettikçe, veri analitiğine olan bağımlılıkları artıyor.

Öyleyse, veri bilimi ve analitiğinin önemini ve iş ortamını nasıl dönüştürdüklerini ayrıntılı olarak inceleyelim. Ayrıca, çevrimiçi olarak en iyi veri bilimi kurslarından birinde size yol göstereceğiz .

Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi, gizli kalıpları keşfetmek ve ham verilerden anlamlı bilgiler elde etmek için çeşitli algoritmalar ve araçlar içerir. İstatistik, matematik, bilgisayar bilimi, yapay zeka, makine öğrenimi ve iş zekasının harmanlandığı çok disiplinli bir alandır.

Veri bilimcileri hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilerle ilgilenir. Karmaşık veri kümelerinden kalıpları ve anormallikleri çıkarmak ve bunları eyleme dönüştürülebilir iş içgörülerine dönüştürmek için veri madenciliği, tahmine dayalı modelleme ve makine öğrenimi algoritmaları gibi kavramları kullanırlar.

Ayrıca, veri biliminin kapsamı keşifsel analizle sınırlı değildir. Algoritmalar tahmine dayalı analiz içerdiğinden, veri bilimi gelecekteki olayları tahmin etmek için bir adım öne geçer. Özetle, veri bilimi, mevcut kararları vermek için kullanılabilecek ve gelecekte işlerin nasıl gelişebileceğini görmek için modellenebilecek kalıpları keşfetmek için geçmiş verileri kullanır.

upGrad'da Veri Bilimi Kurslarını çevrimiçi öğrenin

Veri Analitiği nedir?

Veri analitiği kavramı, veri biliminden biraz farklıdır. Veri biliminden farklı olarak, veri analitiği, çıkarılan içgörünün daha ince noktalarını keşfetmeye odaklanır. Veri analitiği, daha geniş veri bilimi alanı altındaki bir çalışma dalıdır ve veri biliminin çözdüğü daha spesifik sorularla ilgilenir. Bu nedenle, veri analitiği temel olarak matematik, istatistik ve istatistiksel analizi içerir.

Bir yandan, veri bilimi, iş büyümesini ve inovasyonu yönlendirmek için çok önemli olan yeni soruları keşfeder. Öte yandan, veri analitiği, daha iyi iş kararları alınmasına yardımcı olmak ve veriye dayalı yeniliği teşvik etmek için bu soruların çözümlerini araştırır.

Veri bilimi, büyük veri kümelerinde anlamlı korelasyonlar bulmaya ve geleceği tahmin etmek için soruları şekillendirmeye çalışırken, veri analitiği geçmiş verileri bağlam içinde inceler ve hipotezleri kontrol eder. Bu nedenle, veri analitiği, veri biliminden daha yoğun ve spesifiktir.

Öğrencilerimiz ayrıca şunları da okudu: Python'u Çevrimiçi Ücretsiz Öğrenin

Veri Bilimcisi ve Veri Analisti - İş Rolleri

Şimdi, bir veri bilimcisi ve veri analistinin iş rollerinin nasıl farklılaştığına dair bir genel bakış:

Bir veri bilimcisinin iş rolleri

• Veri temizleme, işleme ve bütünlüğünü doğrulama.
• Keşfedici veri analizi yapmak
• Veri madenciliği ve istatistiksel analiz yapmak
• Otomasyon için kod yazma ve becerikli makine öğrenimi kitaplıkları oluşturma.
• Gelecek tahminleri yapmak için verilerdeki yeni kalıpları belirlemek.
• Eyleme geçirilebilir iş içgörüleri sağlamak için makine öğrenimi araçlarını ve algoritmalarını kullanma.

Bir veri analistinin iş rolleri

• Veri toplama ve yorumlama
• Keşfedici veri analizi
• Veri içindeki yeni kalıpları keşfetmek için istatistiksel araçları kullanma.
• Tanımlayıcı, kuralcı analiz, tahmine dayalı analitik ve tanısal analiz gibi çeşitli analitik araçlarla denemeler yapmak.
• SQL kullanarak veri sorgulaması yapmak
• Görselleştirmeler ve KPI'lar geliştirmek.

Veri Bilimcisi ve Veri Analisti – Beceriler

İster ücretsiz bir veri bilimi kursuna kaydoluyor olun ister çevrimiçi veri analitiği kurslarından birini tercih ediyor olun, endüstrinin talep ettiği temel becerilerin farkında olmalısınız. İşte size bir fikir vermesi için kısa bir özet:

Veri bilimcisi olmak için gereken beceriler

• Matematik
• Gelişmiş istatistikler
• R, Java, Python ve Scala gibi programlama dilleri.
• MongoDB ve Cassandra gibi SQL ve NoSQL veritabanları.
• Tableau, D3.js ve QlikView gibi veri görselleştirme araçları.
• Regresyon, Kümeleme, Zaman Serisi Analizi gibi Makine Öğrenimi Algoritmaları.
• Veri tartışması ve veri keşfi.
• Gelişmiş Makine Öğrenimi Anlayışı – Derin Öğrenme, Sinir Ağları, NLP

Veri analisti olmak için gereken beceriler

• Microsoft Excel
• ara istatistikler
• SQL veritabanı
• Python, R ve SAS programlama dili.
• Tableau ve Power BI gibi veri görselleştirme araçları.
• Makine öğrenme
• Problem çözme ve eleştirel düşünme.
• Sunum

Veri analitiği için en iyi kurslardan ne beklemelisiniz?

Beceri setlerinin uzun listesi, hepsini edinmenin mümkün olup olmadığını merak etmenize neden olabilir. Şimdi, çevrimiçi veri bilimi ve veri analitiği kurslarının resme girdiği yer burasıdır.

Ancak çevrimiçi kurslar denizinde en iyisini nasıl seçersiniz?

Size yardımcı olmak için, bir çevrimiçi veri bilimi veya veri analitiği kursunun ideal olarak neler sunması gerektiğine dair bazı ipuçları:

1. Teknik beceriler

• Microsoft Excel, Python, MySQL
• istatistiksel analiz
• Pazar sepeti analizi
• AI ve makine öğrenimi
• Gelişmiş makine öğrenimi
• Veri görselleştirme (Tablo)

2. Yumuşak Beceriler/Kişilerarası Beceriler

• Kritik düşünce
• İletişim yetenekleri
• Sunum becerileri
• İş anlayışı

3. Sektörle ilgili projelerde uygulamalı deneyim
4. Endüstri ağı

Veri Bilimi ve Veri Analitiği Öğrenmek: Çevrimiçi Veri Analitiği için En İyi Kurslar

Veri bilimi ve iş analitiği konusunda kapsamlı bir kurs arıyorsanız, aramanız burada sona eriyor.

upGrad, Maryland Üniversitesi ile birlikte 9 aylık ilgi çekici ancak titiz bir kurs aracılığıyla Veri Bilimi ve İş Analitiği alanında Profesyonel Sertifika Programı sunmaktadır. Yöneticiler ve çalışan profesyoneller için özel olarak tasarlanan program, adayların profesyonel bir ağ kurmalarına yardımcı olurken temel veri bilimi ve iş analitiği becerilerine odaklanır. Buna ek olarak, program, öğrencilerin uzman danışmanlar ve Maryland fakültesi ile etkileşime girmesine izin verirken, gerçek hayattaki endüstri projeleri aracılığıyla uygulamalı öğrenme sunar.

Programın Öne Çıkanları:

• Maryland Üniversitesi Robert H. Smith İşletme Okulu'ndan profesyonel sertifika
• 100+ saat canlı oturumla 400+ saat öğrenme
• 20'den fazla vaka çalışması ve ödev
• Seçtiğiniz alan adından bir capstone projesi
• 360 derece öğrenme desteği
• Endüstri ve akran ağı

Ayrıca , yoğun programınızın ortasında güçlü temeller geliştirmek için upGrad'ın veri bilimi ve veri analitiği kurslarını çevrimiçi olarak ücretsiz olarak inceleyebilirsiniz.

upGrad, 85'ten fazla ülkeye yayılmış küresel bir öğrenci tabanına sahip Güney Asya'nın en büyük yüksek EdTech şirketidir. En son teknoloji, birinci sınıf öğretim üyeleri ve endüstri ortaklarının bir kombinasyonu ile upGrad, dünya çapındaki öğrencileri etkilemek için sürükleyici çevrimiçi öğrenme deneyimleri sunar.

Sektördeki en iyilerden öğrenme fırsatından yararlanmak için upGrad'a kaydolun !

ABD - Veri Bilimi Programlarımıza göz atın

Çözüm

Büyük verilerin dünyayı ele geçirmesiyle birlikte, ham verileri işleyebilen ve bunlardan içgörüler çıkarabilen analitik araçlara duyulan ihtiyaç büyük önem kazanmıştır. Sonuç olarak, veri bilimcilerine ve veri analistlerine olan talep neredeyse tüm endüstrilerde ve sektörlerde arttı. Eğilim muhtemelen AI olarak devam edecek ve makine öğrenimi günlük yaşamlarımızla karmaşık bir şekilde ilişkilendirilecek.

Büyük veri ve veri bilimi işleri umut verici beklentiler barındırıyor. Dünya çapındaki işletmeler ve şirketler verilerden en iyi şekilde yararlanmaya çalıştıkça, bunlar dünya çapında en çok aranan işler haline geldi. Özetlemek gerekirse, bir veri bilimi veya veri analitiği kursuna kaydolmak ve alanların profesyonel, talep gören becerilerini edinmek için bundan daha iyi bir zaman olamaz.