Veri Analitiğine Giriş

• Veri Analitiği Nedir?
• Veri Türleri ve Veri Kaynakları
• Veri Analitiği Süreci ve Adımları
• Veri Analizinin İşletme ve Stratejik Kararlara Etkisi

Veri Toplama ve Temizleme

• Verinin Toplanması: Anketler, veritabanları, API’ler
• Veri Temizliği ve Hazırlığı: Eksik veriler, tutarsızlıklar ve hatalarla başa çıkma
• Verinin Formatlanması ve Düzenlenmesi

Veri Analizi ve Yorumlama

• Temel İstatistiksel Analiz Yöntemleri
• Veri Görselleştirme Teknikleri
• Trendler, Korelasyonlar ve Anlamlı Bulgular
• Veri Analizinde İleri Seviye Teknikler: Regresyon, Sınıflandırma ve Kümeleme

Veri Analitiği Araçları ve Yazılımları

• Microsoft Excel İle Veri Analizi: Pivot tablolar, filtreleme, grafikler
• Google Analytics ve Web Analitiği Araçları
• Python ve R ile İleri Düzey Veri Analizi
• BI Araçları (Power BI, Tableau, Looker) İle Veri Görselleştirme
• Veri Analizinde Makine Öğrenmesi Uygulamaları

Veri Raporlama: Temel Prensipler

• Etkili Raporlama ve Sunum Teknikleri
• Veri Raporlarının Yapısı ve İçeriği
• Hedef Kitleye Uygun Rapor Hazırlama
• Raporlarda Temiz ve Anlaşılır Görselleştirmeler

Dinamik ve Etkileşimli Raporlar

• Etkileşimli Dashboardlar ve Raporlar
• Veri Güncellemeleri ve Gerçek Zamanlı Raporlama
• Görsel Elemanlar: Grafikler, Diyagramlar ve Haritalar
• Power BI ve Tableau ile Etkileşimli Rapor Tasarımı

Veri Tabanlı Karar Alma

• Veri Analizinin Karar Destek Sistemlerindeki Rolü
• İş Hedeflerine Yönelik Veri Odaklı Stratejik Karar Verme
• Risk Analizi ve Yönetimi: Verinin Kullanımı ile Risk Azaltma
• KPI’lar ve Performans Göstergeleriyle Veri Analizi

Veri Güvenliği ve Etik

• Veri Güvenliği ve Gizlilik İlkeleri
• GDPR ve Veri Koruma Yönetmelikleri
• Etik Veri Analitiği ve Yasal Sınırlamalar
• Veri Manipülasyonu ve Hileli Sonuçlardan Kaçınma

Veri Analitiği Projeleri ve Uygulamalar

• Gerçek Hayat Senaryoları Üzerinden Uygulamalı Çalışmalar
• Veri Setleri ile Proje Geliştirme ve Raporlama
• Veri Analizinde Başarıya Ulaşan İpuçları ve Pratik Yöntemler
• Proje Sunumları ve Paylaşımı