Eğitim Mesleki Gelişim amaçlı olup, alınan belge MYK yetki belgesi zorunlu olan eğitimlerde MYK yetki belgesi yerine geçmez.

Eğitimin Amacı

Big Data Analizi Eğitim Programı, katılımcılara büyük veri setlerini anlamak, işlemek ve analiz etmek için gerekli becerileri kazandırmayı hedefler. Eğitim, veri madenciliği, makine öğrenimi ve analitik araçları kullanarak büyük veriden değerli bilgiler çıkarmayı öğretir.

Eğitim İçeriği

• 1. Big Data Temelleri ve Kavramları
• Big Data Nedir?: Büyük veri kavramının tanımı, özellikleri ve iş dünyasında kullanımı
• Big Data'nın Özellikleri: Veri çeşitliliği, hız, hacim, doğruluk ve değer (5V)
• Büyük Veri Çeşitleri: Yapısal, yarı yapısal ve yapısal olmayan veri tipleri
• Büyük Veri Ekosistemi: Hadoop, Spark, NoSQL gibi büyük veri teknolojileri
• 2. Big Data Analizine Giriş
• Veri Toplama ve Depolama: Verinin toplanması ve büyük veri platformlarına depolanması
• Veri İşleme Yöntemleri: Batch ve stream processing farkları
• Veri Ön İşleme: Temizleme, entegrasyon ve dönüştürme işlemleri
• Veri Formatları ve Depolama Sistemleri: Parquet, Avro, JSON ve HDFS, Amazon S3 gibi sistemler
• 3. Büyük Veri İçin Veri Madenciliği ve Analitik Yöntemler
• Veri Madenciliği Temelleri: Sınıflandırma, kümeleme, ilişkilendirme analizi ve regresyon analizi
• İleri Düzey Veri Analizi Teknikleri: Zaman serisi, istatistiksel analiz ve makine öğrenimi algoritmaları
• Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka: Supervised ve unsupervised learning, karar ağaçları, k-means, regresyon, sınıflandırma
• 4. Hadoop ve Spark Kullanarak Big Data Analizi
• Hadoop Ekosistemi: HDFS, MapReduce ve YARN
• Apache Spark: RDD’ler, DataFrames, Spark SQL, MLlib ve Spark Streaming
• Hadoop ve Spark Arasındaki Farklar
• Uygulama Geliştirme ve İşlemeyi Hızlandırma
• 5. NoSQL Veri Tabanları ve Big Data Analizi
• NoSQL Tabanlı Veritabanları: MongoDB, Cassandra, HBase ve CouchDB
• NoSQL ve SQL Arasındaki Farklar
• Veri Yönetimi ve İleri Seviye NoSQL Kullanımı
• 6. Veri Görselleştirme ve Raporlama
• Big Data için Veri Görselleştirme: Power BI ile veri analizi
• Büyük Veriyi Yorumlama ve Raporlama
• İnteraktif Raporlar
• 7. Büyük Veri Güvenliği ve Etik
• Veri Güvenliği: Şifreleme ve yetkilendirme işlemleri
• Veri Mahremiyeti ve Etik: Anonimleştirme ve yasal düzenlemeler
• Veri İhlali ve Risk Yönetimi
• 8. Büyük Veri Uygulamaları ve Gerçek Dünya Senaryoları
• Finansal Sektör Uygulamaları
• Sağlık Sektöründe Big Data
• E-Ticaret ve Pazarlama
• IoT ve Big Data
• 9. Big Data ve Bulut Teknolojileri
• Bulut Bilişim ve Big Data: AWS, Azure, GCP kullanımı
• Veri Depolama ve Hesaplama
• Büyük Veri için Bulut Tabanlı Çözümler
• 10. Eğitimde Kazanılacak Yetenekler ve Sertifikalar
• Büyük Veri Analizinde Uzmanlık
• Makine Öğrenimi ve İstatistiksel Analiz
• Büyük Veri Araçlarında Uzmanlık: Hadoop, Spark, NoSQL
• Uluslararası geçerliliği olan sertifikalar

Eğitim kurumsal işbirliğine (kurum/şirket tüzel kişiliğine paket) açık olup, bireysel başvurular kabul edilmemektedir. Kurumsal katılımcı profili ve ihtiyaçlarınıza göre eğitim içeriği yeniden planlanabilmektedir. Karşılıklı görüşmeler neticesinde eğitimin kapsam ve yöntemi (Yüz-Yüze, Çevrimiçi) belirlenip süreçler tamamlanmaktadır. Mutabakat sağlanması durumunda kurumunuzun katılımcıları ile öğretim elemanlarımızın uygun gün ve saatleri ve eğitimin yapılacağı yer belirlenmektedir.