Data Analist Eğitimi
Eğitim Süresi: 10 Gün (09:00–12:00 Teori, 13:00–16:00 Uygulama)
Seviye: Başlangıç + Orta/İleri
Katılımcı Profili
- Üniversite öğrencileri ve yeni mezunlar
- İşletme, ekonomi, mühendislik, sağlık vb. alanlarda veriyle çalışan profesyoneller
- Kamu kurumları (belediye, valilik vb.) ve özel sektörde veri analizi ihtiyacı olan çalışanlar
- Veri temelli karar alma süreçlerine katkı sağlamak isteyen yöneticiler ve idari personel
Ön Koşullar / Gereksinimler
- Temel programlama bilgisi (Hazırlık Eğitimleri ile sağlanabilir)
- Temel istatistik ve matematik bilgisi
- İngilizce teknik kaynakları takip edebilme (önerilen)
Müfredat
1. Hafta: Başlangıç Seviyesi
Gün 1: Veri Analitiğine Giriş
• Veri analistinin rolü ve iş dünyasındaki önemi
• Veri tipleri (sayısal, kategorik, metinsel) ve veri kaynakları
• Veri yaşam döngüsü
Gün 2: Veri Hazırlama ve Temizleme
• Eksik veriler ve veri doldurma yöntemleri
• Veri standardizasyonu, normalizasyon, aykırı değerler
• Uygulamalı veri temizleme çalışmaları
Gün 3: Temel İstatistik ve Olasılık
• Ortalama, medyan, mod, varyans, standart sapma
• Korelasyon ve nedensellik farkı
• Uygulamalı temel istatistik analizleri
Gün 4: Veri Görselleştirme
• Grafik türleri ve kullanım alanları (çubuk, çizgi, dağılım, kutu grafiği)
• Tablo hazırlama ve görselleştirme ilkeleri
• Dashboard kavramı ve örnekler
Gün 5: Mini Proje – Temel Analiz
• Küçük bir veri seti üzerinde analiz ve görselleştirme
• Grup sunumları ve değerlendirme
2. Hafta: Orta / İleri Seviye
Gün 6: Veri Tabanları ve SQL’e Giriş
• Veri tabanı mantığı, ilişkisel veri tabanları
• Temel SQL sorguları (SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN)
• Uygulamalı SQL alıştırmaları
Gün 7: Programlama ile Veri Analizi
• Python veya R ile veri işleme mantığı
• Veri kütüphanelerine giriş (pandas, numpy, ggplot – kavram düzeyinde)
• Basit veri analizi uygulamaları
Gün 8: İş Zekâsı ve Raporlama
• İş zekâsı kavramı
• Power BI, Tableau gibi araçların kavramsal kullanımı
• Raporlama ve karar destek sistemlerine katkı
Gün 9: İleri İstatistiksel Yöntemler
• Regresyon analizi, hipotez testleri
• Zaman serisi analizi ve öngörü farkındalığı
• Gerçek veri setleriyle uygulama
Gün 10: Final Proje – Uygulamalı Veri Analizi
• Katılımcıların meslek alanına uygun bir veri setiyle analiz yapması
• Görselleştirme ve raporlama
• Sunum ve değerlendirme
Eğitim Çıktıları
- Katılımcılar veri hazırlama, analiz ve görselleştirme becerisi kazanır.
- SQL ve programlama tabanlı veri analizine giriş yapar.
- İş zekâsı ve raporlama kavramlarını öğrenir.
- Gerçek veri setleriyle proje deneyimi elde eder.
- İstatistiksel yöntemleri iş dünyasına ve akademiye uyarlayabilir.
Eğitim Notları
- Eğitmen içerikleri katılımcıların profiline göre uyarlayabilir.
- Program teknoloji bağımlılığından bağımsızdır, temel prensipleri esas alır.
- Eğitim sonunda katılımcılar üniversite onaylı sertifika alır.