Bilgisayar Bilimleri
Vektör Veri Tabanları Teknolojilerinde Araştırma ve Geliştirme Kariyer Programı
Kontenjan
25 Kişi
Ücret
₺6.720,00
Ders Takvimi
Sizin için önerilenler
Bunları da inceleyebilirsiniz.
Bilgisayar Bilimleri
Kurumsal Vektör Veri Tabanları Sistemlerinde Test ve Kalite Güvencesi Programı
Bilgisayar Bilimleri
Kurumsal Çoklu Bulut Ağ Tasarımı ve Otomasyon ve Orkestrasyon Sertifika Eğitimi
Bilgisayar Bilimleri
Derin Öğrenme ile Sektörel Uygulamalar Uygulamalı Eğitim Programı
Ön Kayıt Formu
Talebiniz admin ekibine iletilecek. Kesin kayıt veya ödeme işlemi değildir.
Vektör Veri Tabanları Teknolojilerinde Araştırma ve Geliştirme Kariyer Programı
₺6.720,00
Kurs İçeriği
Eğitim Süresi: 56 saat
Vektör Veri Tabanları Teknolojilerinde Araştırma ve Geliştirme Kariyer Programı kapsamında güncel teknolojiler, uygulamalı çalışmalar ve sektörel vaka analizleri ele alınır.
Vektör Veri Tabanları Teknolojilerinde Araştırma ve Geliştirme Kariyer Programı eğitimi; temel kavramlardan uygulamalı projeye ilerleyen, ölçülebilir kazanımlar içeren 12 bölümlük bir öğrenme planıdır ve Bilgisayar Bilimleri alanındaki güncel uygulamalara göre yapılandırılmıştır.
1. BÖLÜM – Veri Okuryazarlığı ve Problem Tanımı
- Veri türleri ve analiz süreci
- İş probleminin analitik soruya çevrilmesi
- Başarı ölçütlerinin belirlenmesi
2. BÖLÜM – Veri Toplama ve Kaynaklar
- Dosya, veritabanı ve API kaynakları
- Veri alma yöntemleri
- Kaynak güvenilirliği ve veri gizliliği
3. BÖLÜM – Veri Temizleme
- Eksik ve hatalı veriler
- Aykırı değerlerin incelenmesi
- Tip dönüşümü ve standartlaştırma
4. BÖLÜM – Keşifsel Veri Analizi
- Özet istatistikler
- Dağılım ve ilişki analizi
- Analiz bulgularının yorumlanması
5. BÖLÜM – Veri Sorgulama
- Filtreleme, gruplama ve birleştirme
- Temel ve ileri sorgular
- Tekrarlanabilir analiz akışları
6. BÖLÜM – Veri Görselleştirme
- Doğru grafik türünü seçme
- Etkili gösterge paneli tasarımı
- Yanıltıcı grafiklerden kaçınma
7. BÖLÜM – İstatistiksel Çıkarım
- Örneklem ve anakütle
- Güven aralığı ve hipotez testi
- Sonuçların iş bağlamında yorumlanması
8. BÖLÜM – Tahminleme ve Modelleme
- Regresyon ve sınıflandırma mantığı
- Eğitim ve test ayrımı
- Model performansının ölçülmesi
9. BÖLÜM – Veri Hikayeleştirme ve Raporlama
- Analiz bulgularını yapılandırma
- Yönetici özeti ve aksiyon önerileri
- Sunum ve rapor tasarımı
10. BÖLÜM – Üretim, Otomasyon ve Veri Etiği
- Analiz süreçlerini otomatikleştirme
- Veri güvenliği ve erişim kontrolü
- Önyargı, gizlilik ve sorumlu kullanım
11. BÖLÜM – Uygulamalı Proje Planlama
- Proje hedefi ve kapsamının belirlenmesi
- İhtiyaçların görev listesine dönüştürülmesi
- Zaman planı, çıktı ve başarı ölçütlerinin oluşturulması
12. BÖLÜM – Bitirme Projesi ve Değerlendirme
- Uçtan uca proje geliştirme
- Test, dokümantasyon ve sunum hazırlığı
- Geri bildirimlerle iyileştirme ve sonraki öğrenme yol haritası