İLERİ İŞ ANALİTİĞİ

KAZANIMLAR	GEREKSİNİMLER	HEDEF KİTLE
R veya Python programlama dili Veri analitiği yöntemleri İş analitiği Veri görselleştirme Veri modelleme A/B testi Denetimli öğrenme Denetimsiz öğrenme Zaman serileri Doğal dil işleme Vaka çalışmaları: A/B testi, Müşteri kaybı analizi, Pazar segmentasyonu, fiyatlama stratejisi, müşteri duygu durumu analizi Uçtan uca ileri analitik projesi geliştirme	Eğitim, R ve Python olmak üzere iki farklı seçenekle sunulmaktadır. Eğitimin ilk modülü veri analitiği için gerekli kodlama dillerinin öğretilmesine ayrıldığından, ayrıca bir programlama tecrübesi ve yetkinliği gerektirmemektedir. Temel seviyede dijital ve sayısal okur yazarlık, analitik ve algoritmik düşünme yeteneği yeterlidir.	İleri iş analitiği yöntemlerini gerçek hayat uygulamaları ile öğrenmek isteyen karar vericiler, danışmanlar, proje yöneticileri, fonksiyonel analistler, farklı alanlardan uzmanlar, Veri bilimi ve ileri analitik yöntemlerini kullanarak verimliliğini artırmak ve veri odaklı çalışma ve karar alma kapasitesini geliştirmek isteyen işletmeler, Veri bilimi, veri analitiği, iş analitiği ekipleri kurmak isteyen ya da kapasitesini geliştirmek isteyen işletmeler, İleri iş analitiği alanında proje, uygulama, vaka analizi tecrübesi edinmek isteyen profesyoneller ve işletmeler.

EĞİTİM İÇERİĞİ:

R veya Python izlençlerinden biri seçilip temel kodlama yetkinlikleri kazanılır.

İlgili verilerin çekilmesi, analize uygun hale getirilmesi, istatistiksel çıkarımların yapılması.

Lojistik regresyon ve karar ağaçları gibi makine öğrenme algoritmaları kullanarak müşteri/çalışan kaybı analizi yapılması.

K-Means ve PCA gibi gözetimsiz makine öğrenme algoritmaları kullanarak müşteri ve pazar segmentasyonu yapılması.

Zaman serileri yöntemleri kullanarak ürün satış fiyatı tahmini yapılması.

Doğal dil işleme yöntemlerini kullanarak müşterilerin sosyal medya yorumlarına duygu durumu analizi yapma.

İlgili probleme veya ilgi alanına göre uçtan uca ileri iş analitiği projesi yapılması.