Eğitime Genel Bakış

Veri analizi, günümüz iş dünyasının en önemli ve en hızlı gelişen alanlarından biridir. Kurumların doğru kararlar almasını sağlayan güçlü bir ölçüm ve değerlendirme aracı olarak, özellikle ticaret, finans, sağlık ve kamu sektörlerinde yaygın şekilde kullanılmaktadır.

Yapay zekânın (Artificial Intelligence – AI) hayatın ve iş dünyasının her alanına entegre olmasıyla birlikte, en güçlü uygulama alanlarından biri veri bilimi (Data Science) olmuştur. Yapay zekâ ile veri analizinin birleşmesi; büyük veri kümelerinden yüksek doğrulukla, çok daha kısa sürede anlamlı sonuçlar elde edilmesini sağlar. Böylece kurumlar daha isabetli kararlar alabilir, gizli eğilimleri keşfedebilir ve operasyonel verimliliklerini artırabilir.

Eğitimin İçeriği

Bu eğitimde katılımcılar, geleneksel yöntemlerle tespit edilmesi zor olan gizli örüntüleri, eğilimleri ve ilişkileri Yapay Zekâ uygulamalarıyla keşfetmeyi öğreneceklerdir.

Ayrıca aşağıdaki alanlarda Yapay Zekâ destekli veri analizi uygulamalarını teorik ve uygulamalı olarak deneyimleyeceklerdir:

• Ticari veri analizi
• Sağlık verilerinin analizi
• Finans ve yatırım verilerinin analizi
• Görüntü ve video analizi
• Metin analizi (Natural Language Processing)
• Yapay zekânın veri analizindeki diğer güncel uygulamaları

Eğitimin Amaçları

Bu eğitimi tamamlayan katılımcılar;

• Veri setlerini ve değişkenleri doğru analiz edebilecek düzeyde uygulamalı veri analizi becerisi kazanacaktır.
• Yapay zekâ araçlarını kullanarak analitik düşünme ve problem çözme yetkinliklerini geliştirecektir.
• Veri analizinde uygun model ve algoritmaları seçmeyi ve elde edilen sonuçları yorumlamayı öğrenecektir.
• Makine Öğrenmesi (Machine Learning) ve Derin Öğrenme (Deep Learning) teknolojilerini ve çalışma prensiplerini tanıyacaktır.
• Yapay zekâ tabanlı veri analizinde kullanılan programlama dilleri ve teknik araçlar hakkında bilgi sahibi olacaktır.
• Veri hazırlama süreçlerini, eksik verilerin yönetimini ve istatistiksel problemlerin çözümünü öğrenecektir.
• Yapay zekâ uygulamalarını gerçek veri analizlerinde kullanabilecek uygulamalı deneyim kazanacaktır.
• Gerçek hayat projeleri kapsamında veri toplama, analiz etme ve sonuçları yorumlama becerisi geliştirerek iş hayatına hazır hale gelecektir.

Hedef Kitle

Bu eğitim aşağıdaki katılımcılar için uygundur:

• Veri Bilimi (Data Science) alanında çalışan profesyoneller
• Yazılım geliştiricileri ve yazılım mühendisleri
• Akademik araştırmacılar
• Dijital pazarlama uzmanları
• E-ticaret, sağlık, finans, yatırım ve benzeri alanlarda veri analizi yapmak isteyen profesyoneller
• Yapay zekâ ve veri bilimi alanında uzmanlaşmak isteyenler
• Teknik ve mühendislik fakültelerinde öğrenim gören üniversite öğrencileri
• Kamu ve özel sektörde çalışan banka, hastane, havaalanı, demiryolu, liman, ulaşım şirketleri, eğitim kurumları, üretim tesisleri ve sanayi kuruluşlarındaki çalışanlar

Eğitim Modülleri

1. Yapay Zekâ ve Veri Analizine Giriş

Katılımcılar, yapay zekâ ve veri analizinin temel kavramlarını öğrenecek ve bu alanda kullanılan temel araçlarla tanışacaktır.

İçerik:

• Yapay zekânın temel prensipleri
• Veri analizi araçlarına giriş
• Makine öğrenmesi kavramları
• Sınıflandırma ve tahmin yöntemleri
• İstatistiksel analiz teknikleri
• Veri analizinde kullanılan programlama araçları

2. Veri Toplama ve Veri Hazırlama

Bu modülde analiz sürecinin en önemli aşamalarından biri olan veri hazırlama süreçleri ele alınacaktır.

İçerik:

• Farklı kaynaklardan veri toplama yöntemleri
• Verilerin birleştirilmesi
• Büyük veri (Big Data) ile çalışma
• Veri temizleme (Data Cleaning)
• Eksik verilerin yönetimi
• Analize uygun veri formatlarının oluşturulması

3. İstatistiksel Veri Analizi Teknikleri

Katılımcılar veri analizinde kullanılan temel istatistiksel yöntemleri uygulamalı olarak öğrenecektir.

İçerik:

• Tanımlayıcı istatistik
• Çıkarımsal istatistik
• Uygun istatistiksel testlerin seçimi
• Sonuçların yorumlanması
• Değişkenler arasındaki ilişkilerin analizi

4. Makine Öğrenmesi Teknikleri

Bu bölümde veri analizinde kullanılan güncel makine öğrenmesi algoritmaları uygulamalı olarak incelenecektir.

İçerik:

• Makine öğrenmesi algoritmalarının uygulanması
• Tahmin modellerinin geliştirilmesi
• Sınıflandırma yöntemleri
• Kümeleme (Clustering)
• Yapay sinir ağları (Artificial Neural Networks)
• Model performansının değerlendirilmesi
• En uygun modelin seçilmesi

5. Farklı Sektörlerde Yapay Zekâ Uygulamaları

Katılımcılar yapay zekânın farklı sektörlerde nasıl kullanıldığını örnek uygulamalarla inceleyecektir.

Uygulama Alanları:

• E-ticaret
• Sağlık
• Dijital Pazarlama
• Finans ve Yatırım
• İş Zekâsı (Business Intelligence)
• Müşteri Davranışı Analizi
• Karar Destek Sistemleri

Katılımcılar ayrıca sektörlere özgü verileri analiz ederek yapay zekâ destekli çözümler geliştirmeyi öğreneceklerdir.

6. Görüntü ve Video Analizi

Bu modülde yapay zekâ teknolojileri kullanılarak görüntü ve videolardan anlamlı bilgilerin elde edilmesi ele alınacaktır.

İçerik:

• Görüntü işleme temelleri
• Yapay zekâ ile video analizi
• Görüntülerde örüntü tanıma
• Nesne tespiti (Object Detection)
• Görüntü sınıflandırma
• Yüz tanıma teknolojileri
• Tıbbi görüntü analizi
• Bilgisayarlı Görü (Computer Vision) uygulamaları

Eğitim Kazanımları

Eğitim sonunda katılımcılar;

• Yapay zekâ destekli veri analizi süreçlerini etkin şekilde yönetebilecek,
• Büyük veri kümelerinden anlamlı bilgiler elde edebilecek,
• Makine öğrenmesi modellerini kullanarak tahminleme ve sınıflandırma yapabilecek,
• Veriye dayalı stratejik kararlar alabilecek,
• Gerçek iş senaryolarında yapay zekâ tabanlı çözümler geliştirebilecek,
• Veri analizi ve yapay zekâ alanlarında kariyerlerini güçlendirebilecek bilgi ve uygulama becerilerine sahip olacaklardır.