Bilgisayar Bilimleri
Diffusion Modelleri ile Sürdürülebilir Teknoloji Uygulamaları Eğitimi
₺3.840,00İncele
Bilgisayar Bilimleri
Vektör Veri Tabanları Tabanlı Finans Çözümleri Geliştirme Eğitimi
Kontenjan
25 Kişi
Ücret
₺9.600,00
Ders Takvimi
Ders takvimi henüz eklenmedi.
Platform: Canlı
Canlı Ders Linki: https://meet.google.com/abc-abc-abc
Sizin için önerilenler
Bunları da inceleyebilirsiniz.
Ön Kayıt Formu
Talebiniz admin ekibine iletilecek. Kesin kayıt veya ödeme işlemi değildir.
Eğitim
Vektör Veri Tabanları Tabanlı Finans Çözümleri Geliştirme Eğitimi
Eğitim Ücreti
₺9.600,00
Kurs İçeriği
Eğitim Süresi: 80 saat
Vektör Veri Tabanları Tabanlı Finans Çözümleri Geliştirme Eğitimi kapsamında güncel teknolojiler, uygulamalı çalışmalar ve sektörel vaka analizleri ele alınır.
Vektör Veri Tabanları Tabanlı Finans Çözümleri Geliştirme Eğitimi 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