Büyük Veride Usta

Teknolojik çokuluslu Indra ile birlikte geliştirilen Büyük Veri Yüksek Lisansı, Büyük Veri teknolojilerine ve bunların kullanımına genel bir bakışın yanı sıra iş için analitik teknikler (İş Analitiği) konusunda uygulamalı ve pratik eğitim sağlar. İş sorunlarına yönelik Veri Bilimi teknikleri.

Böylece program, teknolojilerin ve veri analiz yöntemlerinin kullanımını pratik ve uygulamalı bir şekilde bilme ihtiyacına cevap vermektedir. Teknik kullanım anlayışı iş vizyonunu tamamlar, böylece program mezunları teknolojilerin uygulanabilirliği hakkında derinlemesine akıl yürütebilecek, ayrıca analitik teknikleri ve araçları belirli durumlarda uygulayabilecektir.

Neden Yapay Zeka ve Büyük Veri Okulu'nda eğitim almalısınız?

aktif uzmanlar

Indra ve Minsait'in aktif profesyonelleri, ekipleri için aradıkları bilgi ve becerileri size öğretecek.

Özel eğitiminizi tasarlayın

Programlarımız, profiliniz ve profesyonel deneyiminiz olmak üzere 2 ana eksen etrafında yapılandırılmıştır, böylece profesyonel pazara teknik (Hard tech) veya işletme (Soft Tech) profilinden erişebilirsiniz.

Yaparak öğrenme

+500 milyon kişiye hizmet veren sektördeki ana oyuncuların bulutları, ekosistemleri ve açık kaynak platformları ile çalışır.

Uygulamalara erişim

Her program için minimum staj sayısı ile profesyonel stajlara erişim tercihi

titrasyonlar

Bu programı tamamlayarak IMF Smart Education Büyük Veri alanında üçlü Yüksek Lisans derecesi, Indra'dan profesyonel sertifika ve UCAV'dan Büyük Veri Yüksek Lisans derecesi alacaksınız.

Üçlü derece: IMF Akıllı Eğitim + Indra profesyonel sertifikası + UCAV

Stajyerleri işe alma ve seçim süreçlerine tercihli erişim imkanı

Program, mesleki kariyerlerini veri analizi ile ilgili yeni ortaya çıkan mesleklerden birine yönlendirmek veya yeniden yönlendirmek isteyen farklı profillere sahip profesyonelleri ve yeni mezunları hedeflemektedir. Profiller üç tipte olabilir:

1. BİT profilleri: bilgisayar bilimcileri veya ilgili mühendisler veya kariyerlerini yazılım geliştirme veya BT sistemlerinin yönetiminde geliştirmiş profesyoneller.
2. Nicel profiller: veri toplama, depolama ve yönetim teknikleriyle becerilerini geliştirmek ve yeni analitik yetenekler kazanmak isteyen istatistik ve matematik gibi güçlü niceliksel bileşene sahip derslerden mezun olanlar.
3. İş profilleri: iş analitiği konusunda uzmanlaşmak isteyen, istatistiksel dillerin kullanımında ve teknolojiyi yalnızca iş düzeyinde değil aynı zamanda teknik düzeyde anlama konusunda sağlam bir altyapı elde etmek isteyen, işletme ve ekonominin farklı alanlarındaki mezunlar ve profesyoneller başvuru

• Verilerin değerini ve organizasyonlardaki analizini anlayın ve veri analizi çözümlerini tasarlayıp kavrayın.
• Ana paralel işleme ve ölçeklenebilir veri depolama teknolojilerinin iş değerinin nasıl ifade edileceğini ve bunların kuruluş içinde belirli amaçlar için kullanımının nasıl açıklanacağını bilmek ve bilmek.
• İstatistiksel programlama tekniklerini kullanarak veri analizi tekniklerini ve yöntemlerini iş problemlerine uygulayabilme.
• Verilerden değer elde etmek ve tahmine dayalı modeller oluşturmak için makine öğrenimi ve metin madenciliği tekniklerini uygulayın.
• Analitik ve karar almayı desteklemek için iş zekası ve görselleştirme araçlarının nasıl uygulanacağını bilin ve öğrenin.
• Veri analisti (Büyük Veri Analisti).
• Veri Bilimcisi.
• İş Zekası uzmanları.
• Baş Veri Sorumlusu (CDO).
• Büyük Veri Mimarı.
• Veri Mühendisi
• İş Zekası kursları öğretmeni
• Veri Analizi kursu öğretmeni
• Söz konusu öğretmen Qlik

Program, veri analizi ve yönetimi alanında kendinizi farklı mesleklere yönlendirmek için temel eğitim sağlar; özellikle: Dijital Dönüşüm Danışmanı

• Veri analistleri.
• İş Zekası uzmanları.
• Veri Bilimcileri.

Liderlik ve ekip yönetimi konusunda daha önce deneyim sahibi olan profiller söz konusu olduğunda, program onları Baş Veri Sorumlusu (CDO) gibi pozisyonlar için eğitecektir. Son olarak bilgisayar profiline sahip profesyoneller için Büyük Veri mimarı veya Veri Mühendisi gibi mesleki fırsatların temelini oluşturacaktır.

Master, Indra ve Minsait gibi Yapay Zeka ve Büyük Veri alanında lider şirketlerden doktorlar ve aktif profesyonellerden oluşan bir uzman komitesi tarafından tasarlandı. Deneyimleri, ister iş dünyasına giriş için ister sektördeki mesleki gelişim için olsun, çalışmaların ve edinilen becerilerin uygunluğunu garanti eder. Bu uzmanlardan oluşan ekip, eğitim programı tasarım komitesine katılmanın yanı sıra, yüksek lisans oturumlarının özel ders verilmesi ve sunulmasında da işbirliği yapar.

Veri bilimi için veri işleme temelleri

1. Sanal makineleri ve komut kabuğunu kullanma
2. Python programlamanın temelleri
3. İlişkisel Veritabanı Temelleri
4. İnternet teknolojilerinin temelleri
5. Depolardaki verileri, kodu ve kaynakları paylaşın
6. Python bilimsel yığınıyla veri işlemenin temelleri

İş Zekası

1. İş zekasına giriş
2. Veri ambarları ve analitik veritabanları
3. Kaldırma ve yükleme araçları
4. İş zekası uygulamaları
5. İşletmelere uygulanan büyük veri analizi
6. Müşteri istihbaratı (CRM)

Uygulamalı Makine Öğrenimi

1. Makine öğrenimine giriş
2. Denetimli modeller
3. Denetimsiz modeller
4. Özellik mühendisliği ve model seçimi
5. Bağlantıcı modeller
6. Birliktelik kuralları ve pazar sepeti analizi

Metin Madenciliği ve Doğal Dil İşleme (NLP)

1. Tarihsel ve teknolojik giriş
2. NLP Araçları I: NLTK
3. NLP II Araçları: Velet ve Kapı
4. metin madenciliği
5. Diğer NLP uygulamaları ve teknikleri

İş zekası ve görselleştirme

1. İş zekasına giriş
2. BI vs. geleneksel raporlama
3. Veri işleme ve analiz için teknolojik temeller
4. Veri görselleştirmenin temelleri
5. Gelişmiş veri görselleştirme
6. Görselleştirme araçları

Büyük veri altyapısı

1. Hadoop ile veri işleme
2. Hadoop ekosistemi araçları
3. Spark ile veri işleme
4. Akış mimarileri
5. Akış mimarilerinin bileşenleri
6. Bulut platformları ve API'ler

Veri depolama ve entegrasyon

1. Alışılmadık veritabanları
2. Belge tabanlı veritabanı modelleri
3. Sütun odaklı veritabanı modelleri
4. Grafik odaklı veritabanı modelleri
5. Anahtar/değer veritabanı modelleri
6. Veri toplama

Büyük Veri Analitiğinin Değeri ve Bağlamı

1. Büyük veri iş senaryosu
2. Büyük veri projeleri
3. Sektörlere göre analitik uygulamalar
4. Analitikte gelişen teknolojiler
5. Ekip yönetimi ve çevik yöntemler
6. Veri işlemenin düzenleyici yönleri

Analitik Uygulamalar. Pratik vakalar

1. Ölçeklenebilir analitik: Paralel ve ölçeklenebilir bilgi işlem teknolojileriyle analiz
2. Sosyal medya analitiği
3. Nesnelerin İnterneti (IoT)
4. Finansal analiz (şirket derecelendirmesi)
5. Müşteri analitiği: konum analitiği
6. Bilgi kurtarma teknikleri

Yüksek lisans tezi (TFM)

Çevik Metodolojiler Kursu

1. Scrum nedir ve nasıl uygulanır?
2. Scrum Çerçevesi
3. Kendi kendini organize eden ekipler
4. Müşterilerin ve paydaşların rolü
5. Çevik ürün ve proje yönetimi
6. Geliştirme ve sürekli entegrasyon
7. Çevik bir organizasyona doğru nasıl evrilebilirsiniz?

Python'a giriş kursu

• Python'a Giriş
• Python'da Koşul Cümleleri
• Python'da tekrarlanan yapılar
• Koleksiyonlar. Listeler
• Dize işlevleri
• Koleksiyonlar. Sözlükler
• fonksiyonlar
• Dosya yönetimi
• nesne yönelimi

R kursuna giriş

• R'ye giriş
• Vektörler
• matrisler
• Listeler
• Veri Çerçeveleri
• Kontrol yapıları
• fonksiyonlar

ingilizce kursu

• Temel, Orta Seviye, Orta veya İleri Seviye
• Öğrenci dört seviyeden birini seçebilir.