Eğitim Programlarımız

IBM SPSS Modeler ile Veri Madenciliği Eğitimleri

Veri madenciliği; matematik tabanlı yöntemlerden oluşan istatistiğin ve yapay zeka tabanlı yöntemlerin veriden nitelikli bilgi çıkarımında yaptığı güç birliğidir. Veri madenciliği sayesinde elde edilen nitelikli bilginin eş zamanlı karar destek mekanizmasında kullanılması, kurumsal boyutta veriye değil bilgiye dayalı karar mekanizmasının oluşması sağlanmaktadır. Veri madenciliği eğitimlerimiz altı ayrı eğitimden oluşmaktadır. İleri eğitimler öncesinde temel eğitimlerin alınması ve alınan eğitim özümsendikten sonra bir sonraki eğitimin alınması eğitim sonrası başarı açısından önemlidir.

IBM SPSS Modeler ile Veri Madenciliği Temel Eğitimi

Veri madenciliği projelerinde proje yönetim metodolojisi ile başlayan eğitimde iş hedefleri doğrultusunda verilerin modelleme öncesi hazırlığı ve modelleme yöntemleri uygulamalı olarak anlatılmaktadır. Eğitimde temel veri madenciliği yöntemleri hakkında geniş çaplı bilgi aktarımı yapılmakta olup bütün uygulamalar IBM SPSS Modeler (Clementine) veri madenciliği çözümü kullanılarak gerçekleştirilmektedir.

Eğitim İçeriği

  • Veri Madenciliğine Giriş
  • IBM SPSS Modeler ile Veriye Erişim
  • Type İşlemcisi ve Değişken Tanımlamaları
  • Veri Kalitesinin İncelenmesi
  • Veri Manipülasyon Yöntemlerine Giriş
  • Verideki İlişkilerin İncelenmesi
  • IBM SPSS Modeler’ da Kullanılan Modelleme Yöntemleri
  • Modellerin Karşılaştırılması ve Birbiri ile Entegre Kullanılması

 

IBM SPSS Modeler ile Veri Manipülasyonu Yöntemleri Eğitimi

Veri Manipülasyonu, veri madenciliği çalışmalarının en önemli adımıdır. Eğitim kapsamında IBM SPSS Modeler içerisinde yer alan “Veri Manipülasyonu” yöntemlerinin ileri düzeyde uygulamalarına yer verilmektedir.

Eğitim İçeriği

  • Farklı Veri Dosyalarının Birleştirilmesi
  • Veriden Örneklem Seçilmesi
  • Verinin Kalitesinin İncelenmesi ve Kayıp Veriler ile Çalışma
  • Uç Değerler ile Çalışma
  • Tarih Formatındaki Veriler ile Çalışma
  • Ardışık Veriler ile Çalışma
  • Dosya Manipülasyonu Yöntemleri
  • IBM SPSS Modeler ile Çalışırken Performans Yönetimi
  • IBM SPSS Modeler ile Veri tabanı Tablolarının Birleştirilmesi
  • Otomatik Veri Hazırlama
  • CLEM Fonksiyonları ile Çalışma

 

IBM SPSS Modeler ile Öngörüsel Modelleme Eğitimi

IBM SPSS Modeler İle Öngörüsel Modelleme eğitimi, danışmanlı öğrenme (Regresyon, Lojistik Regresyon, Diskriminant, Karar Ağaçları, Yapay Sinir Ağları) yöntemlerinin uygulamalı olarak anlatıldığı bir eğitimdir. Eğitime katılım öncesinde Veri Madenciliği Temel Eğitimi ve IBM SPSS Modeler İle Veri Manipülasyonu eğitimlerinin alınmış olması önerilmektedir. 

Eğitim İçeriği

  • Verinin Modellemeye Hazırlanması
  • Basit Regresyon Kavramı
  • Çoklu Regresyon: Uyum ve Varsayımları
  • Stepwise Regresyon
  • Etkin Noktalar ve Çoklu Doğrusallık
  • Lojistik Regresyon
  • Diskriminant Analizi
  • Karar Ağaçları
  • Yapay Sinir Ağları
  • Zaman Serileri
  • Support Vector Machines
  • Bayes Net
  • Decision List
  • Nearest Neighbor Analysis
  • Auto Classifier
  • Auto Numeric
  • Auto Cluster
  • Birliktelik Kuralları
  • Faktör Analizi
  • Modellerin Değerlendirilmesi
  • Model Sonuçlarının Efektif Kullanımı

 

 

IBM SPSS Modeler ile Segmentasyon ve İlişkisel Kuralların Tespiti Eğitimi

IBM SPSS Modeler ile Segmentasyon Ve İlişkisel Kuralların Tespiti eğitiminde kümeleme analiz yöntemler (K-Means, Two-Step, Kohonen Ağlar) uygulamalı olarak anlatılmaktadır. Eğitime katılım öncesinde Veri Madenciliği Temel Eğitimi ve IBM SPSS Modeler İle Veri Manipülasyonu eğitimlerinin alınmış olması önerilmektedir.

Eğitim İçeriği

  • Verinin Modellemeye Hazırlanması
  • İleri Seviye Veri İnceleme Metotları
  • Faktör Analizi
  • Kümeleme Analiz Yöntemlerine Genel Bakış ve Hazırlık
  • K-Means Kümeleme Yöntemi
  • Two-Step Kümeleme Yöntemi
  • Kohonen Networks Kümeleme Yöntemi
  • Nearest Neighbor Analizi
  • Anomaly Detection Analizi
  • RFM Analizi
  • Birliktelik Kuralları
  • İleri Birliktelik Kuralları
  • Ardışıklık Tespiti

 

 

IBM SPSS Modeler ile Zaman Serileri Analizi ve Ardışık Olaylar Analizi Eğitimi

IBM SPSS Modeler ile Zaman Serileri Analizi ve Ardışık Olaylar Analizi eğitimi, zamana bağlı tahminleme yöntemler ve ardışıklık (zaman bağımlı desenler – dizi tespiti) yöntemlerin detaylı olarak anlatıldığı, uygulamalar ile desteklenen bu eğitimimize katılmak isteyen katılımcıların, Veri Madenciliği Temel Eğitimi ve SPSS Modeller İle Veri Manipülasyonu eğitimlerimizi almış olmaları önerilir.

Eğitim İçeriği

  • Verinin Modellemeye Hazırlaması
  • Zaman Serisi Kavramları
  • Verinin İncelenmesi ve Modellemeye Hazırlanması
  • Düzgünleştirme Metotları
  • Model Seçimi ve Değerlendirilmesi Kriterleri
  • ARIMA Modelleri
  • Otomatik Model Oluşturma
  • Dizi Tespiti ve Ardışık Olaylar Analizi

 

IBM SPSS Modeler ile İleri Grafiksel Raporlama Eğitimi

IBM SPSS Modeler İle İleri Grafiksel Raporlama Eğitimi katılımcılara, IBM SPSS Modeler ile elde ettikleri sonuçları daha görsel ve kolay anlaşılır bir şekilde ifade etmelerini ve etkileyici raporlar hazırlamalarını sağlayacak bilgi ve pratiği kazandırmayı amaçlar. Eğitim süresince çeşitli grafik seçeneklerinin hangi durumlarda kullanılacağı, nasıl sonuçlar verdiği ve grafiklere ek olarak oluşturulan tabloların raporlara dahil edilmesi adım adım ve detaylı bir şekilde incelenecektir.

Eğitim İçeriği

  • IBM SPSS Modeler ile Klasik Grafiksel Raporlama
  • IBM SPSS Modeler ile İleri Grafiksel Raporlama
  • HTML Raporları Oluşturma