İleri Veri Analizi Eğitimi (SQL / Python) Eğitimi
Eğitmen: Onur Okay, MS Office & SQL Eğitim Programları Lideri , BT Akademi
Başlangıç: 1 Mart 2027
Süre: 6 Hafta / 12 Ders
Günler: Pazartesi VE Çarşamba
Saatler: 19.30 - 21.00
Ders Türü: Canlı ve Online
Eğitime genel bakış
İleri Veri Analizi Eğitimi (SQL & Python), Excel ve Power BI ile veri analizi yapan profesyonellerin teknik yetkinliklerini geliştirmelerini, büyük veri setleri üzerinde daha kapsamlı analizler gerçekleştirmelerini ve veri odaklı karar alma süreçlerinde uzmanlaşmalarını hedefleyen uygulama odaklı bir eğitim programıdır. Eğitim kapsamında katılımcıların SQL ve Python araçlarını kullanarak veri sorgulama, işleme, analiz etme ve görselleştirme süreçlerini etkin şekilde yönetebilmeleri amaçlanmaktadır.
Bankacılık ve finans sektörlerinde 8 yıllık deneyime sahip Onur Okay'ın eğitmenliğinde gerçekleştirilen program, teorik bilgileri gerçek iş hayatından örneklerle birleştirmektedir. Şekerbank ve Garanti BBVA bünyesinde finansal raporlama, stratejik planlama, performans analitiği ve veri odaklı karar alma süreçlerinde görev alan Onur Okay, günümüzde BT Akademi'de MS Office & SQL Eğitim Programları Lideri olarak çalışmalarını sürdürmektedir. Eğitmenimizin sektörel deneyimi sayesinde katılımcılar, veri analizi tekniklerinin iş dünyasındaki kullanım alanlarını uygulamalı örneklerle keşfetme fırsatı bulacaklardır.
Programın ilk bölümünde katılımcılar, SQL (Structured Query Language) kullanarak ilişkisel veritabanlarının çalışma mantığını, veri sorgulama ve filtreleme işlemlerini, fonksiyonlarla veri dönüştürmeyi ve farklı tabloları birleştirerek kapsamlı analizler gerçekleştirmeyi öğreneceklerdir. SELECT, WHERE, GROUP BY, HAVING ve JOIN gibi temel SQL komutları üzerinden ilerleyen uygulamalarla, veritabanlarında bulunan bilgileri anlamlı raporlara dönüştürme becerilerini geliştireceklerdir.
Eğitimin ikinci bölümünde ise Python programlama ve Pandas kütüphanesi ile veri analizi süreçlerine odaklanılacaktır. Katılımcılar; Python'ın temel programlama yapılarını öğrenerek Excel ve CSV dosyalarından veri okuma, eksik verileri temizleme, veri setlerini filtreleme, gruplama ve birleştirme işlemlerini uygulamalı olarak gerçekleştireceklerdir. Ayrıca Matplotlib kütüphanesiyle temel veri görselleştirme tekniklerini kullanarak analiz sonuçlarını grafiklerle sunmayı öğreneceklerdir.
Gerçek iş senaryoları ve uygulamalarla desteklenen eğitim boyunca katılımcılar, satış verileri üzerinden SQL ve Python ile analizler gerçekleştirecek, farklı araçların veri analizi süreçlerindeki rollerini karşılaştıracaklardır. Program sonunda SQL ile veritabanlarından veri çekebilecek, Python ile verileri işleyip analiz edebilecek ve elde ettikleri sonuçları raporlayabileceklerdir. Böylece Excel ve Power BI ile sahip oldukları veri analizi becerilerini bir üst seviyeye taşıyarak iş hayatında daha kapsamlı ve verimli analizler gerçekleştirebileceklerdir.
Eğitimde neler var?
SQL ile ilişkisel veritabanlarından veri sorgulama ve analiz etme
SELECT, WHERE, GROUP BY ve HAVING komutlarıyla veri filtreleme ve gruplama
JOIN işlemleriyle farklı tablolardaki verileri birleştirme
SQL fonksiyonlarıyla veri dönüştürme ve raporlama
Python programlama dilinin temelleri ve veri analizinde kullanımı
Pandas kütüphanesiyle Excel ve CSV dosyalarından veri okuma ve işleme
Python ile veri temizleme, filtreleme ve gruplama işlemleri
Matplotlib ile veri görselleştirme ve grafik oluşturma
Gerçek satış verileri üzerinden uygulamalı veri analizi çalışmaları
SQL ve Python ile uçtan uca veri analizi süreçlerini yönetme
Eğitim kimler için uygun?
- SQL ve Python kullanarak veri analizi becerilerini geliştirmek isteyen veri analistleri ve iş analistleri
- Excel ve Power BI bilgilerini ileri seviyeye taşıyarak daha kapsamlı analizler gerçekleştirmek isteyen profesyoneller
- Finansal verileri sorgulamak, analiz etmek ve raporlamak isteyen finans ve muhasebe uzmanları
- Satış performansını ve müşteri verilerini analiz ederek stratejik kararlar almak isteyen satış ve pazarlama profesyonelleri
- Büyük veri setleri üzerinde çalışarak raporlama süreçlerini geliştirmek isteyen operasyon ve raporlama uzmanları
- SQL ile veritabanlarından veri çekmeyi ve farklı tablolardaki bilgileri birleştirmeyi öğrenmek isteyen çalışanlar
- Python ve Pandas kullanarak veri temizleme, dönüştürme ve analiz süreçlerini daha verimli hale getirmek isteyen profesyoneller
- Veri analitiği alanında teknik yetkinlik kazanarak kariyerini geliştirmek isteyen öğrenciler, yeni mezunlar ve çalışanlar
Eğitimde neler kazanacaksınız?
SQL kullanarak ilişkisel veritabanlarından veri sorgulayabilecek ve analiz edebileceksiniz.
SELECT, WHERE, GROUP BY ve HAVING komutlarıyla verileri filtreleyebilecek, gruplandırabilecek ve özetleyebileceksiniz.
JOIN işlemleriyle farklı tablolardaki verileri birleştirerek kapsamlı analizler gerçekleştirebileceksiniz.
SQL fonksiyonlarını kullanarak verileri dönüştürebilecek ve raporlamaya uygun hale getirebileceksiniz.
Python programlama dilinin temel yapılarını öğrenerek veri analizi süreçlerinde kullanabileceksiniz.
Pandas kütüphanesiyle Excel ve CSV dosyalarından veri okuyabilecek, düzenleyebilecek ve analiz edebileceksiniz.
Eksik ve hatalı verileri temizleyerek veri setlerini analize hazır hale getirebileceksiniz.
Python ile büyük veri setlerini filtreleyebilecek, gruplandırabilecek ve birleştirebileceksiniz.
Matplotlib kütüphanesiyle analiz sonuçlarını grafikler aracılığıyla görselleştirebileceksiniz.
Gerçek iş senaryoları üzerinden satış ve performans verilerini analiz ederek anlamlı sonuçlar elde edebileceksiniz.
SQL ve Python araçlarını birlikte kullanarak veri toplama, işleme ve analiz süreçlerini daha verimli yönetebileceksiniz.
Excel ve Power BI ile edindiğiniz veri analizi becerilerini SQL ve Python ile geliştirerek daha kapsamlı analizler gerçekleştirebileceksiniz.
Müfredat
1. Ders: SQL - Veritabanı Kavramları ve SELECT
- • İlişkisel veritabanı kavramları: tablo, satır, sütun, birincil ve yabancı anahtar
- • Sorgu aracının tanıtımı ve örnek veritabanının incelenmesi
- • SELECT ile sütun seçme; takma ad (AS) ve hesaplanmış sütunlar
- • DISTINCT ile tekrarsız kayıtlar; TOP ile kayıt sayısını sınırlama ORDER BY ile sıralama
2. Ders: SQL - WHERE ile Filtreleme
- • Karşılaştırma operatörleri; AND, OR, NOT
- • BETWEEN, IN ve LIKE ile filtreleme
- • NULL değerlerle çalışma: IS NULL, IS NOT NULL
- • Uygulama: Müşteri ve sipariş tablolarında çok koşullu filtreleme sorguları yazma
3. Ders: SQL - Fonksiyonlar
- • Metin fonksiyonları: UPPER, LOWER, LEN, SUBSTRING, CONCAT, REPLACE
- • Sayısal fonksiyonlar: ROUND, ABS
- • Tarih fonksiyonları: GETDATE, YEAR, MONTH, DATEDIFF, DATEADD
- • Dönüştürme ve NULL yönetimi: CAST, ISNULL, COALESCE
- • CASE WHEN ile koşullu sütun oluşturma
4. Ders: SQL - GROUP BY ve HAVING ile Özetleme
- • Toplama fonksiyonları: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX
- • GROUP BY ile gruplama; birden fazla sütuna göre gruplama
- • HAVING ile grup sonuçlarını filtreleme; WHERE ile HAVING farkı
- • Sorgunun mantıksal çalışma sırası
- • Uygulama: Kategori ve yıl bazında satış özetleri çıkarma; belirli tutarın üzerindeki grupları listeleme
5. Ders: SQL - JOIN ile Tabloları Birleştirme
- • JOIN mantığı ve tablolar arası ilişkiler
- • INNER JOIN ile eşleşen kayıtlar
- • LEFT, RIGHT ve FULL OUTER JOIN; eşleşmeyen kayıtları bulma
- • İkiden fazla tabloyu birleştirme
- • JOIN ile birlikte WHERE, GROUP BY, HAVING ve ORDER BY kullanımı
- • Uygulama: Müşteri, sipariş ve ürün tablolarını birleştirerek satış raporu sorgusu yazma
6. Ders: Python - Programlamaya Giriş
- • Python nedir, veri analizinde nerede kullanılır? Çalışma ortamı: Jupyter Notebook
- • Değişkenler ve veri tipleri: sayı, metin, mantıksal değer
- • Operatörler ve temel metin işlemleri
- • Liste ve sözlük (dictionary) yapıları
- • Koşullar: if, elif, else
- • Döngüler: for ve while
- • Fonksiyon tanımlama ve kullanma
- • Uygulama: Bir ürün listesi üzerinde koşul, döngü ve fonksiyon kullanarak basit hesaplamalar yapma
7. Ders: Python - Pandas ile Veri Analizine Giriş
- • Kütüphane kavramı ve Pandas; DataFrame yapısı
- • Excel ve CSV dosyalarından veri okuma; veriye ilk bakış (head, info, describe)
- • Sütun seçme ve satır filtreleme – SQL’deki SELECT ve WHERE karşılığı
- • Yeni sütun oluşturma ve sıralama
- • Eksik verilerle çalışma: isna, fillna, dropna
- • groupby ile özetleme ve pivot_table – Excel Pivot ve SQL GROUP BY karşılığı
- • merge ile tabloları birleştirme – SQL JOIN karşılığı
8. Ders: Uygulamalı Senaryo - Python ile Mini Analiz
- • Eğitim boyunca kullanılan satış veri setini Python’a alma ve temizleme
- • Bölge, ürün ve dönem bazında özet tablolar üretme
- • Matplotlib ile basit çizgi ve sütun grafikleri
- • Sonucu Excel dosyasına aktarma
- • Microsoft Excel / Power BI / SQL / Python karşılaştırması: hangi işte hangisi? Soru-cevap ve genel değerlendirme
Referanslar
