Yapay Zeka
Yapay zekayı doğru besleyin; doğru sonuç gelsin.
Veriyle karar almak artık sadece rapor üretmek değil, doğru veriyi doğru şekilde hazırlamak ve yapay zekâ ile anlamlı hale getirmektir. Veri kaynaklarından başlayarak veri hazırlama, entegrasyon, kalite yönetimi ve yapay zekâ ile karar destek süreçlerine kadar uçtan uca bir bakış açısı kazandırır.
0,5/1Gün Yoğun · Uygulamalı
5/14Modül · Konu
TümSeviyeler İçin
Kimler Katılmalı?
🤖
AI Süreçlerini Yönetenler
Yapay zekâyı iş süreçlerine entegre etmek isteyen ekipler ve yöneticiler
🗄️
Veri Sorumluları
Veri kalitesi, entegrasyonu ve yönetişimiyle ilgilenen herkes
📊
Analist & Uzmanlar
AI’dan anlamlı çıktı almak için veriyi doğru hazırlamak isteyenler
Bu Eğitimden Ne Kazanacaksınız?
- Veri Türlerini ve Kaynaklarını Tanımlamak
- Veri Kalitesini Değerlendirip İyileştirmek
- Eksik Veri Türlerini ve Etkilerini Anlamak
- Farklı Kaynaklardan Gelen Veriyi Birleştirmek
- Yapay Zeka İçin Veri Sözlüğü Oluşturmak
- NLP ve LLM Kavramlarını İş Hayatına Uygulamak
İçerik
01AI Çağında Veri
2 Konu›
- Yapay zeka felaketlerinden dersler: veri kalitesinin AI başarısındaki kritik rolü
- Veriye dayalı karar alma süreci ve yapay zekanın rolleri
02Veri Toplama & Kaynak Yönetimi
4 Konu›
- Veri türleri: yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri
- Kurumsal veri kaynakları: ERP, CRM, sensör, log ve modern kurumun genişleyen veri yelpazesi
- Veri toplama yöntemleri: API, ETL/ELT, CDC, scraping, OCR, RPA
- NLP ve LLM ile metin verisinden anlam üretme
03Veri Temizliği & Kalite
3 Konu›
- Eksik veri türleri (MCAR, MAR, MNAR): tespit ve doldurma taktikleri
- Veri kalitesini bozan sorunlar: tutarsızlık, sızıntı, çoklama, uyumsuzluk
- Bias türleri ve AI çağına özgü yanlılıklar: halüsinasyon, proxy, sycophancy
04Veri Entegrasyonu & Dönüştürme
3 Konu›
- Modern veri mimarisi: Data Lake, Data Warehouse ve Anlamsal Katman
- Veri dönüşüm yöntemleri ve özellik mühendisliği (feature engineering)
- Anlamsal katmanın AI projelerindeki rolü ve eksikliğinin sonuçları
05Veri Yönetişimi & Etik
2 Konu›
- Veri yönetişimi sütunları ve roller: Data Owner, Steward, Custodian ve RACI
- Veri gizliliği ve KVKK
Eğitmen
DA
Sık Sorulan Sorular
Teknik Bilgi Gerekiyor Mu?+
Hayır. Eğitim teknik ekipler değil, iş birimlerindeki karar alıcılar ve veri ile çalışan herkes için tasarlanmıştır. Kod yazma ya da teknik altyapı bilgisi gerekmez.
Eğitim Sonunda Sertifika Veriliyor Mu?+
Evet, eğitimi tamamlayan katılımcılara katılım sertifikası düzenlenmektedir.
Kurumum İçin Özel Bir Program Yapılabilir Mi?+
Evet. İçerikler kurumunuzun sektörüne, kullandığı veri sistemlerine ve yapay zeka olgunluk seviyesine göre özelleştirilebilir.
Bu Eğitimi Hangi Eğitimlerle Birleştirebilirim?+
Veri Okuryazarlığı, ChatGPT ile İleri Veri Analizi ve Algoritmik Akıl eğitimleriyle birleştirilerek kapsamlı bir veri & AI yetkinlik programı oluşturulabilir.
Bu Eğitimi Ekibiniz İçin Almak İster Misiniz?
Size özel program ve tarih seçenekleri için bizimle iletişime geçin.