Analitik Çözüm Mimarlığı Eğitimi
Analitik Çözüm Mimarlığı Eğitimi
Eğitim Hakkında
Veriyi iş değeri üreten analitik çözümlere dönüştürebilmek, yalnızca doğru modeli geliştirmekle değil; iş problemini doğru tanımlamak, uygun mimariyi tasarlamak, etkiyi ölçmek ve çözümü sürdürülebilir bir ürüne dönüştürmekle mümkündür. Analitik Çözüm Mimarlığı Eğitimi, katılımcılara iş probleminden başlayarak analitik çözüm tasarımı, model geliştirme, karar analitiği ve analitik ürünleştirme süreçlerini uçtan uca yönetebilecek bilgi ve uygulama becerilerini kazandırmayı amaçlamaktadır.
Eğitim kapsamında analitik çözüm mimarisi, veri seti tasarımı, feature engineering, model geliştirme, deney tasarımı, nedensellik analizi, karar optimizasyonu, analitik ürün geliştirme ve model izleme süreçleri uygulamalı vaka çalışmalarıyla ele alınmaktadır. Program sonunda katılımcılar, gerçek iş problemlerini analitik çözümlere dönüştürebilecek, analitik projelerin iş etkisini ölçebilecek ve üretim ortamına uygun analitik ürünler geliştirebilecek yetkinliğe sahip olacaktır.
Ön Koşul
Bu eğitime katılabilmek için Python programlama dili, SQL ve temel veri bilimi / makine öğrenmesi konularında bilgi sahibi olunması önerilmektedir.
Eğitim İçeriği
- İş Probleminden Analitik Probleme Geçiş
- İş sorununun doğru çerçevelenmesi: semptom vs kök neden ayrımı
- Analitik problem tipleri: tahmin, sınıflandırma, optimizasyon, segmentasyon, nedensellik
- Başarı kriterlerinin iş metrikleriyle hizalanması (KPI ↔ model metriği eşleşmesi)
- Kapsam belirleme: MVP analitik çözüm vs kapsamlı sistem
- LAB: Verilen bir iş senaryosunu analitik problem tanımına dönüştürme egzersizi
- Analitik Çözüm Mimarisi Tasarımı
- Uçtan uca mimari: veri kaynakları → pipeline → model katmanı → karar katmanı → aksiyon
- Batch vs real-time mimari kararları
- Build vs buy: hazır araç/platform mu, özel geliştirme mi
- Teknik borç, ölçeklenebilirlik ve bakım maliyeti değerlendirmesi
- LAB: Bir kullanım senaryosu için uçtan uca mimari şeması çizme
- Paydaş Yönetimi & Analitik Yol Haritası
- Teknik olmayan paydaşlarla ortak dil kurma — teknik detay vs iş etkisi anlatımı
- Analitik olgunluk seviyeleri: raporlama → tahmin → optimizasyon → otonom karar
- Proje önceliklendirme: etki x uygulanabilirlik matrisi
- Risk yönetimi: veri, model ve organizasyonel riskler
- LAB: Bir analitik projenin yol haritasını ve paydaş sunumunu hazırlama
- Veri Seti Tasarımı: Örneklem, Zaman Penceresi & Target Tanımı
- Doğru örneklem seçimi — popülasyon vs örneklem temsil sorunları
- Zaman penceresi tasarımı: gözlem penceresi vs sonuç penceresi
- Target (hedef değişken) tanımının iş problemiyle uyumu
- Yaygın tasarım hataları: survivorship bias, seçim yanlılığı
- LAB: Verilen ham veriden doğru örneklem ve target tanımını oluşturma
- Feature Engineering Stratejisi & Veri Kalitesi
- Feature engineering'de sistematik yaklaşım: domain bilgisi + veri keşfi
- Veri kalitesi kontrolleri: eksik veri, tutarsızlık, aykırı değer stratejileri
- Feature store mantığı ve tekrar kullanılabilir feature yönetimi
- Veri sızıntısı (leakage) risklerinin sistematik taranması
- LAB: Bir veri setinde feature engineering pipeline'ı kurma ve kalite kontrol checklist'i uygulama
- Model Seçimi: Karmaşıklık, Yorumlanabilirlik & Performans Dengesi
- Model karmaşıklığı vs yorumlanabilirlik vs performans üçgeni
- Yorumlanabilirlik gerektiren durumlar: regülasyon, güven, aksiyon gerekçelendirme
- Model geliştirme sürecinin dokümantasyonu ve tekrarlanabilirliği (reproducibility)
- Model kart (model card) ve deney takibi (experiment tracking) pratikleri
- LAB: Aynı problem için farklı karmaşıklıkta iki model kurup karar gerekçesini raporlama
- Korelasyon vs Nedensellik
- Korelasyonun yanıltıcılığı — confounding, reverse causality, selection bias
- Nedensellik çıkarımı için temel çerçeve: potansiyel sonuçlar modeli
- Analitikte en sık yapılan nedensellik hataları ve iş kararlarına etkisi
- Nedensellik sorusunun doğru şekilde çerçevelenmesi
- LAB: Verilen bir korelasyon bulgusunun nedensellik açısından eleştirel analizi
- A/B Testi & Deney Tasarımı Temelleri
- Deney tasarımının temel prensipleri: randomizasyon, kontrol grubu
- Örneklem büyüklüğü hesaplama ve istatistiksel güç
- A/B testinde sık yapılan hatalar: erken durdurma, çoklu karşılaştırma
- Deney sonuçlarının iş kararına dönüştürülmesi
- LAB: Bir A/B test tasarımı yapma, örneklem büyüklüğü hesaplama ve sonuç yorumlama
- Causal Inference Yaklaşımları & Uplift Modeling
- Deney yapılamayan durumlarda nedensellik: diff-in-diff, propensity score matching
- Instrumental variables ve regression discontinuity yaklaşımlarına giriş
- Uplift modeling: kimin aksiyon karşısında daha çok tepki vereceğinin tahmini
- Model/aksiyonun gerçek iş etkisinin ölçülmesi ve raporlanması
- LAB: Gözlemsel veri setinde propensity matching ile etki tahmini yapma
- Prediction'dan Decision'a Geçiş
- Skor üretmenin yetmediği durumlar - aksiyon tanımının önemi
- Karar eşiği (decision threshold) belirleme ve iş bağlamına göre kalibrasyon
- Karar kurallarının model çıktısıyla entegrasyonu
- Karar sistemlerinde açıklanabilirlik gereksinimi
- LAB: Bir model skorundan karar kuralı ve aksiyon planı türetme
- Kısıt Altında Optimizasyon & Kaynak Tahsisi
- Optimizasyon problemlerinin çerçevelenmesi: amaç fonksiyonu, kısıtlar
- Kaynak/aksiyon tahsisi: bütçe, kapasite, öncelik kısıtları altında karar
- Doğrusal programlama ve basit optimizasyon araçlarına giriş
- Model çıktısı ile optimizasyon katmanının birleştirilmesi
- LAB: Kısıtlı bütçe altında hedef kitleye aksiyon tahsisi optimizasyonu
- Maliyet-Fayda Çerçevesi & Sürekli Öğrenen Karar Sistemleri
- Maliyet-fayda matrisi ile aksiyon eşiğinin iş etkisine göre belirlenmesi
- False positive/negative maliyetlerinin karar mimarisine entegrasyonu
- Multi-armed bandit ve reinforcement learning tabanlı karar sistemlerine giriş
- Sürekli öğrenen sistemlerde keşif (exploration) vs sömürü (exploitation) dengesi
- LAB: Basit bir bandit algoritması ile sürekli öğrenen aksiyon seçim simülasyonu
Kazanımlar
- İş problemlerini analiz ederek analitik çözümlere dönüştürebilecek ve uçtan uca çözüm mimarileri tasarlayabileceksiniz.
- Veri seti tasarımı, örneklem seçimi, hedef değişken belirleme ve Feature Engineering süreçlerini sistematik şekilde yönetebileceksiniz.
- İş ihtiyaçlarına uygun model seçimi yapabilecek, model performansı ile yorumlanabilirlik arasındaki dengeyi değerlendirebileceksiniz.
- Korelasyon ve nedensellik kavramlarını ayırt ederek A/B testleri ve nedensellik analizleriyle analitik çözümlerin gerçek etkisini ölçebileceksiniz.
- Tahmin modellerini karar destek mekanizmalarına dönüştürebilecek, optimizasyon ve kaynak tahsisi süreçlerini tasarlayabileceksiniz.
- Karar analitiği, maliyet-fayda değerlendirmesi ve sürekli öğrenen karar sistemleri geliştirebileceksiniz.
- Analitik çözümleri Minimum Viable Product (MVP) yaklaşımıyla ürünleştirebilecek ve üretim ortamında model izleme (Monitoring), Drift yönetimi ve geri bildirim süreçlerini planlayabileceksiniz.
- Analitik projelerde paydaş yönetimi, yol haritası oluşturma ve iş etkisini doğru şekilde sunma becerisi kazanabileceksiniz.
- Gerçek bir vaka çalışması kapsamında uçtan uca analitik çözüm geliştirerek proje tasarımı ve sunumu gerçekleştirebileceksiniz.
Hedef Kitle
- İleri seviye analitik ve veri bilimi projelerinde görev almayı hedefleyen profesyoneller
- Analitik ürün geliştirme ve veri odaklı karar mekanizmaları konusunda uzmanlaşmak isteyen BT profesyonelleri
- Analitik projelerin iş hedefleriyle uyumlu şekilde planlanmasından sorumlu Proje Yöneticileri ve Ürün Yöneticiler
- Veri Bilimcileri (Data Scientists) ve Makine Öğrenmesi Mühendisleri
Analitik projelerin tasarımı ve yönetiminden sorumlu Veri ve Analitik Liderleri - Analitik çözüm mimarisi geliştirmek isteyen Yazılım Geliştiriciler ve Veri Mühendisleri (Data Engineers)
- İş analitiği, karar destek sistemleri ve yapay zeka projelerinde görev alan teknik profesyoneller
Sertifika
Eğitimlerimize %80 oranında katılım gösterilmesi ve eğitim müfredatına göre uygulanacak sınav/projelerin başarıyla tamamlanması durumunda, eğitimin sonunda dijital ve QR kod destekli “BT Akademi Başarı Sertifikası” verilmektedir.
İlgili Kurslar
SEKTÖRÜN GÜVENDİĞİ ÇÖZÜM ORTAĞI
BT Akademi'yi tercih eden 4.000'den fazla kurum yanılmıyor.
