Canlı ve online kurs

SQL ile Veri Analizi

Eğitmenimiz, deneyimi ve uzman bilgisiyle SQL ve veri analizi dünyasında size rehberlik edecek.

  • Gerçek veri setleri üzerinde pratik yapma imkanı
  • MySQL, Google BigQuery ve Looker Studio kullanımı
  • Veri tabanı oluşturma ve etkin veri sorgulama becerileri 
  • Şirketinizde veri analizini bağımsız olarak gerçekleştirme

Kurs kimler için:

BT Profesyonelleri, Departman Yöneticileri, İş Analistleri, Raporlama Uzmanları, İş Zekası (BI) Uzmanları, BT Proje Yöneticileri ve Veri ile Çalışan Profesyoneller

Teknik yeteneklerinizi geliştirerek veriye dayalı ekonomik ve ticari kararlar alabileceksiniz. Veri büyüklüğü, karmaşıklığı ve çeşitliliği gibi faktörlerin yarattığı zorlukları aşarak veri tabanlarını etkin bir şekilde yönetecek ve veriye erişim sağlayacaksınız. SQL'deki analitik fonksiyonları kullanarak verileri özetleme, partition oluşturarak bir tablo içindeki verileri gruplama, çeşitli kısıtları kullanarak tabloların yapısını ve ilişkilerini kontrol etme ve daha hızlı sorgulama yapma becerileri geliştireceksiniz. Projelerinizin ilerlemesini izlemek ve karar almak için verileri uygun şekilde toplamayı, depolamayı ve analiz etmeyi öğreneceksiniz.

Başlangıç Seviyesinde Veri Analistleri, Web Analistleri ve Diğer Sektörlerden Analistler

Veri tabanlarına erişim sağlamak ve verileri etkin bir şekilde sorgulamak için SQL’de yetkinlik kazanacaksınız. Veri analizi için SQL öğrenerek web siteleri üzerindeki verileri etkili bir şekilde analiz edecek ve web performansını iyileştirmek için becerilerinizi geliştireceksiniz. SQL ile sorgular yazıp veriyi manipüle etme, MySQL ile gerçek veri ve gerçek hayat senaryoları üzerinde uygulamalar yapma, subqueryleri kullanarak verileri filtreleyebilme gibi yetkinlikler kazanacaksınız. Belirli veri depolama ihtiyaçlarına en uygun veri tabanı çözümünü seçerek projelerinizin performansını ve başarısını ve artıracaksınız.

Başlangıç Seviyesinde Veri Mühendisleri, Veri Bilimciler ve Veri Tabanı Yöneticileri

Veriye dayalı karar alma süreçlerini iyileştirmek için veri tabanlarını etkin bir şekilde yönetebilecek, sorguları optimize etmeyi ve veri bütünlüğünü sağlamayı öğreneceksiniz. Veri tabanları ile bağımsız olarak nasıl çalışacağınızı keşfederken SQL sorguları yazmayı öğrenecek, çalışmalarınızda veri odaklı bir düzeye geçme konusunda gerekli teknik bilgi ve becerileri kazanacaksınız. MySQL ile Google BigQuery arasındaki sorgu işleme farklarını öğrenerek, veri analizi ve raporlama süreçlerinde BigQuery'nin avantajlarını ve MySQL'den farklı olan kullanım senaryolarını belirleyebileceksiniz.

Kurs hakkında

Başlangıç:

04.11.2024

Süre:

7 hafta

Ders Sayısı:

13

Ödev Sayısı:

8

Format:

Online ve canlı dersler
Ödevler ile ilgili geri bildirim

photo

Eğitmen

Gizem Orhan
Data Analyst, Jotform
  • 2015 yılında Bilkent Üniversitesi Endüstri Mühendisliği bölümünden onur derecesiyle mezun olduktan sonra 2019 yılında Özyeğin Üniversitesi’nde yine Endüstri Mühendisliği bölümünde veri bilimi ve analitiği odaklı dersler alarak yüksek lisansını tamamlamıştır.
  • Kariyerine GNÇYTNK programıyla Turkcell Technology’de Veri Analisti olarak başlamıştır. 8 yılı aşkın süredir veri analitiği ve iş zekası alanlarında Veri Analisti/Veri Mühendisi olarak çalışmaktadır. 
  • Turkcell Technology'de 5 yıl boyunca IT projelerinde Veri Analisti olarak çalışmış, ayrıca veri ambarı reengineering projesinde de yer almıştır. Projenin başarıyla tamamlanması sebebiyle ekibiyle birlikte Turkcell CXO ödülüne layık olmuştur.
  • Şu anda Jotform şirketinde Datawarehousing ekibinde Google Bigquery ile çalışarak analitik ve raporlama alanlarında hizmet vermektedir ve burada ürün ve büyüme ekiplerinin veriden hareketle karar almalarını sağlayan dashboardlar geliştirmeye devam etmektedir.

Müfredat

01

Pazartesi 04/11 19.00

Veri Dünyası: Veri Tabanları ve SQL ile Bilgiyi Şekillendirme

  • Veri tabanları, veri yönetiminin temelleri, veriye dayalı karar verme süreci
  • Veri tabanı türleri (relational and non-relational databases)
  • Analitik altyapılarda popüler veri tabanları
  • Veri tabanı yönetim sistemleri (DBMS)
  • SQL'in farklı versiyonları 
  • MySQL tanıtımı ve kurulumu
02

Çarşamba 06/11 19.00

Veri Tabanı Oluşturma, Yapılandırma ve DDL Komutları

  • MySQL ile veri tabanı oluşturma
  • Tablo ve kolon oluşturma
    • Veri tipleri
  • Tablo düzenleme ve silme
  • Veri Tanımlama Dili (DDL)
    • CREATE, DROP, TRUNCATE, ALTER, RENAME
  • Kısıtlar
03

Pazartesi 11/11 19.00

SQL Syntax ve Veri Manipülasyonu

  • Veri manipülasyon dili (DML)
    • INSERT, UPDATE, DELETE
  • Basit seçme (SELECT) sorguları
  • Filtreleme seçenekleri ve mantıksal operatörler 
    • WHERE clause
    • IN, BETWEEN, AND, OR, LIKE, IS NULL, NOT operatörleri
    • CASE ve IF Koşul Yapıları
  • Gruplama ve sıralama sorguları 
    • Top ve limit kullanımı
    • Aggregate fonksiyonları - grup sorgu fonksiyonları (SUM, AVG, COUNT, MAX, MIN)
    • GROUP BY ve HAVING Kullanımı
    • ORDER BY Kullanımı
04

Çarşamba 13/11 19.00

Veri Analizi için SQL Fonksiyonları

  • String fonksiyonları
    • CONCAT, SUBSTRING, UPPER, LOWER, TRIM
  • Sayısal fonksiyonlar 
    • ABS, CEIL, FLOOR, ROUND ,POWER
  • Tarih Fonksiyonları
  • DISTINCT kullanımı - benzersiz değerler için sorgu
  • Tabloları bağlama (UNION operatörü)
05

Pazartesi 18/11 19.00

İlişkisel Verileri Sorgulama

  • İlişkisel veri tabanındaki ilişki türleri
    • One to many, one to one, many to many
  • Normalizasyon
  • İki tabloyu birleştirme işlemleri
    • Join
    • Inner Join
    • Left Join
    • Right Join 
    • Full Join
  • Alias kullanımı
  • İkiden fazla tablo kullanımı
  • Örnek Sorgulamalar
06

Çarşamba 20/11 19.00

Gelişmiş SQL Fonksiyonları ve Dışa Aktarma

  • Array ve Mirror modifiye araçlarının kullanımı
  • Aggregated WINDOW fonksiyonları ve diğer analitik fonksiyonlar (RANK, DENSE_RANK, OVER, vb.)
  • SQL Pivot tablosu
  • Kümülatif and çalışan (Running) toplamlar
  • Dışa Aktarma (Exporting) İşlemleri
    • Veri Dışa Aktarma Yöntemleri
    • Dışa Aktarma İşlemlerinde Format Seçenekleri
07

Pazartesi 25/11 19.00

Atölye #01: SQL Pratikleri ve Veri ile Çalışma

  • Verilen veri seti üzerinde SQL kullanarak veri analizi yapma
  • Öğrenilen SQL komutları ve fonksiyonlarıyla grup olarak uygulama yapılması
  • Verilerin doğru bir şekilde analiz edilmesi ve raporlanması
08

Çarşamba 27/11 19.00

SQL Görüntüleme (Views), Alt Sorgular (Subqueries)

  • SQL Views - Sanal tablolar
  • SQL subqueries, türleri ve hiyerarşileri
  • CTE (Ortak Tablo İfadeleri)
    • CTE oluşturmayı ve ona erişmeyi öğrenmek
    • Rekürsif CTE. Bir örneği ayrıştırma
09

Pazartesi 02/12 19.00

Performans Optimizasyonu

  • Sorgu performansının artırılması
  • Veri tabanı indeksleri
  • SQL Bölümleri (Partitions)
10

Çarşamba 04/12 19.00

İleri SQL Programlama Teknikleri

  • SQL değişkenleri oluşturma
  • Kullanıcı Tanımlı fonksiyonlar (User-Defined functions)
  • Saklanmış prosedürler (Stored procedures)
11

Pazartesi 09/12 19.00

Google BigQuery Öne Çıkan Özellikleri

  • Google BigQuery'ın çalışma prensibi ve işleyişi
  • MySQL ile GBQ arasındaki sorgu işleme farkları
  • Google Cloud Platform'da hesap oluşturma ve test veritabanında basit sorgular
  • MySQL'den tanıdık olan fonksiyonların adları ve syntaxları
  • Schedule Query. 
    • Sorgu planlama
    • Job Oluşturma
12

Çarşamba 11/12 19.00

Veri Görselleştirme ve Analiz: Looker Studio - Pratik Uygulama

  • Looker Studio tanıtımı
  • Looker Studio ile hızlı veri görselleştirme
  • Dashboard yayınlama
  • Pratik uygulama: Looker Studio’da bir veri setinin görselleştirmesi
13

Pazartesi 16/12 19.00

Atölye #02: SQL ile Pratik Uygulamalar

  • Kodlama stili ve isimlendirme kuralları
  • Bugüne kadar öğrendiğiniz SQL komutları ile sorguları çözme pratiği
  • Google BigQuery public data setleri kullanarak gerçek hayat proje çözümü
    • Eğitmen tarafından sağlanan iş hayatında karşılaşılabilecek bir örnek üzerinden uygulama yapılarak soruların cevaplanması

Bilgi İstiyorum

Kursa kayıt olmak için formu doldurun, eğitim danışmanımız en kısa sürede sizlere ulaşarak kurs içeriği ve ücretlendirme hakkında detaylı bilgi verecektir.