Veri araçları ve teknolojilerini etkinleştirme

Veri Akıcılığı

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Veri araçlarının çıktıları

Doğru araçlar, çalışanların verileri analiz etmesini ve veri ürünleri geliştirmesini sağlar
Modern araçlar tüm kullanıcı grupları için erişilebilir olmalıdır

Veri yetkinliği için araç listesi

Veri görselleştirme araçları

Diğer adıyla iş zekâsı (BI) araçları
Veri kümelerini etkili görseller, panolar ve raporlara dönüştürürler
Örnekler:
- Tableau, Microsoft Power BI ve Looker

Veri görselleştirme araçları örneği

E-tablo araçları

E-tablolar: Microsoft Excel ve Google Sheets
Özet tablolar, fonksiyonlar ve grafikler, temel özetlemeden daha karmaşık analizlere kadar uygundur

E-tablo örneği

Programlama dilleri

Daha teknik kullanıcılar için Python ve R gibi programlama dilleri yaygındır
Python’un sadeliği ve çok yönlülüğü, veri analizi ve makine öğrenimi için onu tercih edilen kılar
R, özellikle istatistiksel analiz ve veri görselleştirme için tasarlanmış uzman bir dildir

Programlama dilleri örneği

Veri sorgulama için SQL

Veritabanlarıyla çalışırken structured query language (SQL) temel bir araçtır
Kullanıcılar ilişkisel veritabanlarındaki verileri çıkarabilir, işleyebilir ve analiz edebilir
MySQL, PostgreSQL ve AWS Redshift gibi farklı veritabanlarında geçerlidir

SQL örneği

Komut satırı araçları

Komut satırı araçları şunlara hizmet eder:
- Dosya işlemlerini otomatikleştirme
- Sürüm kontrolünü kolaylaştırma
- Bulut hizmetleriyle sorunsuz entegrasyon
- Veri hatlarını verimli yürütme
Örneğin: Git, kod ve verideki değişiklikleri yönetmek ve izlemek için kullanılan bir sürüm kontrol sistemidir

Komut satırı araçları örneği

Hadi pratik yapalım!

Veri Akıcılığı

Preparing Video For Download...