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 Akıcılığı

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

Veri Akıcılığı

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

Veri Akıcılığı

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 Akıcılığı

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

Veri Akıcılığı

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

Veri Akıcılığı

Hadi pratik yapalım!

Veri Akıcılığı

Preparing Video For Download...