Eğitimin Amacı ve Kapsamı
İş birimlerinde karar alma süreçleri genellikle karmaşık Excel tabloları, finansal özetler ve operasyonel kayıtlar üzerinde saatler süren manuel analizlere dayanır. Öte yandan, sayısal tabloları doğrudan bir sohbet modeline yapıştırmak ciddi hesaplama hatalarına yol açar. Bu eğitim, arka planda güvenli kod (Python/formül) çalıştıran yapay zeka veri analizi ortamlarını doğru ve güvenilir biçimde kullanmayı öğretir.
Katılımcılar veri temizleme, anomali tespiti, kohort ve trend analizi, grafik oluşturma ve bulguları iş hikayesine (data storytelling) dönüştürme adımlarını kod yazmadan uygular. Kuruma özel anonimleştirilmiş veri setleri üzerinde yapılan çalışmalarla analiz doğrulama kontrol listesi oluşturulur.
Kimler Katılmalı?
- Düzenli olarak Excel, CSV veya BI raporlarıyla çalışan finans, satış, pazarlama, satın alma ve operasyon uzmanları
- Veri bilimi ekibine bağımlı kalmadan hızlı keşifsel veri analizi (EDA) yapmak isteyen iş analistleri ve yöneticiler
- Tablo verilerinden yönetim sunumları için grafik ve içgörü çıkaran profesyoneller
- Orta düzeyde Excel/tablo mantığı bilmek yeterlidir; Python veya SQL bilgisi gerekmez
Kazanımlar
- Dil modellerinin doğrudan metin tahminiyle yaptığı hatalı hesaplamalar ile Code Interpreter/Analysis ortamlarının farkını ayırt etmek
- Bozuk formatlı, eksik veya dağınık Excel/CSV dosyalarını doğal dil komutlarıyla temizlemek ve birleştirmek
- Karmaşık Excel formülleri, Pivot kurguları ve istatistiksel özetleri yapay zeka yardımıyla saniyeler içinde üretmek
- Trendleri, mevsimselliği ve aykırı değerleri (outliers) tespit ederek uygun grafik türleriyle görselleştirmek
- Üretilen hesaplamaları kontrol toplamları (sanity check) ile doğrulamak ve bulguları karar odaklı yönetici yorumlarına dönüştürmek
Konular
Yapay Zeka ile Veri Analizinin Doğru Mimarisi
- LLM'ler neden doğrudan matematik yapamaz? Token tahmini ile Code Interpreter/Sandbox farkı
- Veri gizliliği: Kurumsal tabloları yüklemeden önce anonimleştirme, maskeleme ve sentetik veri kullanımı
- Analiz öncesi veri sözlüğü (data dictionary) ve kolon tanımlarını modele doğru tanıtma
Veri Hazırlama, Temizleme ve Excel Formül Desteği
- Farklı formatlardaki tarih, para birimi, metin ve eksik verileri doğal dil komutlarıyla standartlaştırma
- Çoklu tabloları birleştirme (join/merge) ve yeniden şekillendirme işlemleri
- Karmaşık Excel formülleri (XLOOKUP, INDEX/MATCH, LET), koşullu biçimlendirme ve VBA/Office Scripts üretimi
Keşifsel Veri Analizi (EDA) ve Görselleştirme
- Satış, maliyet, müşteri kaybı (churn) ve operasyonel performans verilerinde kırılım ve trend analizi
- Aykırı değerleri (anomali), korelasyonları ve Pareto (80/20) dağılımlarını sorgulama
- Karar vericiye uygun grafik seçimi ve etkileşimli/indirilebilir görseller üretme
Sayısal Doğrulama ve Veriden İçgörüye (Data Storytelling)
- Yapay zekanın yazdığı analiz adımlarını ve ara toplamları kontrol etme (kontrol toplamı protokolü)
- Korelasyon ile nedenselliği karıştırmama; yanıltıcı ortalamalara karşı dikkat
- Ham tablo çıktılarından 'Ne oldu, neden oldu, ne yapmalıyız?' yapısında yönetim içgörüsü yazma
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Yönetici sunumları, müşteri teklifleri ve kurumsal iletişim materyalleri için yapay zeka ile hikaye kurgulama, slayt tasarımı (Copilot, Gamma), diyagram ve kurumsal kimliğe uygun görsel üretimi eğitimi.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
Toplantı öncesi hazırlık, transkript analizi, karar ve aksiyon maddesi çıkarma, paydaş takibi ve proje koordinasyonu süreçlerini yapay zeka asistanlarıyla standartlaştıran uygulamalı eğitim.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
Yapay Zeka Ufukları
Yapay zekanın tarihsel gelişimi, makine öğrenmesi, derin öğrenme (CNN, RNN, Transformer), uzman sistemler, yapay zeka etiği, güvenlik ve sektörel gelecek trendleri.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Kurumsal süreçlerde üretilen yapay zeka çıktılarının (metin, analiz, özet, çeviri ve öneri) doğruluğunu, mantıksal tutarlılığını ve tamlığını denetlemek için sistematik doğrulama protokolleri kazandıran eğitim.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
Büyük dil modellerinde halüsinasyon nedenlerini anlama, source grounding teknikleriyle uydurma bilgi ve sahte referans üretimini engelleme ve birincil kaynak kontrolü yapma becerisi kazandıran eğitim.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
Yapay zeka araçlarını kullanırken KVKK/GDPR uyumu, kişisel verilerin ve ticari sırların korunması, gölge AI (Shadow AI) risklerinin önlenmesi ve güvenli veri maskeleme yöntemlerini öğreten eğitim.
- Canlı Kurs
- 4 modül
Bizimle iletişime geçin
