SQL İle 5 Günde Veri Bilimine Giriş

Seviye : Başlangıç

Süre: 5 Gün (Günde 2 saat, toplam 10 saat)

Eğitim Platformu: SINUZEM OYS, Microsoft Teams

Ücret: 1500 TL

Sertifika: E-Devlet Onaylı Sertifika Verilecektir

Eğitim Tarihi: 09-13 Şubat 2026         Eğitim Saatleri: 19.30 – 21.30

Eğitim Ana Planı:

• 1. Gün: SQL Dünyasına Giriş ve Veri Keşfi
• 2. Gün: Veri Filtreleme ve Koşullu Sorgular
• 3. Gün: Veri Analizi ve Gruplandırma (Aggregations)
• 4. Gün: İlişkisel Veriler ve Tablo Birleştirme (JOIN)
• 5. Gün: Veri Bilimi Entegrasyonu ve Final Projesi

 Eğitim Materyali: Kurs sonunda katılımcılara derslerde kullanılan tüm .sql sorgu dosyaları ve Python notebook’ları dijital olarak teslim edilecektir.

Donanım Gereksinimleri:

• İşlemci: En az çift çekirdekli (Dual-Core) Intel i3/i5 veya AMD eşdeğeri işlemci.
• Bellek (RAM): MS SQL Server ve Python ortamlarının aynı anda akıcı çalışabilmesi için en az 8 GB RAM (4 GB ile de çalışılabilir ancak performans düşük olabilir).
• Depolama: Kurulumlar ve veri setleri için en az 10 GB boş disk alanı (SSD olması tercih edilir).
• İşletim Sistemi: Windows 10/11 (MS SQL Server yerel kurulumu için en uyumlu sistemdir). MacOS kullanıcıları Docker üzerinden veya bulut tabanlı araçlarla katılım sağlayabilir.

2. İnternet Gereksinimi

• Hız: Canlı ders takibi ve bulut veritabanı (Azure/AWS) bağlantıları için en az 8-10 Mbps hızında stabil bir internet bağlantısı.
• Kota: Eğitim süresince video akışı ve yaklaşık 1-2 GB civarındaki kurulum dosyalarının indirilmesi için yeterli veri kotası.

3. Kullanılacak Yazılımlar (Ücretsiz Sürümler)

Eğitim başlamadan önce şu araçların kurulu olması eğitim verimliliğini artıracaktır:

• Veritabanı Motoru: MS SQL Server Express Edition (Ücretsiz sürüm).
• Yönetim Arayüzü: SQL Server Management Studio (SSMS) veya daha hafif bir alternatif olan Azure Data Studio.
• Veri Bilimi Ortamı: Anaconda Navigator (Jupyter Notebook kullanımı için) veya doğrudan Google Colab (Kurulum gerektirmeyen bulut tabanlı alternatif).
• Kütüphaneler: Python üzerinde SQL bağlantısı için pyodbc veya sqlalchemy kütüphaneleri (Eğitim sırasında kurulacaktır).

Hedef Kitle:

• Kariyer Değiştirmek İsteyenler: Farklı sektörlerde çalışıp veri odaklı rollere (Veri Analisti, İş Analisti) geçiş yapmak isteyen başlangıç seviyesindeki bireyler.
• Veri Bilimi ve Yapay Zeka Öğrencileri: Makine öğrenmesi modelleri kurmadan önce verinin kaynağına (SQL) inmek ve veriyi manipüle etmeyi öğrenmek isteyen üniversite öğrencileri veya mezunları.
• İş Analistleri ve Raporlama Uzmanları: Excel veya manuel yöntemlerle rapor hazırlayan, ancak daha büyük verilerle daha hızlı ve otomatize raporlar sunmak isteyen profesyoneller.
• Yazılım Geliştirmeye Yeni Başlayanlar: Uygulama geliştirme süreçlerinde veritabanı mantığını ve uygulama-veritabanı etkileşimini (Python örneğiyle) kavramak isteyen meraklılar.

• Kendi İşini Yöneten Girişimciler: Şirket verilerini anlamlandırmak, müşteri davranışlarını analiz etmek ve dışa bağımlı kalmadan temel raporlarını çekmek isteyen işletme sahipleri.
• Python Kullanıcıları: Python dilini bilen ancak veriyi çekme, temizleme ve hazırlama aşamasında SQL’in gücünden yararlanarak iş akışını hızlandırmak isteyenler.
• Sektör Bağımsız “Veri Okuryazarı” Olmak İsteyenler: Pazarlama, İnsan Kaynakları veya Finans gibi departmanlarda çalışıp, “veriye dayalı karar verme” becerisini teknik bir temele oturtmak isteyen her kademeden çalışanlar.

Bu kursun en büyük avantajı, “önceden programlama bilgisi gerektirmemesi” sayesinde teknoloji dünyasına girmek isteyen herkesi kapsayabilmesidir.

KURS HEDEFLERİ

• İlişkisel Veritabanı Mantığı: Verilerin nasıl saklandığını ve tablolar arasındaki ilişkileri kavramak.
• SQL Sorgulama Yetkinliği: Temel ve ileri seviye SQL komutlarıyla veri çekme ve filtreleme becerisi kazanmak.
• Veri Analizi ve Raporlama: Gruplandırma ve toplama fonksiyonlarını kullanarak anlamlı özet raporlar üretmek.
• Veri Birleştirme (JOIN): Farklı kaynaklardaki verileri bir araya getirerek kapsamlı analizler yapmak.
• Python Entegrasyonu: Jupyter Notebook üzerinden veri tabanına bağlanmak ve veriyi analiz için içeri aktarmak.
• Uygulamalı Deneyim: Gerçek dünya veri kümeleriyle çalışarak teorik bilgiyi pratik çözümlere dönüştürmek.

İçerik: Bu eğitim, modern veri dünyasının temel dili olan SQL’i ve ilişkisel veritabanı mantığını, tamamen uygulamalı bir yaklaşımla ve sıfırdan başlayarak öğretmektedir. Katılımcılar, MS SQL Server üzerinde gerçek dünya veri setlerini kullanarak karmaşık sorgular yazmayı, verileri gruplandırarak anlamlı raporlar üretmeyi ve farklı tablolardaki verileri profesyonelce birleştirmeyi öğreneceklerdir. Programın sonunda ise SQL yetkinliklerini Python ve Jupyter Notebook ekosistemiyle entegre ederek, veri tabanından çektikleri ham veriyi bir veri bilimci gözüyle analiz edip görselleştirmeye hazır hale geleceklerdir.

SINAV: Online çoktan seçmeli sınav yapılacaktır. Sınav tarihi ve saati eğitimin sonunda duyurulacaktır. Sınav sonunda 100 puan üzerinden 70 puan alanlar başarılı sayılıp E-Devlet Onaylı Sertifika Almaya hak kazanacaklardır.

Eğitmenler: Dr. Öğr. Üyesi Ahmet KARAOĞLU

Eğitmenin kısa özgeçmişi: 2011 yılından bu yana her yıl kesintisiz olarak “Veri Tabanı Yönetim Sistemleri” dersleri veren Dr. Öğr. Üyesi Ahmet Karaoğlu, SQL mimarisi ve veri modelleme konularında derin bir uzmanlığa sahiptir. Akademik kariyerinin yanı sıra makine öğrenmesi ve yapay zeka alanlarında yürüttüğü çalışmalarla verinin işlenmesi ve analizi süreçlerinde geniş bir tecrübe edinmiştir. Daha önce gerçekleştirdiği “Yapay Zekaya Giriş” eğitimleriyle karmaşık konuları her seviyeye uygun şekilde aktarma becerisini kanıtlayan Karaoğlu, bu eğitimde SQL tecrübesini modern veri bilimi teknikleriyle harmanlayarak katılımcılara sunmaktadır.