Yapay Zeka Eğitimi · Veri ve BI Analistleri

Veri ve BI Analistleri için Yapay Zeka Eğitimi

Her raporlama döngüsü aynı şeyleri getirir: art arda gelen anlık sorgu talepleri, sadece bir rakam değil bir anlatı isteyen dashboard'lar ve şema değiştiğinden beri kimsenin güncellemediği veri sözlükleri. Bu uygulamalı eğitim, SQL asistanlarını, BI aracı yardımcılarını ve yaygın sohbet araçlarını daha hızlı bir taslak ve belgeleme iş akışına dönüştürür, her sorgu sonucu ve içgörü, bir paydaşa ulaşmadan önce yine kaynağa karşı kontrol edilir.

modül: 6
saat: 12

Bize ulaşın

Veri ekibinin haftasını çoğu zaman bir başka “şu rakamı çeker misin” talebi, açıklama bekleyen bir dashboard ve şemanın gerisinde kalmış veri sözlüğü doldurur. Bunların hiçbiri ekibin asıl analiz işi değildir, ama hazırlanmadığında raporlama akışı durur.

AI SQL sorgusunun ilk taslağını çıkarabilir, eski bir sorguyu açıklayabilir ve dashboard verisinden içgörü metni hazırlayabilir. Buradaki risk de role özgüdür. Yanlış join ya da filtreyle yazılmış ikna edici bir sorgu ve gerçek gibi görünen hatalı KPI rakamı, kontrol edilmeden paydaş raporuna girebilir. Bu yüzden her sorguyu bilinen doğru sonuçla, her anlatıyı da alttaki sorgu çıktısıyla karşılaştırıyoruz.

İki günlük programda analistler kendi şemaları üzerinde SQL taslağı hazırlıyor ve hata ayıklıyor. Veri sözlüklerini ve metrik tanımlarını güncel tutuyor, dashboard rakamlarını kaynakla savunulabilen anlatılara çeviriyor ve paydaş raporlarına varsayım kontrolü ekliyorlar. Bütçe, tahmin ve sapma analizi yapan ekipler için FP&A ve finansal analistler eğitimimiz daha uygun kapsamı sunuyor.

Production erişimi yalnızca onaylı araçlarda kalıyor, kimlik bilgileri prompt'a girmiyor ve eğitimde sentetik ya da tamamen anonimleştirilmiş veri kullanıyoruz. Müfredatı BI yapınıza ve raporlama takviminize göre uyarlıyoruz. Diğer rol programlarını yapay zeka eğitimi programlarımız sayfasında inceleyebilirsiniz.

Anlık sorgu talepleri günü tüketiyor

"Şu tek rakamı çeker misin" talepleri, yanıtlanabildiğinden daha hızlı gelir ve her biri analistin asıl işe alındığı analiz çalışmasıyla yarışır. Yapay zeka sorguyu ve açıklamayı taslak olarak hazırlar, verinin ne anlama geldiğine yine analist karar verir.

Dashboard'lar kendini açıklamıyor

Bir grafik paydaşlara bir rakamın hareket ettiğini söyler, neden önemli olduğunu veya sonraki adımın ne olduğunu söylemez. Analistler, dashboard çıktısını bir anlatıya dönüştürmek için gerçek zaman harcar, yapılandırılmış bir yapay zeka desteği tam da bu taslak aşamasında, sonucun sahipliğini değiştirmeden zaman kazandırır.

Rakamsal ve sorgu halüsinasyonu gerçek ve özel bir risk

Yanlış bir join üzerine inandırıcı görünen bir SQL cümlesi yazan veya doğru gibi duran ama yanlış bir KPI rakamı söyleyen bir model, kötü yazılmış bir cümleden çok farklı bir hata türüdür. Analistlerin, her çıktıyı aynı kefeye koyan genel yapay zeka okuryazarlığı değil, yapay zeka dokunan rakamları doğrulamaya göre kurulmuş bir eğitime ihtiyacı var.

Gölge yapay zeka üretim verisiyle buluşuyor

Teslim tarihi baskısındaki analistler, daha hızlı bir cevap için şema örneklerini, sorgu çıktılarını ve bazen tam müşteri tablolarını zaten tüketici sohbet botlarına yapıştırıyor. Yapılandırılmış eğitim bu riski, bir prompt'un asla içermemesi gereken şeyler konusunda net sınırları olan, onaylı bir iş akışına çevirir.

Araçlar zaten BI yığınının içinde

Copilot tarzı asistanlar zaten SQL editörünün, BI aracının ve analistlerinizin her gün kullandığı çalışma sayfasının içinde. Eksik olan erişim değil, hangi raporlama görevinin devredileceğini, nasıl prompt yazılacağını ve bir rakam karar vericiye ulaşmadan önce sonucun nasıl doğrulanacağını bilmek.

01
Veri ve BI analistleri için yapay zeka temelleri
90 dkBaşlangıç
Büyük dil modelleri yapılandırılmış veri ve raporlama metniyle ne yapar, gerçek bir şemada veya canlı bir rakamda nerede yanılır? Analistler, canlı bir sorguya veya dashboard'a dokunmadan önce ortak bir dil ve görev bazlı bir devretme haritası kurar.
Büyük dil modellerinin yapılandırılmış veriyi doğal dil açıklamasından farklı ele alma biçimi
Sorgu ve rakamsal halüsinasyon: yanlış bir join, filtre veya KPI rakamında inandırıcı ama yanlış sonuç
Yapay zekaya uygun görevler ile analistte kalması gereken yargı kararları
İlk prompt'tan önce kurumun onaylı araçlarını belirlemek
Tipik bir raporlama döngüsünde düşük riskli başlangıç noktaları
02
Yapay zeka ile SQL ve sorgu hazırlama
120 dkBaşlangıç
Kendi şemanıza göre SQL ve BI aracı sorgularını AI ile taslaklamak, açıklamak ve hata ayıklamak. Production kimlik bilgilerini veya tam bir müşteri tablosunu asla bir sohbet penceresine koymadan. Taslak her sorgu, kimse güvenmeden önce bilinen doğru bir sonuçla karşılaştırılır.
Sade bir paydaş talebinden SQL sorgusu taslağı hazırlamak
Yabancı veya eski bir sorguyu yapay zekayla satır satır açıklatmak
Başarısız bir sorguyu yapay zeka önerileriyle, kendiniz doğrulayarak hata ayıklamak
SQL lehçeleri ile BI aracı sorgu dilleri arasında çeviri yapmak
Şema ve kimlik bilgisi sınırları: bir prompt'un asla içermemesi gerekenler
Taslak her sorguyu bilinen doğru bir sonuç kümesine karşı doğrulamak
03
Veri belgelendirme ve sözlükleri
120 dkOrta seviye
Veri sözlükleri ve kolon düzeyinde belgeler genellikle ilk bayatlayan şeydir. Bu modül, tanımları şema ve örnek veriden yapay zekayla taslak hazırlama ve paylaşımlı bir wiki'ye gitmeden önce kaynağa karşı doğrulama alışkanlığını kurar.
Şema, örnek değerler ve mevcut kullanımdan veri sözlüğü kaydı taslağı hazırlamak
Metrik tanımlarını ve bilinen uç durumları tutarlı biçimde belgelemek
Bir alanı kaynak sistemine ve dönüşüm mantığına kadar takip etmek
Belgelenmemiş veya belirsiz alanları sahip incelemesi için işaretlemek
Belgeleri değişen bir şemayla senkron tutmak
04
Dashboard ve içgörü metinleri
150 dkOrta seviye
Bir dashboard'un rakamlarını paydaşların gerçekten okuduğu içgörü, trend ve anomali notlarına dönüştürmek. Altta yatan sorgu ise analistin her zaman geri işaret edebileceği doğruluk kaynağı olarak kalır.
Bir dashboard'un altındaki veriden içgörü özeti taslağı hazırlamak
Trend ve anomali notlarını tutarlı bir kurum diliyle yazmak
Bir metrik tanımı değişikliğini kitleye hazır bir açıklamaya dönüştürmek
Tekrarlanan bir içgörü anlatısı şablonu kurmak
Bir grafiğin güvenli bir başlık yerine çekince gerektirdiği yerleri işaretlemek
Taslak bir anlatıyı üreten sorguya karşı mutabık kılmak
05
Paydaş raporlaması ve analiz kalite kontrolü
150 dkOrta seviye
Haftalık rapor ve tek seferlik paydaş talebi, yapay zekayla daha hızlı taslak hâline gelir, ardından analistin kendi kalite kontrol disipliniyle incelenir. Her çıktıda bir varsayım kontrol listesi ve bulguyu zorlayan bir soru bulunur.
Bir veri çekiminden paydaş raporları ve tek seferlik analiz talepleri hazırlamak
Her yapay zeka destekli analiz için bir varsayım kontrol listesi kurmak
Kendi bulgularını zorlayacak sorgu soruları üretmek
Yapay zeka taslağı özetleri altta yatan sorgu çıktısına karşı mutabık kılmak
Bir paydaş talebinde sorunun arkasındaki soruyu yanıtlamak
Farklı kitleler için güven dilini ayarlamak
06
Analitik ekipleri için yönetişim ve benimseme
90 dkİleri seviye
Eğitim almış bireylerden, üretim verisi etrafında yapay zekayı güvenle kullanan bir analitik fonksiyonuna geçiş. Bir inceleme standardı, ortak bir prompt ve sorgu kitaplığı, ekibin arkasında duracağı 90 günlük bir uygulama planı.
Her yapay zeka destekli sorgu, dashboard veya rapor için bir inceleme standardı
Analitik ekibi için ortak bir prompt ve sorgu kitaplığı kurmak
Üretim verisine dokunan yapay zeka araçları için erişim, saklama ve denetim izi gereksinimleri
Yapay zeka destekli analizi iç inceleme için kaydetmek
Ölçülebilir zaman kazancı olan pilot iş akışları seçmek
Elinizde kalan 90 günlük bir uygulama planı

Neler öğreneceksiniz?

SQL ve BI aracı sorgularını yapay zeka desteğiyle hazırlamak, açıklamak ve her sonucu bilinen doğru bir sorguya karşı doğrulamak
Bir dashboard'un rakamlarını paydaşların harekete geçebileceği içgörü metinlerine, trend ve anomali notlarına dönüştürmek
Değişen bir şemayla senkron kalan veri sözlüğü kayıtları ve metrik tanımları hazırlamak ve sürdürmek
Her rakamın arkasında bir varsayım kontrol listesi olan paydaş raporları ve anlık analiz üretmek
Bir paydaş fark etmeden kendi analizini zorlayacak sorgu soruları üretmek
Üretim verisinin asla onaysız bir prompt'a girmemesi için şema ve kimlik bilgisi sınırlarını uygulamak
Her yapay zeka destekli sorgu, dashboard veya rapora yayınlanmadan önce bir inceleme standardı uygulamak
Tüm analitik ekibinin yeniden kullanabileceği ortak bir prompt ve sorgu kitaplığı kurmak

Kimler katılmalı?

Fonksiyonlar arası veri analistleri ve BI analistleri
Analitik mühendisleri ve raporlama uzmanları
Ürün analitiği ve içgörü ekipleri
İş zekası yöneticileri ve analitik ekip liderleri
Satış, pazarlama veya operasyon ekiplerine gömülü analistler
Paydaş ve yönetici raporlamasını destekleyen veri ekipleri

Ana program iki gün sürer ve canlı oturumlar aktif bir yayın veya kapanışla çakışmasın diye raporlama takviminize göre planlanır. Yerinde ve canlı online formatlar aynı müfredatı kapsar.

Format: Yerinde veya canlı online
Süre: 2 gün (yaklaşık 12 saat, yarım günlük oturumlara bölünebilir)
Grup büyüklüğü: Grup başına en fazla 16 katılımcı
Dil: Türkçe veya İngilizce
Materyaller: Prompt kitaplığı, SQL ve sorgu şablonları ve inceleme kontrol listesi
Sertifika: Tamamlama sertifikası

Zeo 2011'de kuruldu, San Francisco, İstanbul, Ankara ve Lizbon'dan çalışıyor, uluslararası dijital pazarlama konferansı Digitalzone'u düzenliyor ve Copilot Akademisi'ni yürütüyor. Bu program, Zeo'nun 10+ yıllık danışmanlık ve eğitim deneyimini kurumsal yapay zeka benimsemesine taşır.

2011İstanbul'da kuruluş
10+yıllık danışmanlık ve eğitim deneyimi
3ofis: San Francisco, İstanbul, Ankara, Lizbon

Kurumsal RAG6 modül · 15 saatAI ve veri ekiplerine yönelik iki günlük RAG eğitimi. Corpus tasarımı, retrieval mühendisliği, kaynağa dayalı atıflar, değerlendirme ve pilotlarda çoğu zaman atlanan production güvenliği kalıplarını kapsar.Eğitimi incele

FP&A ve Finansal Analistler için Yapay Zeka6 modül · 12 saatFP&A ve finansal analistler için uygulamalı yapay zeka eğitimi: bütçe sürücülerinin çıkarılması, tahmin varsayımları, sapma yorumları ve yönetim kurulu raporları. Her rakam kaynağıyla mutabık kalır.Eğitimi incele

NotebookLM6 modül · 11 saatAraştırma, kurum içi yetkinlik ve bilgi yönetimi ekipleri için uygulamalı NotebookLM eğitimi: sınırları belli, kaynak temelli not defterleri kurma, alıntıları kontrol etme, brifing ve Sesli Özet hazırlama, iş akışını ekibe yayma.Eğitimi incele

Fine-Tuning ve LLMOps6 modül · 14 saatAI mühendisliği ekipleri için iki günlük uygulamalı eğitim. Fine-tuning kararından dataset mühendisliğine, SFT ve PEFT'ten değerlendirme, deployment ve devam eden LLMOps çalışmalarına kadar model adaptasyonunun tüm yaşam döngüsünü kapsar.Eğitimi incele

BI yığınınızı, kullandığınız araçları ve sorgu taleplerinin ya da paydaş raporlamasının en çok zaman aldığı noktayı anlatın. Modülleri ve şablonları raporlama döngünüze göre şekillendirelim.

Bize ulaşın

Ortak bir ekran başında birlikte plan yapan iki çizim figür

Ekibe göre

Sektöre göre

Araca göre

Veri ve BI Analistleri için Yapay Zeka Eğitimi