• Buradasın

    Veri Modelleme

    Özetteki ilgi çekici içerikler

    • Excel 2013'te Pivot Tablo İlişkileri Eğitimi

      Bu video, Faruk Çubukçu tarafından sunulan bir Excel eğitim videosudur. Faruk, Excel 2013'te yeni çıkan pivot tablo ilişkileri özelliğini anlatmaktadır. Video, Excel 2013'te pivot tablo oluşturma ve veri modeli kullanımı konusunu ele almaktadır. Faruk, müşteri, ürün ve sipariş tabloları üzerinden örnekler vererek, bu tablolar arasında ilişki kurma sürecini adım adım göstermektedir. Özellikle "bir'e çok" ilişki kavramını vurgulayarak, farklı tablolardan veri çekme ve pivot tablo oluşturma tekniklerini uygulamalı olarak anlatmaktadır. Video, veritabanı modelleme ve veri analizi yapmak isteyenler için faydalı bir kaynak niteliğindedir.

      • youtube.com

    • Power BI Desktop Konumlandırma Seçenekleri

      Bu video, Power BI eğitiminden alınmış bir ders kaydıdır. Eğitmen, Power BI Desktop'ın iş zekası projelerindeki konumunu ve kullanım alanlarını anlatmaktadır. Video, Power BI Desktop'ın iş zekası projelerindeki temel katmanlarını (veri katmanı, modelleme katmanı, görselleştirme) açıklayarak başlıyor. Ardından, Power BI Desktop'ın sadece bir görselleştirme aracı olarak kullanılabileceği, modelleme katmanı için SQL Server Analysis Service gibi alternatif araçların da mevcut olduğu anlatılıyor. Özellikle büyük veri modelleri için SQL Server Analysis Service'in avantajları ve performans sorunları ele alınıyor. Video, Power BI Desktop'ın farklı konumlandırma seçeneklerini ve bunların hangi durumlarda tercih edilmesi gerektiğini açıklıyor.

      • youtube.com

    • Coğrafi Bilgi Sistemleri Programı: Konusal Veri Modeli

      Bu video, Hakan Uykuçgil tarafından sunulan bir eğitim dersidir. Ders, Coğrafi Bilgi Sistemleri programının konusal veritabanı iki dersinde ünite bir konusal veri modelini ele almaktadır. Videoda öncelikle veri ve bilginin farkı açıklanmakta, ardından konusal veri ve konusal bilgi kavramları detaylandırılmaktadır. Daha sonra konusal veri tipleri (konumsal veri ve öznitelik verisi) anlatılmakta, yeryüzünü modelleme yöntemleri (gösterimli, uygunluk ve süreç modelleri) açıklanmaktadır. Son olarak vektörel veri modelleri (nokta, çizgi, poligon) ve rastgele veri modelleri (piksel) hakkında bilgiler verilmektedir.

      • youtube.com

    • Yapı Kredi Bankası'nın Data Governance Projesi Sunumu

      Bu video, Yapı Kredi Bankası Bilişim Teknolojileri Yönetiminde Yazılım Altyapıları, Mimari ve AR-GE Direktörü Bülent Erdemir'in yaptığı bir sunumdur. Bülent Bey, 2010 yılında başlayan ve hala devam eden Data Governance (GTG) projesi hakkında pratik tecrübelerini paylaşıyor. Sunumda öncelikle Yapı Kredi Bankası'nın genel bilgileri veriliyor, ardından GTG projesinin hedefleri, boyutları ve aşamaları detaylı şekilde anlatılıyor. Proje kapsamında 148 fiziksel veri modeli, 171 konu alanı, 13.000 tablo ve 175.000 kolon üzerinde çalışıldığı belirtiliyor. Sunum, projenin tasarım aşamasından başlayarak uygulama sürecini, kazanımlarını ve karşılaşılan zorlukları kapsamlı şekilde ele alıyor. Projenin hedefleri arasında veri tabanı isimlendirme ve tasarım standartları oluşturma, veri modelleme sürecini tekrar edilebilir hale getirme ve veri kalitesini yükseltme bulunmaktadır. Ayrıca, projenin yasal uyumluluk, uygulamaların yaşlanmasını önleme, tekrar edilebilir yazılım geliştirme süreçleri oluşturma ve veri kalitesi iyileştirme gibi kazanımları da paylaşılmaktadır.

      • youtube.com

    • ClickSense ile İş Analitiği ve İş Zekası Projesi Geliştirme Eğitimi

      Bu video, müşteri başarı yöneticisi Önder Altınbilek tarafından sunulan, ClickSense platformu kullanılarak iş analitiği ve iş zekası projeleri geliştirme konulu kapsamlı bir eğitim içeriğidir. Altınbilek, bir teknoloji kuruluşunda 12 yıldan fazla hizmet vermiştir. Video, analitik yaklaşım kavramının tanımı ile başlayıp, ClickSense platformunun kullanımı, veri modelleme stratejileri, performans optimizasyonu teknikleri ve grafik seçimi gibi konuları adım adım ele almaktadır. İçerik, başarılı bir iş zekası projesi için gerekli adımları, proje yönetim süreçlerini ve sürdürülebilirlik konularını detaylı şekilde açıklamaktadır. Eğitimde star schema ve snowflake gibi veri modelleme şekilleri, incremental load teknikleri, QVD dosyaları, calculate dimension, aggr fonksiyonu ve set analysis kullanımı gibi teknik konular detaylı olarak anlatılmaktadır. Ayrıca, "cockpit-analiz-raporlama" metodolojisi, kullanıcı dostu tasarım prensipleri ve doğru grafik tipinin seçiminin önemi de vurgulanmaktadır. Video, soru-cevap bölümüyle sona ermektedir.

      • youtube.com

    • Salesforce Sistem Yöneticisi Eğitimi: Veri Modelleme ve Nesne Yönetimi

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan Salesforce eğitim serisinin üçüncü dersidir. Eğitmen, Hakan ve Ema adlı katılımcılarla birlikte interaktif bir şekilde ders anlatmaktadır. Video, Salesforce'de veri modelleme, nesne yönetimi ve alan yönetimi konularını kapsamlı şekilde ele almaktadır. İçerikte lookup (arama) ilişkisi, master-detail (patron-eleman) ilişkisi gibi nesne ilişkileri, alan tipleri, paylaşım kuralları ve görünürlük ayarları detaylı olarak açıklanmaktadır. Ayrıca, özel nesne oluşturma, alan ekleme ve düzenleme, page layout konsepti ve roll-up summary field kullanımı gibi pratik uygulamalar gösterilmektedir. Eğitim, Salesforce şema oluşturucu aracını kullanarak örnek projeler üzerinden (kişi, proje eforu, müşteri nesneleri) konuları adım adım göstermektedir. İzleyiciler, veri modelleme kararlarının sistemin gelecekteki kullanımı üzerindeki etkilerini ve performans faktörlerini anlamak için gerekli bilgileri edinebilirler.

      • youtube.com

    • Power BI'de Query Folding ve Veri Modelleme Eğitimi

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan Power BI eğitim içeriğidir. Video, Power BI'de SQL gibi nizami veri kaynaklarıyla çalışırken uygulanması gereken best practice'leri ele almaktadır. İlk bölümde query folding kavramı, Azure SQL sunucusu üzerinden satış bütçe örneği üzerinden açıklanırken, ikinci bölümde veri modeli dersinde öğretilen Snowflake ve Starsh kavramları ile Power Query'de tablo birleştirme işlemleri gösterilmektedir. Eğitim, desteklenmeyen transformasyonların en sonlara bırakılması gerektiği, gereksiz veri trafiğinin önlenmesi ve refresh hızının artırılması gibi performans optimizasyonu konularını içermektedir. Ayrıca, SQL kodu yazma konusunda deneyimli olmayan kullanıcılar için Power Query arayüzünün avantajları ve SQL sorgusu kullanmanın mümkün olduğu da belirtilmektedir.

      • youtube.com

    • Power BI'de Veri Nesneleri Arasındaki İlişkiler ve Rapor Oluşturma Eğitimi

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan Power BI programı hakkında kapsamlı bir eğitim içeriğidir. Video, Power BI'de veri nesneleri arasındaki ilişkileri kurma sürecini adım adım göstermektedir. İlk olarak Northwind veritabanı üzerinden Excel dosyasından veri çekme ve veri modeli oluşturma, ardından birincil anahtar kavramı ve tablolar arasındaki ilişkilerin (many to one, one to many) nasıl tanımlanacağı anlatılmaktadır. Son bölümde ise sipariş verilerini kullanarak Power BI'de tablo oluşturma, filtreleme teknikleri ve görselleştirme yöntemleri gösterilmektedir. Eğitim içeriğinde ayrıca Power BI'nin sadece Excel'e değil, SQL Server, Oracle gibi veritabanlarına ve Google Analytics gibi online veri servislerine de bağlanabildiği belirtilmektedir. Slicer kullanımı, tarih filtreleme, kategori filtreleme ve pychart, barchart gibi görselleştirme teknikleri de detaylı şekilde açıklanmaktadır.

      • youtube.com

    • Secondary Table Kullanımı Eğitim Videosu

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, bir eğitmen tarafından secondary table (ikinci tablo) kavramı ve kullanımı anlatılmaktadır. Video, secondary table kavramının ne olduğunu açıklayarak başlıyor ve ardından bir örnek üzerinden uygulamalı olarak gösteriyor. Eğitmen, bir varlık sınıfının içindeki alanları farklı tablolara haritalamak için secondary table antasyonunun nasıl kullanılacağını adım adım anlatıyor. Örnek olarak "Personel" sınıfı üzerinden, "Adres" ve "Telefon" gibi alanların "Personel Detay" adlı başka bir tabloya nasıl haritalanabileceği gösteriliyor. Ayrıca, alanların isimlerinin nasıl değiştirilebileceği ve tablolar arasındaki ilişki nasıl kurulabileceği de detaylı olarak açıklanıyor.

      • youtube.com

    • Power Pivot'ta Tablo Arası İlişki Kurma Eğitimi

      Bu video, Power Pivot programında tablo arası ilişki kurma konusunda bir eğitim içeriğidir. Eğitmen, Excel'den kopyala yapıştırla alınan coğrafya tablosu ile Power Pivot'taki Store tablosu arasındaki ilişkiyi göstermektedir. Video, tablo arası ilişki kurmanın iki farklı yöntemini adım adım anlatmaktadır. İlk yöntem, alanların üstünde sağ tıklayıp ilişki oluştur düğmesine basarak, ikinci yöntem ise Giriş sekmesindeki Diyagram Günü özelliğini kullanarak sürükle-bırak yöntemiyle ilişki kurmaktır. Ayrıca, kurulan ilişkilerin nasıl yönetileceği ve silineceği de gösterilmektedir. Video, Power Pivot'ta veri modelleme yapmak isteyenler için temel bir rehber niteliğindedir.

      • youtube.com

    • ASP.NET MVC Veri Modelleme Eğitimi

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan ASP.NET MVC framework'ünde veri modelleme konusunu anlatan bir eğitim dersidir. Berivan, Cihan, İsmail, Muhammed ve Murat gibi öğrenciler de dersin katılımcıları olarak yer almaktadır. Video, ASP.NET MVC'de veri modelleme konusunu adım adım ele almaktadır. İlk olarak action ve view arasında veri transferi, model sınıfı oluşturma ve kullanma, ardından birden fazla veriyi liste formatında modelleyerek aktarma, tablo oluşturma ve MVC tasarım örüntüsünün temel prensipleri anlatılmaktadır. Eğitmen, örnek bir müşteri veritabanı üzerinden modelleme yaparak, veri ile gösterimin birbirinden nasıl ayrılacağını göstermektedir. Videoda ayrıca staj dersi hakkında bilgiler de verilmektedir. Staj takvimi, başvuru tarihleri ve projelerin teslim tarihleri açıklanmakta, öğrencilerin ASP.NET Core, MVC, Entity Framework gibi teknolojiler kullanarak e-ticaret uygulamaları, blok uygulamaları ve otomasyon sistemleri gibi projeler hazırlayabilecekleri belirtilmektedir.

      • youtube.com

    • Veri Analizi Departmanı Tanıtımı

      Bu video, bir veri analizi departmanının çalışanının kendi deneyimlerini anlattığı bir tanıtım içeriğidir. Videoda, yoğun bir veri analizi departmanının günlük işleyişi anlatılmaktadır. Çalışanlar, şirketin ve departmanın stratejilerine uygun anlamlı bilgiler aramak için büyük verileri analiz ederler. Bu analizler bazen talep olarak, bazen de kendi stratejilerine uygun olarak yapılır ve sonuçlar analiz, fizibilite, rapor veya veri modeli olabilir. Çalışanlar, aynı anda farklı açılardan analiz yapmak zorunda kalabilirler ve bu işin yoğun olmasına rağmen keyifli olduğunu belirtirler.

      • youtube.com

    • Excel'de Power Pivot Üzerinde KPI Oluşturma Eğitimi

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı Excel'de Power Pivot üzerinde KPI (Key Performance Indicator) oluşturma sürecini adım adım göstermektedir. Video, KPI'nin ne olduğunu açıklayarak başlıyor ve ardından satış adetleri, kar oranı ve iadelerle ilgili veriler üzerinden KPI oluşturma sürecini detaylı şekilde anlatıyor. Öncelikle veri modeli oluşturma, pivot tablo oluşturma ve ölçüler (measures) oluşturma adımları gösteriliyor, ardından bu ölçüler üzerinden satış toplamları, iade toplamları ve kar oranları hesaplanıyor. Son olarak, bu ölçüler üzerinden durum statüleri (status) oluşturuluyor ve farklı kategorilere göre (satış, iade, kar oranı) kırmızı-yeşil renk kodlaması yapılıyor.

      • youtube.com

    • Kullanım Durum ve Veri Modelleme Ünitesi Eğitim Videosu

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, kullanım durum ve veri modelleme ünitesinin ilk bölümünü anlatmaktadır. Video, kullanıcı merkezli sistem geliştirme, kullanım durum modelleme ve veri modelleme kavramlarını açıklamaktadır. İçerikte kullanım durum diyagramının dört temel bileşeni (kullanım durumları, aktörler, ilişkiler ve sistem sınırı) detaylı olarak ele alınmakta ve her biri için örnekler verilmektedir. Ayrıca aktörlerin dört temel grubu (birincil iş aktörleri, birincil sistem aktörleri, harici sunucu aktörleri ve harici alıcı aktörleri) ve ilişkiler (bağıntı, genişletme, ekleme ve kalıtım ilişkileri) açıklanmaktadır. Video, bir sonraki bölümde veri modelleme ve veri yaşam döngüsü konularının işleneceğini belirterek sona ermektedir.

      • youtube.com

    • Power BI Masaüstünde Veri Modelleme İçin Üç Pratik Özellik

      Bu video, Olcay Çelik tarafından sunulan Power BI eğitimleri TV kanalında yayınlanan bir eğitim içeriğidir. Olcay, veri modelleme konusunda deneyimli bir uzman olarak Power BI'de veri modelleme yaparken kullandığı üç pratik özelliği göstermektedir. Video, Power BI'de veri modelleme yaparken kullanılabilecek üç önemli özelliği adım adım göstermektedir: farklı görünüm ekleme, çoklu seçim yapma ve klasör kavramı. Her özellik için önce teorik bilgi verilip ardından pratik uygulama gösterilmektedir. Bu özellikler sayesinde veri modelleme süreci daha düzenli, hızlı ve etkili hale getirilebilir. Video, özellikle veri modelleme yaparken zaman kazanmak isteyen kullanıcılar için faydalı bilgiler içermektedir.

      • youtube.com

    • Veri Modelleme ve Veri Yaşam Döngüsü Dersi

      Bu video, "Kullanım Durumu ve Veri Modelleme" ünitesinin ikinci bölümünü içeren bir eğitim dersidir. Video, veri modelleme ve veri yaşam döngüsü konularını detaylı şekilde ele almaktadır. İlk olarak veri modelinin ne olduğu, veri yaşam döngüsünün aşamaları ve farklı bilgi seviyelerine göre dört temel veri modeli (harici, kavramsal, mantıksal ve fiziksel) açıklanmaktadır. Daha sonra varlık ilişki diyagramları, varlık, öznitelik ve ilişki kavramları hastane bilgi sistemi örneği üzerinden anlatılmaktadır. Video, bir sonraki üniteye geçişle sonlanmaktadır.

      • youtube.com
  • Yazeka sinir ağı makaleleri veya videoları özetliyor