Why should you become data-literate? To answer this question, you'll learn why data literacy is an essential skill, how to get from data to insights, and how data can help with decision-making. 

Why data literacy is an essential skill

Defining data literacy

The data literacy toolbox

Data literacy in action

From data to insights

DIKW pyramid as a process

What is insight?

The DIKW journey

Data-driven decision making

Becoming data-driven

Facts & myths about being data-driven

The data-driven process

Fitting the problem statement

Data Literacy Basics

Data is everywhere nowadays, but how do you find the right data for your problem? In this chapter, you'll learn about data sources, common types of data, how to manage data, and what to do about common data problems.

Dört bir yanımız verilerle dolu

Doğru verileri bulma

Doğru veri kaynağını bulma

Seçenekler

Açık veriler

Dahili veriler

Açık ve dahili veri kaynakları

Yaygın veri türleri

Veri türlerinin önemi

Yapılandırılmış veriler

Yapılandırılmamış veriler

Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler

Niceliksel ve niteliksel veriler

Verileri yönetme

True

False

Veritabanlarını kullanma

Bulutta depolama

Veri işlem hattı

Veritabanı

Gösterge Paneli

Hangi araca ihtiyacınız var?

Yaygın veri sorunları

Veri sorunlarının sonuçları

Veri sorunlarını bul

Hatalı veriler ve veri yanlılığına karşı yapılması gerekenler

Reading Data

In this chapter, we dive deeper into how to analyze your data to get the insights you need. You'll learn how and when to use the four types of analytics: descriptive, diagnostic, predictive, and prescriptive analytics.

Descriptive analytics

Reasons (not) to use descriptive analytics

Exploring the data

Exploring connections

Diagnostic analytics

Finding causes

Root cause analysis steps

Descriptive vs. diagnostic analytics

Predictive analytics

Are we predicting yet?

Building a predictive model

Looking into the future

Prescriptive analytics

Characteristics of prescriptive analytics

Predictive vs. prescriptive analytics

Matching use cases to the type of analytics

Working with and Analyzing Data

In the final chapter, we'll cover communicating the insights you gained from your data. You'll learn how to use visualizations and storytelling to craft an engaging data story and learn about the three keys to communicating effectively.

Data visualizations

The purpose of visualizations

Providing context

Data storytelling

(Not) part of the story

Crafting a story

Three keys to communicating effectively

Focus on your central message

Getting your outline in order

The importance of form

From data to story: a case study

Formulating the central message

Setting up the narrative structure

Choosing visualizations

Best and bad practices

Wrap-up

Communicating Insights

Data Visualization Cheatsheet

Course Glossary

Dört bir yanımızda verilerin olması, veri okuryazarlığını önemli bir yaşam becerisi haline getirir. Bu beceri, veriler hakkında doğru soruları sormanızı ve verileri okumak, yorumlamak ve iletmek için doğru araçları seçmenizi sağlar. Teknik olmayan bu eğitim, veri konusunda kendinize güvenmeniz ve verilerin eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmek ve değişimi yönlendirmek için nasıl kullanılabileceğini anlamanız için sizi gerekli bilgi ve becerilerle donatacaktır.
 
Uygulamalı egzersizlerle verilerden içgörülere nasıl ulaşacağınızı, verilerin karar verme sürecini nasıl yönlendirdiğini, verilerin nasıl toplanacağını ve yönetileceğini, dört tür analizi ve veri iletişiminizi geliştirmek için hikaye anlatımı ile görselleştirmeleri nasıl kullanacağınızı ve daha fazlasını öğreneceksiniz.
 
Temel bilgilerle başlayarak veri okuryazarlığının neden önemli olduğunu ve veri okuryazarı olmak için neden adım atmanız gerektiğini anlayacaksınız. Ayrıca, içgörü elde etmekten karar vermeye kadar birçok alanda verileri kendi yararınıza nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.
 
Ardından, en yaygın türlerden bazılarına bakarak veri kaynaklarını nasıl tanımlayacağınızı, nasıl yöneteceğinizi ve verilerinizle ilgili sorunlarla karşılaştığınızda ne yapmanız gerektiğini keşfedeceksiniz.
 
Bu veri okuryazarlığı kursunun ikinci yarısında, veri analitiğini kullanarak nasıl içgörüler elde edebileceğinize odaklanacaksınız. Farklı analiz türlerini ve bunların ne zaman uygulanacağını keşfetmenin yanı sıra veri görselleştirmelerini ve hikaye anlatımını kullanarak bulgularınızı etkili bir şekilde sunmayı öğreneceksiniz.
 
Kursu bitirdiğinizde veri okuryazarlığının modern dünyada neden bu kadar önemli olduğunu ve kullanacağınız doğru veri türlerini tanımlamaya ilişkin bazı temel bilgileri anlamış olacaksınız.
 
Veri okuryazarlığı yolculuğunuza başlama zamanı!

Videolar, videoların sol alt köşesindeki "Transkripti göster" seçeneğine tıklayarak görüntüleyebileceğiniz canlı transkriptler içerir.
Ders sözlüğü, sağdaki kaynaklar bölümünde bulunabilir.
CPE kredisi alabilmek için kursu tamamlamanız ve geçerli değerlendirmede %70 puan almanız gerekir. Sağdaki CPE kredileri başlığına tıklayarak değerlendirmeye gidebilirsiniz.

<h2>Veri Okuryazarlığının Temellerini Keşfedin</h2> 
Veri her yerdedir ve bu da veri okuryazarlığını önemli bir yaşam becerisi haline getirmektedir. Veriler hakkında doğru soruları sormanızı ve verileri okumak, yorumlamak ve iletmek için doğru araçları seçmenizi sağlayan bir beceridir. Teknik olmayan bu eğitim, veri konusunda kendinize güvenmeniz ve verilerin eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmek ve değişimi yönlendirmek için nasıl kullanılabileceğini anlamanız için sizi gerekli bilgi ve becerilerle donatacaktır.
 
Uygulamalı alıştırmalarla, verilerden içgörülere nasıl ulaşacağınızı, verilerin karar verme sürecini nasıl yönlendirdiğini, verilerin nasıl toplanacağını ve yönetileceğini, dört tür analitiği ve veri iletişiminizi geliştirmek için hikaye anlatımı ve görselleştirmeyi nasıl kullanacağınızı ve daha fazlasını öğreneceksiniz.
 
Veri okuryazarlığının neden önemli olduğunu ve veri okuryazarı olmak için neden adımlar atmanız gerektiğini anlayarak temel bilgilerle başlayacaksınız. Ayrıca, içgörü elde etmekten karar vermeye kadar verileri kendi yararınıza nasıl kullanacağınızı da öğreneceksiniz.
 
<h2>Verileri Daha Derinlemesine Anlayın</h2> 
Ardından, en yaygın türlerden bazılarına bakarak veri kaynaklarını nasıl belirleyeceğinizi, bunları nasıl yöneteceğinizi ve verilerinizle ilgili sorunlarla karşılaştığınızda ne yapmanız gerektiğini keşfedeceksiniz.
 
Bu veri okuryazarlığı kursunun ikinci yarısında, veri analitiğini kullanarak nasıl içgörü kazanabileceğinize odaklanacaksınız. Farklı analiz türlerini ve bunların ne zaman gerçekleştirileceğini keşfetmenin yanı sıra, veri görselleştirmeleri ve hikaye anlatımını kullanarak bulgularınızı etkili bir şekilde sunmayı da öğreneceksiniz.
 
Bitirdiğinizde, veri okuryazarlığının modern dünyada neden bu kadar önemli olduğunu ve kullanmanız için doğru veri türlerini belirlemenin bazı temellerini güçlü bir şekilde anlayacaksınız.

Veri her yerde, bu yüzden veri okuryazarlığı önemli bir yaşam becerisidir. Veriyi okuyup analiz edebilmek.

Veri Okuryazarlığına Giriş

Dört bir yanımızda verilerin olması, veri okuryazarlığını önemli bir yaşam becerisi haline getirir. 

Veri Okuryazarlığı Uzmanı

İşletmeler için Veri Becerileri

Veri türlerinin önemi

Veri Okuryazarlığına Giriş

Uygulamalı etkileşimli egzersiz