Giriş

"Veri" kelimesini duymadan tek bir gün geçmiyor. Sanki hayatımız onun etrafında dönüyor. değil mi? Günlük yaşamda çok derin bir şeyle, onu işleyen ve kullanan bütün bir alan olmalıdır. Veri analitiğinde olan tam olarak budur. Teknik bilgi birikimine sahip kişiler saatlerce kafa karıştırıyor. veri kümeleri. Ama oraya nasıl gidilir? Göz korkutucu bir alan gibi görünebilir, ancak oldukça ilgi çekicidir. İhtiyacınız olan tek şey, veri teknolojileri çalışması hakkında temel bir anlayış, veri analitiği projelerinde çalışma deneyimi ve ayrıntılara dikkat etmektir.

Veri yolculuğundaki yeriniz ne olursa olsun, veri analitiği projeleri uzmanlığınıza, özgeçmişinize ve gerçek dünyaya önemli bir değer katar. Bu makale, en iyi 10 veri analitiği projesini listeler ve tartışır.

Önce birkaç temel kavramla başlayalım.

Veri Analitiği Proje Türleri

Dört ana veri analitiği projesi türü vardır: tanımlayıcı, tanılayıcı, tahmine dayalı ve kuralcı. Her türün kendi amaçları ve hedefleri vardır. Her biri hakkında daha fazla bilgi edinmek için okumaya devam edin.

Tanımlayıcı Analitik Projeler

Tanımlayıcı analitik, en çok kullanılan analitik türlerinden biridir, çünkü "orada ne olduğunu ve ne olduğunu" aktarır. Sonuç olarak, tanımlayıcı projeler, geçmiş verileri kullanmaya ve gelecekteki kullanım için eğilimleri/kalıpları anlamaya odaklanır. Ana hedef, gelecekteki kararları bilgilendirmeye yardımcı olacak eğilimler ve kalıplar hakkında bilgi edinmektir.

Tanımlayıcı analitik projeleri aşağıdakileri içerebilir.

• Instagram gibi platformlar için sosyal medya analitiği.
• Satış modellerini incelemek için pazarlama kampanyalarının performans analizi.
• Borsa analizi.

Teşhis Analitiği Projeleri

Adından da anlaşılacağı gibi, teşhis analitiği, bir sorunu tanımlamayı ve ardından temel nedenlerini aramayı ifade eder. Sonuç olarak projeler, bir şeyin neden olduğunu ve buna hangi faktörlerin katkıda bulunduğunu anlamak için verilerin analiz edilmesini içerir.

Teşhis analitiğinin en standart uygulamalarından biri siber güvenlik alanındadır. Siber güvenlik uzmanları, veri ihlallerini incelemek ve bunlar ile güvenlik derecelendirmeleri arasında bir bağlantı bulmak için aynı şeyi kullanır.

Örnekler:

• Pazar Talebinin İncelenmesi
• Şirket Kültürünü Geliştirmek
• Teknoloji Sorunlarını Belirleme

Tahmine Dayalı Analitik Projeleri

Herhangi bir tanımlayıcı analitik görevinin sonraki adımı, tahmine dayalı analitiği içerir. İkincisi, gelecekteki durumları tahmin etmek için istatistiksel yöntemler ve makine öğrenimi modelleri kullanmakla ilgilidir. Sonuç olarak, tahmine dayalı analitik projeleri, daha bilinçli kararlar almak ve iş süreçlerini optimize etmek için bu tahminleri kullanmayı amaçlar.

Bu tür projeler genellikle şunları içerir:

• Kök neden analizi: “neden?” diye düşünmek (öngörüye dayalı projelerin aynı zamanda teşhis analitiğini de içerdiğini ima eder).
• Veri madenciliği: farklı kaynaklardan gelen veriler arasındaki olası korelasyonları bulmak.
• Duyarlılık analizi: metinle ilişkili duyguyu belirlemek için.

Kuralcı Analitik Projeleri

Normatif analitik, belirli görevleri veya çareleri önermek veya "reçete etmek" için tahmine dayalı analitiği birkaç optimizasyon tekniğiyle birleştirir. Bu projeler, iş süreçlerini, kaynak tahsisini ve stratejik karar vermeyi optimize etmeyi ve iyileştirmeyi amaçlar.

Bu görevler, istenen sonuca ulaşmak için uyarlanmıştır. Kuralcı analitik, kaynak tahsisi, kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları tasarlama, enerji şebekesi yönetimi ve çok daha fazlası için yaygın olarak kullanılır.

Veri Analitiği Projelerinde Yer Alan Adımlar

Problemi Tanımlamak

Herhangi bir veri analitiği projesinin ilk adımı, anlaşılır bir sorun bildirimi veya bir soru oluşturmaktır. Bu soru şu soruyu yanıtlamalıdır: Bu projeyi yapmanın amacı nedir ve paydaşlar ne bekliyor?

Veri Toplama ve Hazırlama

Sorunu öğrendikten sonraki adım, analiz için kullanılacak ilgili verileri toplamaktır. Etki alanına ait, herkese açık herhangi bir veri kümesini kullanabilirsiniz. Bu aşama aynı zamanda çeşitli veri temizleme ve karıştırma teknikleriyle çalışarak onu kullanılabilir bir biçime dönüştürmeyi de içerir.

Açıklayıcı Veri Analizi

Bir sonraki adım, verileri görsel olarak keşfetmekle ilgilidir. Bu aşamada analistler, veri kümesine ilişkin çeşitli içgörüler elde etmek için genellikle Pandas, Sklearn ve matplotlib gibi Python kitaplıklarıyla çalışır. Verileri anlamak ve yorumlamak için dağılım grafikleri, çubuk grafikler vb. gibi istatistiksel özetler ve görsel temsiller alabilirler.

Model Oluşturma ve Test Etme

Veriler araştırıldıktan sonra analistler, verileri analiz etmek ve bulguları karar verme için kullanmak için istatistiksel modeller ve makine öğrenimi algoritmaları oluşturabilir. Doğruluk ve güvenilirliği sağlamak için bu modeller test edilmeli ve onaylanmalıdır.

Model Dağıtımı ve İzleme

Bu, bir veri analitiği projesinin son aşamasıdır. Burada analistler, makine öğrenimi modellerini gerçek iş akışına yerleştirir ve sonuçları kullanıcıların veya geliştiricilerin kullanımına sunar. Model dağıtıldıktan sonra, veri kayması, model bozulması vb. değişiklikler için performansını gözlemlerler. Her şey çalışır durumda görünüyorsa, proje başarılı sayılabilir.

10 Veri Analitiği Projesi Örneği

1. Müşteri Segmentasyon Analizi

Ekonomik bir şekilde alışveriş yapan bir müşteriye premium ürünler sunduğunuzu veya tek ama fiyatlı bir ürünü tercih eden birine paket ürünler sunduğunuzu hayal edin. Bu dönüşecek mi?

Muhtemelen değil. Müşterilerin benzersiz ihtiyaçları ve beklentileri olduğundan, politikaların hiçbiri herkese uyan tek ölçüyü kontrol etmez. Müşteri segmentasyon analizinin çok zaman kazandırabileceği ve maksimum sonuçları sağlayabileceği yer burasıdır.

Bir müşteri segmentasyonu projesi, veri analistlerinin benzer ihtiyaç ve davranışlara sahip farklı müşteri gruplarını belirlemesini ve böylece şirketlerin pazarlama, ürün geliştirme ve müşteri hizmetleri stratejilerini ihtiyaçlarını daha iyi karşılayacak şekilde uyarlamasını amaçlar. Bu, medeni durum, yeni müşteriler, tekrarlanan müşteriler vb.

Bugün şirketlerin %60'ından fazlası müşteri tercihlerine yöneliyor ve bu da onları müşteri segmentasyonu ve Google Analytics, Customer.io vb. platformların (veya araçların) savunucusu yapıyor.

Rolls Royce gibi lüks otomobil üreticileri, en iyi müşterilerini segmentlere ayırmak için genellikle yaşam tarzı merkezli segmentasyon analizini kullanır. Açıkçası, müşteri segmentasyonuna aşina bir veri analisti, bu tür işletmeler için büyük bir varlık olacaktır.

2. Satış Tahmini Analizi

Gelecekteki satışları veya bu konudaki geliri tahmin etmek, belirgin ve temel bir iş uygulamasıdır. göre Hubspot'un araştırması, B85B şirketlerinin %2'inden fazlası bu tür veri analitiğini kullanarak satış tahmini projelerini analistler için iyi dekore edilmiş proje fikirleri haline getiriyor.

Bu projeler, şirketin önceden belirlenmiş bir süre boyunca, genellikle 1 yıl boyunca kazanmayı beklediği geliri tahmin eder. Bu miktar, önceki satış verileri, piyasa fiyatları, talep vb. dahil olmak üzere çeşitli faktörler kullanılarak hesaplanır. Satış tahmini devam eden bir süreç olduğundan, çalışma sürekli güncellemeler ve hata düzeltmeleri içerir. Satış tahmini veri analisti olarak çalışmak, yetkinseniz ve sürekli çalışan veri hatları konusunda hızlıysanız harika bir seçenek olacaktır.

Şirketler gibi BüyükMart, Amazon ve Flipkart, envanteri yönetmek ve üretim ve fiyatlandırma stratejilerini planlamak için büyük ölçüde satış ve gelir tahminlerine güveniyor. Bu, öncelikle Kara Cuma veya Siber Pazartesi gibi yoğun alışveriş sezonlarında yapılır.

3. Churn Tahmin Analizi

Müşteri davranışı hala herkes için bir muamma. Çoğu zaman işletmelerin, müşterilerin aboneliklerini iptal edip etmeyeceğini veya "kayıt" olarak da bilinen bir hizmeti bırakıp bırakmayacağını tahmin etmesi gerekir. Churn tahmin analizi, şirketlerin proaktif olarak onları elde tutabilmeleri için, çalkalanma riski taşıyan müşterileri belirlemeyi amaçlar.

Müşteri başarı uzmanları ve pazarlamacılar da dahil olmak üzere birçok kişi proje bulgularına bağlı olduğundan, müşteri kaybını tahmin etmeye dayalı bir veri analitiği projesi son derece doğru olmalıdır. Bu nedenle veri analistleri, PyPark'ın MLIB'si gibi yüksek performanslı Python kitaplıkları ve Churnly gibi bazı platformlar ve araçlarla çalışır.

4. Dolandırıcılık Tespit Analizi

Analitik projeleri listemizdeki bir sonraki proje dolandırıcılık tespiti ile ilgilidir. Dolandırıcılık tespiti analizi, mali kayıpları önlemeyi ve işletmeleri ve müşterileri dolandırıcılıktan korumayı amaçlar. Bu, aşağıda belirtilen birkaç KPI (anahtar performans göstergesi) kullanılarak yapılır.

• Dolandırıcılık Oranı.
• Gelen Baskı (sahte amaçlı işlem girişimi yüzdesi).
• Nihai Onay Oranı.
• İyi Kullanıcı Onay Oranı.

Veri analistlerinin geçmiş müşteri ve finansal verileri kullanarak bu ölçümleri hesaplaması ve şirketlerin dolandırıcılığı tespit etmesine yardımcı olması bekleniyor. Dolandırıcılık tespiti için veri analistlerini işe alan bir şirketin bir örneği PayPal'dır. PayPal, şüpheli işlemleri araştırmak ve kullanıcı kimliklerini doğrulamak için manuel inceleme süreçleri kullanır.

5. Sosyal Medya Duygu Analizi

Açıkçası, görüşlerini ve endişelerini dile getirmek için sosyal medyayı kullanan çok sayıda insan nedeniyle, arkasındaki duyguyu analiz etmek giderek daha hayati hale geldi. Birçok şirket, bu platformların toplum için güvenli ve sağlam olduğundan emin olmak için duyarlılık analizi yapar.

Öğrenen bir veri analisti olarak gerçek hayattaki büyük veri projelerinde çalışmak, bilginin gerçek dünyayla ne kadar ilgili ve uygulanabilir olduğu hakkında bir fikir verir. Dahası, Facebook, Instagram vb. sosyal medya devleri, duyguları analiz etmek için hızla profesyoneller işe aldığından, sosyal medya oldukça aranan bir çalışma alanına dönüşüyor.

6. Web Sitesi Kullanıcı Davranışı Analizi

Kullanıcıların web sitenizdeki bir ürün/hizmetle nasıl davrandığını ve etkileşimde bulunduğunu analiz etmek, sitenizin başarısı için hayati önem taşır. Davranışlarını daha derinlemesine anladığınızda, daha fazla sorunlu nokta keşfedebilir ve daha iyi performans gösteren bir müşteri deneyimi oluşturabilirsiniz. Aslında, müşterilerin %56'sı yalnızca iyi bir deneyim yaşadıklarında geri dönüyor.

Bir web sitesinde her şeyin yolunda gitmesini sağlamak için veri analitiği projeleri görselleştirmeler (ısı haritaları, grafikler vb. kullanarak) ve kullanıcı anketi verilerinin istatistiksel analizini içerir. Uygun kullanıcı davranışını eşlemek için matplotlib, seaborn ve NumPy gibi Python kitaplıklarını, ggplot2, dplyr, vb. gibi R kitaplıklarını kullanacaksınız.

Google ve Microsoft gibi teknoloji şirketleri ve Mayo Clinic gibi tıbbi araştırma şirketleri, özellikle kullanıcı davranışı analizi konusunda çalışmak üzere veri analistleri tutar.

7. Envanter Optimizasyon Analizi

Envanter optimizasyonu, ileri düzeyde uzmanlığa sahip öğrenciler için bir veri analitiği projesi örneği olabilir. Stoklar çok büyük olduğundan, envanter analizi, özellikle perakende pazarlarında yaygın hale gelir. Envanter optimizasyonu analizi, envanter seviyeleri, satış eğilimleri, teslimat süreleri ve diğer ilgili faktörler hakkında verilerin toplanmasını ve analiz edilmesini içerir. Basitçe söylemek gerekirse amaç, ihtiyaç duyulduğunda doğru ürünlerin stokta olmasını sağlamaktır.

Süreç ayrıca her bir ürün için talep tahminini, envanter devir hızlarını analiz etmeyi ve yavaş hareket eden veya eskimiş ürünleri belirlemeyi içerebilir. Sen olacaksın:

• Hedef kişileri bulma,
• Satın alma (veya satış) modellerini incelemek,
• Kilit konumların ve mevsimsel trendlerin belirlenmesi,
• Ve envanter boyutunu optimize etmek.

Envanter analizi deneyimi ile Amazon, Myntra, Nykaa gibi e-ticaret şirketlerinde profesyonel fırsatlar arayabilirsiniz.

8. Çalışan Performans Analizi

Adından da anlaşılacağı gibi, çalışan performansı analizi, çalışanların üretkenliğini, katılımını ve elde tutulmasını iyileştirmeye yardımcı olabilecek kalıpları ve eğilimleri belirlemek için çalışan verilerini analiz etme sürecidir. Sayısal (devam, devir oranları vb.) ve kategorik (iş tatmini, geri bildirim vb.) gibi farklı veri türlerini içeren verilerle ilgileneceğiniz için mükemmel bir uygulama alanı olabilir.

Böyle bir projede yapmanız gerekenler:

• Hedefler belirleyin ve performans metriklerine karar verin,
• Geri bildirim verilerini toplayın,
• Bu verileri ön işleme ve analiz için kullanın,
• Kimin en iyi performansı gösterdiğini tahmin edin.

gibi görselleştirme araçlarıyla da çalışabilirsiniz. Güç BI ve her departman için panolar oluşturun. Ya da uygun bir veri analitiği iş akışına başlar ve Python'u kullanarak keşif analizi yaparsınız. Pandalar, NumPy, matplotlib ve Seaborn. Bu analizde başarılı olmak, hemen hemen her alanda gelecek vaat eden bir kariyer için kapıları açacaktır.

9. Ürün Tavsiye Analizi

Bu, en yaygın veri analitiği projelerinden biridir. Satın alma geçmişi, göz atma geçmişi, ürün derecelendirmeleri ve incelemeler gibi müşteri davranışlarıyla ilgili verilerin toplanmasını ve analiz edilmesini içerir. Uygulama o kadar yaygındır ki, tavsiye motoru pazarının 15,13 yılına kadar 2026 milyar doları aşması kaçınılmazdır!

Bir ürün teşhirinin alışveriş yapanların davranışlarını etkilediğine inanan e-ticaret web siteleri tarafından yaygın olarak kullanılır. E-ticaret web sitelerinin %71'inden fazlasının, geçmiş web sitesi verilerinin kapsamlı bir incelemesinden sonra artık öneriler sunduğu araştırılmıştır. Analistler, Seaborn, matplotlib, vb. Python kitaplıklarını kullanarak satışları, satın almaları ve göz atma geçmişlerini görselleştirmek için günler ve haftalar harcarlar.

Bu veri analitiği segmentindeki uzmanlık, YouTube, Netflix ve Amazon gibi şirketlerde gelecek vaat eden bir kariyer oluşturmanıza yardımcı olabilir.

10. Tedarik Zinciri Yönetimi Analizi

Tedarik zinciri yönetimi, mal ve hizmetlerin tedarikçilerden müşterilere hareketinin planlanması, yürütülmesi ve izlenmesini içerir. Aynı şekilde, tedarik zinciri yönetimine ilişkin bir veri analitiği projesi aşağıdakiler üzerinde çalışmanızı gerektirir:

• Talep tahmini,
• Envanter yönetimi,
• Tedarikçi performansının analizi,
• Lojistik optimizasyonu vb.

Ana fikir, tüm faktörleri incelemek ve her birinin zinciri nasıl etkilediğini görmektir. Birçok şirket tedarik zinciri analizine düşkündür. Örneğin PepsiCo, tedarik zincirlerini yönetmek için tahmine dayalı analitiği kullanır. Sonuç olarak şirket, tedarik zinciri yönetimine aşina tecrübeli veri analistlerini aktif olarak işe alır. Ana fikir, tüm faktörleri incelemek ve her birinin zinciri nasıl etkilediğini görmektir.

Başarılı Veri Analitiği Projeleri için En İyi Uygulamalar

1. Veri Kalitesi ve Bütünlüğü

Bir veri analitiği uzmanı, tüm veri toplama, ön işleme ve son olarak analiz ve yorumlama için kullanma süreci boyunca büyük hacimli verilerle çalışır. Bu, veri temizleme ve manipülasyonun etik olarak yapılmasını sağlayan bazı adımlara öncelik vermelerini hayati hale getirir. Proje tarafından talep edilen herhangi bir biçimdeki verileri karıştırmakta özgür olsalar da, sonuçların doğruluğunu doğrudan etkilediği için kaliteyi ve eksiksizliği koruyarak tüm bilgileri muhafaza etmelidirler.

2. Ekipler Arası İşbirliği

Ekip üyeleri ve farklı ekipler arasında bir işbirliği ve uyum ortamının teşvik edilmesi, projeyi başarılı bir yola sokar. Bunun nedeni, farklı ekiplerin ve bireylerin masaya farklı beceriler ve bakış açıları getirerek daha çeşitli ve eksiksiz bir analizle sonuçlanmasıdır.

3. Sonuçları Etkili Bir Şekilde İletmek

İletişim anahtardır. Bu sadece başarıya giden bir mantra değil, aynı zamanda herkesi aynı sayfada tutan bir şeydir. İyi iletişim, her ekip üyesinin projenin hedeflerini ve beklentilerini bilmesini ve proje bulgularını tüm teknik ve teknik olmayan paydaşlara iletebilmesini sağlar.

4. Sürekli Öğrenme ve Gelişim

Veri analitiği yinelemeli bir süreçtir ve iyileştirme için her zaman yer vardır. Sürekli öğrenme ve iyileştirme, veri analitiği proje sonuçlarının güvenilir olmasını ve içgörülerin doğruluğunu ve uygunluğunu iyileştirmek için gerekli tüm değişikliklerin dikkate alınmasını sağlar.

Programlama Dilleri (Python, R)

Python ve R, veri analitiği projelerinde en popüler programlama dilleridir. Her iki dil de bunun için çok çeşitli araçlar ve teknolojiler sunar.

Python genel amaçlı bir programlama dilidir. matplotlib, scikit-learn, TensorFlow, pandas, numpy, statsmodel ve çok daha fazlası gibi bir dizi kitaplık ve çerçeveyle birlikte gelir. Bu bileşenler, keşif programlamasında, sayısal hesaplamada ve görselleştirmede yaygın olarak kullanılmaktadır.

R programlama, veri analizi ve istatistiksel hesaplama için özel olarak tasarlanmış bir dildir. dplyr, ggplot2, esquisse, BioConductor, parlak, lubridate ve çok daha fazlası gibi çok sayıda araç ve teknoloji sunar.

Veri Görselleştirme Araçları (Tableau, Power BI)

Veri analizi sürecinde ellerinizi kirletmemek istiyorsanız, bazı görselleştirme araçlarıyla çalışabilirsiniz. Muhtemelen veri alanı üzerinden çalıştığınız için, farkında olmalısınız Tablo ve Power BI.

Tableau, kullanıcıların elektronik tablolar, veritabanları ve bulut hizmetleri dahil olmak üzere çeşitli veri kaynaklarına bağlanmasına olanak tanıyan bir veri görselleştirme platformudur. Platform, aşağıdakiler gibi özellikler sunarak analistlerin verilerle çalışma biçiminde devrim yaratıyor:

• Veri karıştırma,
• Etkileşimli panolar,
• Sürükle-bırak arayüzleri,
• Veri Eşleyici vb.

Öte yandan Power BI, Microsoft tarafından benzer şekilde çalışan ve veri görselleştirmeye yardımcı olan bir iş analitiği hizmetidir. Ancak, Tableau'dan biraz daha karmaşıktır ve dolayısıyla daha dik bir öğrenme eğrisine sahiptir. Power BI şunları sunar:

• Doğal dil sorgulama,
• Etkileşimli panolar,
• Veri modelleme vb.

Büyük Veri Teknolojileri (Hadoop, Spark)

Hadoop ve Spark gibi büyük veri teknolojileri, özellikle kuruluşların büyük verileri işlemesi ve analiz etmesi gerektiğinde, veri analitiği projelerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.

Hadoop, büyük veri kümelerinin bilgisayar kümeleri arasında dağıtılmış olarak işlenmesini sağlayan açık kaynaklı bir yazılım çerçevesidir. Hadoop şunları sunar:

• Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi (HDFS),
• İPLİK (kaynak yönetimi için),
• MapReduce vb.

Spark ise, büyük ölçekli veri kümelerini işlemek için tasarlanmış açık kaynaklı, dağıtılmış bir bilgi işlem sistemidir. Şaşırtıcı bir şekilde Spark, Hadoop'un üzerine inşa edilmiştir. Sparks'ın sunduğu veri analizi araçları ve teknikleri:

• Spark SQL (veri işleme SQL sorguları için),
• MLlib,
• Kıvılcım Akışı vb.

Veri Bilimi Projelerinde SQL'in Önemi

Yapılandırılmış verileri nasıl depolayacağınızı, erişimini yöneteceğinizi ve gerektiğinde geri alacağınızı bilmiyorsanız, bir veri analisti veya bilim insanı olarak çalışmakta zorlanacaksınız. SQL, yapılandırılmış verileri ilişkisel veritabanlarında (verileri tablo biçiminde içeren) depolamak için en ünlü programlama dilidir. Veri bilimi, tonlarca veriyle dolu bir alan olduğundan, SQL, veri manevrasında ve depolama işlemlerinde kullanışlı hale gelir.

Aslında birçok iş pozisyonu, analistlerin SQL sorgulama ve manipülasyon konusunda yetkin olmasını gerektirir. Ayrıca, Hadoop ve Spark gibi bazı büyük veri araçları, kullanımlarının ne kadar kapsamlı olduğu nedeniyle, SQL sorgulaması için açıkça tasarlanmış uzantılar sunar.

Sonuç

Artık veri analitiği projelerinin canlılığını bilmelisiniz. Hayati öneme sahip olsalar da, tüm bir projeyi başarıya götürmek zor olabilir. Veri Bilimi/Analitik Projelerini çözmek için uzman rehberliğine ihtiyacınız varsa, doğru yere geldiniz. Analytics Vidhya (AV), makine öğrenimi ve yapay zeka gibi günümüz teknolojilerini entegre ederken sizi veri bilimi ve analitikte gelecek vaat eden bir geleceğe hazırlayan kariyer ve teknoloji odaklı bir platformdur. AV olarak güncel teknolojileri takip etmenin öneminin farkındayız ve bu nedenle kapsamlı kurslar sunuyoruz. Alandaki kariyerinizi beslemek için, AI ve ML'de kara kuşak programı, bire bir mentorluk ile. Kaydolun ve en iyi öğrenme deneyimine ve mülakat rehberliğine tanık olun.

Sık Sorulan Sorular

İlgili bağlantılar

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• Adryenn Ashley ile Geleceği Basmak. Buradan Erişin.
• PREIPO® ile PRE-IPO Şirketlerinde Hisse Al ve Sat. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/05/10-best-data-analytics-projects/