Tableau İle Uygulamalı Veri Analizi & Veri Görselleştirme
What you'll learn
- Excel, csv, text, pdf ve mekansal dosya türlerinde farklı veri setlerine bağlanma
- Veri hazırlama (data preparation, data cleaning)
- Farklı veri setleri veya tablolar arasında join (birleştirme) ve blending (harmanlama) yapma
- Mavi (blue) ve yeşil (green) haplar (pills) arasındaki farkı anlama
- Grup ve küme özelliğini kullanarak verinizi düzenleme
- Lokal, global ve veri kaynağında filtreleme yapma
- Alanlar üzerinde hesaplamalar yapma (calculations)
- Yeni alanlar oluşturma (calculated fields)
- Parametre oluşturma
- Grafikleri biçimlendirme
- Grafik için doğru renk seçme
- Verinizi için en uygun grafik türünü seçme
- Çubuk grafik oluşturma (bar chart)
- Çizgi grafik oluşturma (line chart)
- Pasta grafik oluşturma (pie chart)
- Dağılım grafiği oluşturma (scatter plots)
- Histogram oluşturma
- Ağaç haritası oluşturma (treemaps)
- Isı haritası oluşturma (heatmap)
- Dolgu harita oluşturma (filled map)
- Sembol harita oluşturma (symbol map)
- Kelime bulutu oluşturma (word cloud)
- Alan grafik oluşturma (area chart)
- Kutu ve bıyık grafik oluşturma (box-and-whisker plots)
- Çift eksenli grafik oluşturma (dual axis charts)
- Analitik paneli kullanarak referans çizgisi ve eğilim çizgileri oluşturma
- Birden fazla grafiği birleştiren gösterge tablosu (dashboard) oluşturma
- Dashboardlar üzerinde etkileşim sağlama (actions)
- Hikaye oluşturma (story points)
Requirements
- Dikkat çekici grafikler ve görseller hazırlamak istemek
- Veriyi görselleştirmek ve anlamak istemek
- Kursta Tableau Desktop 10 kullanılacaktır. Programın 14 günlük deneme süresi vardır. Deneme süresi sona erenler sınırsız kullanımı olan Tableau Public versiyonunu indirebilir. Kurs içinde bu programların nasıl kurulacağı anlatılacaktır.
- Not: Programın arayüzü İngilizce'dir. Bununla birlikte size menülerin Türkçe açıklamaları verilecektir.
- Bu kurs Tableau programının kullanımı hakkında bilgisi olmayan ya da bilgisini tazelemek isteyen herkese açıktır.
Description
Verinizi Tableau ile keşfedin, analiz edin ve görselleştirin. Bu kursta Tableau'nun birçok özelliğini öğreneceksiniz. Bu özellikler arasında, farklı veri setlerine (excel, csv, text, mekansal dosya türler, pdf) bağlanma, veri setlerine join (birleştirme) ve blending (harmanlama) uygulama, verinizi hazırlama (data preparation), verinizi analiz etme ve farklı grafik türleri oluşturma (çubuk grafik, alan grafik, kutu grafik, histogram, dağılım grafiği, sembol harita, dolgu harita, ağaç harita, ısı haritaları, kelime bulutu vb.) vardır.
Oluşturduğunuz grafikleri dashboard'da toplayarak interaktif bir raporlama yapabileceksiniz. Daha sonra ise verinizdeki saklı kalmış hikayeyi Tableau'nun story (hikaye) özelliği ile muhatabınıza aktarabileceksiniz.
Kurs süresince birçok uygulama yapacaksınız. Kurs bitiminde ise sizi iki proje bekliyor. Birincisinde twitter'dan Tableau ile veri çekip bunlardan grafik, dashboard ve story oluşturacaksınız. İkincisinde ise Türkiye'de illere göre satılan konut sayısı veri setini kullanarak yine grafik, dashboard ve story oluşturacaksınız.
Who this course is for:
- Yeni nesil iş zekası programı olan Tableau'yu etkin bir şekilde kullanmak isteyen
- Kariyerine veri bilimi, veri analizi veya veri görselleştirme alanlarında devam etmek isteyen
- Kısaca verisini (büyük, orta veya küçük ölçekli) analiz etmek isteyen herkes katılabilir.
Course content
- Preview05:03
- 07:00Tableau Programının Kurulumu
- 00:07Programın İndirilebileceği Web Sayfaları
- 00:39Kurs Rehberi
Instructor
![Kürşat Yalın](data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 64 64"%3E%3C/svg%3E){kind=avatar}
- 4.6 Instructor Rating
- 227 Reviews
- 2,762 Students
- 1 Course
My primary specialty is data visualization. I have worked in many institutions for 13 years and created many visualizations.
I teach Tableau Desktop for all levels at Udemy. I also work as a freelancer on Upwork in data visualization fields. Besides, I am a beta-tester on online learning platform Coursera. I do beta-testing the courses of top universities like Yale, Michigan, Stanford, and leading companies like Google and IBM before they launch their courses (in fields such as data science, machine learning, programming language courses).