Ana içeriğe atla
İşletmeler İçin

Karma Öğrenmeyle Veri Odaklı Bir İş Gücü Oluşturma

Bloomberg’in Global Veri Teknik Eğitmeni Sheil Naik, karma bir öğrenme ortamının veri odaklı bir iş gücünü nasıl harekete geçirebileceğini açıklıyor.
DataCamp Team's photo
DataCamp Team
Güncel · 2 dk. oku

Yapay Zeka ile Keşfedin

ChatGPTClaudePerplexity

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

Alıştırma and program your progress.

Google Ile Devam Edin
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.

Kuruluşlar daha fazla veri üretip ürün ve süreçlerini dijitalleştirirken, veri odaklı bir iş gücü hiç olmadığı kadar kritik hale geldi. Bu nedenle öğrenme ve gelişim, özellikle kuruluş genelinde veri bilimi yetkinlikleri oluşturmayı hedefleyen girişimler, iş stratejilerinin merkezine yerleşti.

Önümüzdeki hafta, DataCamp’in Veri Bilimi Elçisi Adel Nehme, Bloomberg’de Global Veri Teknik Eğitmeni olan Sheil Naik ile, Bloomberg’in Python ile veri analizi öğretmek için karma öğrenmeyi nasıl kullandığı ve bu analiz tekniklerinin davranış değişikliğini ve yetkinlik geliştirme girişimlerinin başarısını değerlendirmek için nasıl uygulanabileceği üzerine bir webinara ev sahipliği yapacak.

Bloomberg'de karma öğrenme

Bloomberg'de veri odaklı iş gücü, veri bilimi kullanarak veri odaklı iş kararları alır, süreçleri verilerle iyileştirir ve veri odaklı haberler üretir. Sheil Naik, her çeyrekte DataCamp üzerinden 12 ila 20 saatlik öğrenimi, teknik uzmanların yönettiği üç canlı 1,5 saatlik sınıf oturumunu ve çıktısı Bloomberg verileriyle hazırlanan bir final projesini içeren, Python ile Veri Analizi odaklı şirket çapında bir karma öğrenme programını yürütüyor.

Webinar, karma öğrenmenin faydalarını derinlemesine ele alacak. DataCamp kursları ile sanal yüz yüze sınıf oturumlarının birleşimi, bölgesel ve zamanlama kısıtları boyunca daha fazla tutarlılık ve esneklik sağlar ve dünya genelinde sınıf mevcudunu artırır.

Yetenek geliştirme başarısını değerlendirme

Eğitim programlarında doğrudan yatırım getirisini değerlendirmeye yönelik bir metodoloji, Kirkpatrick Değerlendirme Modelidir. Kısaca, Kirkpatrick Modeli dört farklı değerlendirme düzeyi önerir: bir eğitim programının ardından verilen ilk tepki, öğrenmenin değerlendirilmesi, davranış değişikliği ve kazanılan becerilerin iş üzerindeki etkisi.

4 Kasım'daki webinarda, Sheil, programdaki tüm katılımcılar için eğitim sonrası davranış değişikliğini ölçüp değerlendirerek Bloomberg'in Kirkpatrick Değerlendirme Modelini nasıl operasyonelleştirdiğini ayrıntılarıyla paylaşacak.

Veri alanında yetenek geliştirme faydalarını elde edin

Bu, Adel ile Sheil'in veri odaklı bir iş gücü oluşturma konusundaki sohbetinin yalnızca görünen kısmı. Kuruluşunuzun kişiselleştirilmiş öğrenimi nasıl ölçeklendirebileceğini, eğitimin başarısını nasıl değerlendirebileceğini ve eğitimi iş hedefleriyle nasıl ilişkilendirebileceğini öğrenmek için 4 Kasım'daki webinarımıza katılın.

Konular
İşletmeler İçin
İlgili

blog

Hızlı Sevkiyat İçin Pratik Vibe Kodlama Teknoloji Yığını

Ön uç, arka uç, veritabanları, kimlik doğrulama, depolama, e-posta, test, dağıtım ve izleme için en iyi araçları keşfedin.
Abid Ali Awan's photo

Abid Ali Awan

14 dk.

blog

2026’da En Popüler 40 Yazılım Mühendisi Mülakat Sorusu

Algoritmalar, sistem tasarımı ve davranışsal senaryoları kapsayan bu temel sorularla teknik mülakat sürecine hakim olun. Uzman cevapları, kod örnekleri ve kanıtlanmış hazırlık stratejileri edinin.
Dario Radečić's photo

Dario Radečić

15 dk.

Eğitim

.gitignore Nasıl Kullanılır: Örneklerle Pratik Bir Giriş

Git deponuzu temiz tutmak için .gitignore’u nasıl kullanacağınızı öğrenin. Bu eğitim; temelleri, yaygın kullanım durumlarını ve başlamanıza yardımcı olacak pratik örnekleri kapsar!
Kurtis Pykes 's photo

Kurtis Pykes

8 dk.

Eğitim

Python'da Listeyi String'e Nasıl Dönüştürürsünüz

Bu hızlı eğitimde, Python'da bir listeyi string'e nasıl dönüştüreceğinizi öğrenin.
Adel Nehme's photo

Adel Nehme

Devamını Gör