VERİ TEMELLERİ01
∿
Kimler için? Tüm çalışanlar ve yöneticiler
Veri Okuryazarlığı ve Temel İstatistik
Bankacılık verisini doğru okuyun; istatistiksel çıktıyı karar diline çevirin.
ÇÖZDÜĞÜ PROBLEMRaporlardaki oran, eğilim ve sapmaların yanlış yorumlanması
EĞİTİM SONUNDAKPI’ları bağlamıyla yorumlar ve tek sayfalık yönetim özeti hazırlarsınız.
Atölye: Finansal Veri ve Yönetim Raporlama AtölyesiBaşlangıç12 saat
Detaylı İncele ↗YAPAY ZEKÂ02
⌘
Kimler için? İş birimleri, ürün ve süreç sahipleri
Yapay Zekâ ve Algoritmalara Giriş
Yapay zekâ, makine öğrenmesi ve algoritmaların bankacılıktaki rolünü teknik karmaşa olmadan kavrayın.
ÇÖZDÜĞÜ PROBLEMHangi iş probleminin yapay zekâya uygun olduğunun ayırt edilememesi
EĞİTİM SONUNDAUygun kullanım alanını, gerekli veriyi ve insan kontrol noktasını tanımlarsınız.
Başlangıç8 saat
Detaylı İncele ↗ÜRETKEN YAPAY ZEKÂ03
✦
Kimler için? Analistler, raporlama ve operasyon ekipleri
Güvenli Üretken Yapay Zekâ ve LLM Kullanımı
Yapay zekâdan daha tutarlı, doğrulanabilir ve kurum kurallarına uygun sonuç alın.
ÇÖZDÜĞÜ PROBLEMTutarsız çıktılar, veri gizliliği ve doğrulama eksikliği
EĞİTİM SONUNDAGüvenli talimat şablonu, doğrulama adımı ve insan onayı içeren süreç kurarsınız.
Atölye: İş Analizi ve Test Tasarımı AtölyesiBaşlangıç8 saat
Detaylı İncele ↗VERİ ANALİZİ04
⌗
Kimler için? İş analistleri, mali işler, risk ve denetim
SQL ve T-SQL ile Veri Analizi
Bankacılık veri modellerini sorgulayın; mutabakat ve raporlama için izlenebilir analizler üretin.
ÇÖZDÜĞÜ PROBLEMDağınık bankacılık verisinden güvenilir kontrol ve rapor üretilememesi
EĞİTİM SONUNDAKontrol toplamları ve istisna listeleri üreten denetlenebilir sorgular yazarsınız.
Atölye: Finansal Veri ve Yönetim Raporlama AtölyesiOrta24 saat
Detaylı İncele ↗VERİ ANALİZİ05
λ
Kimler için? Veri ve iş analistleri, raporlama uzmanları
Python ile Veri Analizi
Python ile veriyi temizleyin, analiz edin, görselleştirin ve tekrarlanabilir hale getirin.
ÇÖZDÜĞÜ PROBLEMTekrarlayan veri hazırlama ve raporlama işlerinin manuel yürütülmesi
EĞİTİM SONUNDAYönetim kararını destekleyen analiz not defteri ve görseller hazırlarsınız.
Atölye: Yapay Zekâ ile Kredi Analizi AtölyesiOrta24 saat
Detaylı İncele ↗PROJE06
◇
Kimler için? SQL ve Python bilgisini projeye dönüştürmek isteyenler
Uygulamalı Bankacılık Veri Projesi
Gerçekçi bir bankacılık problemini analizden yönetici sunumuna kadar uçtan uca yönetin.
ÇÖZDÜĞÜ PROBLEMTeknik analizin iş değeri ve yönetici kararına bağlanamaması
EĞİTİM SONUNDAVeri sözlüğü, kontrol raporu, analiz ve yönetici özetinden oluşan proje paketi üretirsiniz.
Orta16 saat
Detaylı İncele ↗RİSK ANALİTİĞİ07
△
Kimler için? Veri bilimciler, risk ve model doğrulama ekipleri
Makine Öğrenmesi ve Risk Analitiği
Erken uyarı, anomali ve risk skorlama için kontrollü model geliştirme yaklaşımı kazanın.
ÇÖZDÜĞÜ PROBLEMRisk modellerinde yanlış alarm, veri sızıntısı ve açıklanabilirlik sorunları
EĞİTİM SONUNDAPerformansı, iş maliyeti ve model riskiyle birlikte savunulabilir bir model kurarsınız.
Atölye: AML ve Anomali Tespiti Atölyesiİleri28 saat
Detaylı İncele ↗YAPAY ZEKÂ08
¶
Kimler için? Uyum, hukuk, operasyon ve analitik ekipleri
NLP ve Belge Analitiği
Müşteri talepleri, sözleşmeler ve mevzuat metinlerinden doğrulanabilir bilgi çıkarın.
ÇÖZDÜĞÜ PROBLEMYoğun belge akışında kontrol maddelerinin ve risklerin gözden kaçması
EĞİTİM SONUNDAGüven eşiği ve uzman incelemesi içeren belge analitiği prototipi tasarlarsınız.
Atölye: Sözleşme ve Belge Analitiği Atölyesiİleri20 saat
Detaylı İncele ↗VERİ MİMARİSİ09
∞
Kimler için? Veri mühendisleri, mimarlar ve teknoloji ekipleri
Büyük Veri ve Gerçek Zamanlı Analitik
Yüksek hacimli bankacılık verisi için ölçeklenebilir ve izlenebilir analitik mimariler tasarlayın.
ÇÖZDÜĞÜ PROBLEMYüksek hacimli işlem akışlarında gecikmeli risk ve operasyon görünürlüğü
EĞİTİM SONUNDAİş ihtiyacına göre batch veya gerçek zamanlı analitik akışı seçip gerekçelendirirsiniz.
Atölye: AML ve Anomali Tespiti Atölyesiİleri20 saat
Detaylı İncele ↗UZMANLIK10
◉
Kimler için? AI ürün sahipleri, veri bilimciler ve model geliştiriciler
İleri Seviye Proje ve Değerlendirme
Bir yapay zekâ çözümünü veri, model, kontrol ve iş değeri boyutlarıyla kanıtlayın.
ÇÖZDÜĞÜ PROBLEMYapay zekâ çözümünün iş değeri, risk ve izleme boyutlarıyla savunulamaması
EĞİTİM SONUNDAModel kartı, risk-kontrol matrisi ve izleme planı içeren çözüm paketi sunarsınız.
İleri24 saat
Detaylı İncele ↗