1. Gün

• Veri Hazırlama Süreçlerine Giriş
  • Veri hazırlamanın önemi ve savunma sanayi projelerindeki rolü.
  • İleri düzey veri hazırlama süreçlerinin temel adımları.
  • Uygulama: Askeri operasyonlardan elde edilen bir veri setinde temel hazırlık adımlarının uygulanması.
• Veri Temizleme ve Anomali Tespiti
  • Veri temizleme stratejileri: Eksik veri doldurma, uç değer analizi ve tutarsızlıkların giderilmesi.
  • İleri anomali tespit yöntemleri: İzolasyon Ormanı, DBSCAN.
  • Uygulama: Radar sinyallerindeki anomalileri tespit ederek temizleme işlemi.
• Veri Dönüşümü ve Özellik Mühendisliği
  • Veri türü dönüştürme, ölçekleme ve normalizasyon.
  • Özellik seçimi ve oluşturma: PCA, Feature Importance.
  • Uygulama: İHA operasyon verilerinde özellik seçimi ve ölçekleme işlemi.
• Dağıtık Veri Hazırlama
  • Büyük veri platformlarında veri hazırlama (Spark, Hadoop,vb.).
  • Dağıtık veri işleme için optimizasyon teknikleri.
  • Uygulama: Büyük bir lojistik veri setinin Spark kullanılarak dağıtık temizleme ve dönüştürme işlemleri.

2. Gün

• Veri Zenginleştirme ve Veri Birleştirme
  • Harici veri kaynaklarıyla veri zenginleştirme teknikleri (API, veri entegrasyonu).
  • İleri veri birleştirme stratejileri: Join, Merge, Concatenate.
  • Uygulama: Bir savunma operasyonunda harici hava durumu verileriyle operasyonel verilerin entegrasyonu.
• Veri Görselleştirme ile Kalite Kontrolü
  • Görselleştirme araçlarıyla veri hazırlama süreçlerinin kalite kontrolü.
  • Veri yapısındaki eksiklikleri ve hataları tespit etmek için görselleştirme.
  • Uygulama: Temizlenmiş bir radar veri setinin dağılımını analiz ederek görselleştirme.
• Mini Projeler
  • Radar verilerinde anomali tespit ve temizleme sürecini otomatikleştirme.
  • Büyük bir İHA veri setinde Spark kullanarak veri hazırlama iş akışı oluşturma.
  • Bir lojistik veri setini zenginleştirerek analitik süreçlere uygun hale getirme.