Microsoft Forms: Office 365’iniz varsa bir Anket Uygulamanız Olduğunu da Biliyor musunuz?

Birçok İnsan Kaynakları personeli aylık birden fazla anket oluşturuyor. Bazıları ise belki 3 – 4 ayda bir anket yapmaya ihtiyaç duyuyor. Ancak yine de herkes lazım oluyor diye IT ekiplerinden bir anket uygulaması satın almasını istiyor ya da  kısıtlı özellikleri ile ücretsiz anket uygulamalarını kullanıyor.  Office 365  kullanıyorsanız, Microsoft Forms’a yani mükemmel bir anket uygulamasına sahipsiniz! Üstelik şifrelerle uğraşmanıza gerek yok, Office 365 hesabına sahip tüm kullanıcılar mevcut Office 365 hesapları ile Microsoft Forms’u hemen kullanabilir.  Microsoft Forms  son derece kolay bir yapıya sahip olmakla beraber oldukça gelişmiş bir anket hizmeti sunuyor.  Onu dakikalar içerisinde öğrenebilir,  öneri, etkinlik, müşteri geri bildirim anketleri oluşturabilir, istediğiniz kişilerle paylaşabilir, sonuçlarını analiz edebilir ve anketleri iş akışlarınıza dahil edebilirsiniz.. MicrosoftForms’un detaylarını incelediğinizde başka bir uygulamaya ihtiyacınız olmadığını farkedeceksiniz.

Microsoft Forms ile Anketler Oluşturun, Ekibinizle ya da Müşterilerinizle Paylaşın

Office 365 panelindeki Forms ikonundan, OneDrive üzerinden ya da Excel Online’daki Survey butonundan tüm kullanıcılarınız hemen anket oluşturmaya başlayabilir. Dakikalar içinde  takım etkinliği, öneri & şikayet formu, kampanya ya da müşteri anketleri oluşturabilir, istediğiniz kişilerle paylaşabilir ve sonuçlarını analiz edebilirsiniz.

Sınav Oluşturun Ve Toplam Puanları Anında İnceleyin

Microsoft Forms ile anket yapmanızın yanı sıra sınav  yapabilir, kişilerin bilgisini ölçebilirsiniz. Sınav oluşturmak için Office 365 Panelindeki Forms Uygulamasını kullanmalısınız. Sorularınız için puan atayabilir ve açıklamalar ekleyebilirsiniz. Sınav  bitiminde kullanıcıların soruların % kaçını doğru çözdüklerini anında görmelerini sağlayabilir ya da siz kontrol ettikten sonra sonuçları iletmek üzere ayarlama yapabilirsiniz.  Ayrıca her sınav kağıdını tek tek inceleyebilirsiniz.

İstediğiniz Soru Tipini Seçin, İster Çoktan Seçmeli İsterseniz Açık Uçlu! Hatta Fazlası

Anket ya da sınav sorularınızı çoktan seçmeli, açık uçlu,  1-5 ya da 1-10 aralığında yıldız ya da sayı ile oylamalı,  Tarih seçmeli ya da sıralama şeklinde sorabilirsiniz.

 

 

 

Cevap Verilmesi Zorunlu Soruları Belirleyin

Sizin için mutlaka yanıtlanması gereken soruları “yanıtlaması zorunlu” olarak işaretleyebilirsiniz.

Birden Çok Cevaplı Sorular

İlgilenediklerinizi seçiniz gibi birden çok işaretleme yapılabilecek “Seçenek” sorularında “Birden Çok Yanıt” özelliğini aktif edebilirsiniz.

Resim Ve Videolarla Soruları Canlandırın

Soru bazında resim ya da video ekleyerek sorunuzu bunun üzerinden sorabilir ya da sorunun kolay anlaşılmasını sağlayabilirsiniz.

Anketleriniz Ya Da Sınavlarınız Şirketinizin Kurumsal Kimliğini Taşısın!

isterseniz hazır renk ve hazır şablonları arkaplan olarak belirleyebilir ya da şirket renklerinize özel istediğiniz bir arkaplan görselini dışardan ekleyebilirsiniz.

Takım Arkadaşlarınızla Birlikte Çalışın, İşleri Hızlandırın!

Anketi takım arkadaşlarınızla birlikte düzenlemeye devam edebilirsiniz. Yapmanız gereken Paylaşım penceresinden takım arkadaşlarınız için paylaşım linki edinip onlarla paylaşmak!

Bir Kişi Anketi Birden Fazla Kez Yapabilir Mi?

Yalnızca şirketin Office 365 hesabına sahip kullanıcılar anketi çözebilir şeklinde ayarladıysanız, bir kullanıcının anketi yalnızca bir defa ya da  birden çok kez çözebilir durumda olmasını paylaşım menüsünden bir tıkla ayarlayabilirsiniz.

 

Anketiniz Geçerlilik Süresi Var Mı?

Microsoft Forms ile anket oluşturduğunuzda otomatik olarak “yanıtları kabul et” seçeneği aktiftir. Anket paylaşımından bir süre sonra, anket görevini tamamladıysa “yanıtları kabul et” seçeneğini kapatabilirsiniz. Anketiniz örneğin bir kurs ya da organizasyon başlangıcında talep toplama amaçlıysa, bir kampanya dönemine ithafen hazırlanıyorsa ya da belirli bir saatte yapılacak sınav için hazırlanmışsa,  anketin geçerlilik süresini belirtebilirsiniz. Geçerlilik süresi için başlangıç ve bitiş tarih & saatlerini ayarlayabilirsiniz.

 

Mail Bildirimleri İle Anında Haberdar Olun

Paylaşım ayarlarından mail bildirimlerini açarak, her yanıt gelişinde mail bildirimi alabilirsiniz.

 

Şirket Anketlerinizi Herkes Çözebilir mi!

Dilerseniz anketinize erişilse bile açma hakkını yalnızca firmanızdaki çalışanlara verebilirsiniz. Bu iki seçenek Paylaş ekranında mevcut. Paylaşmadan önce ya da paylaştıktan sonra değiştirebilirsiniz.

 

Anketiniz Nasıl Gözüküyor?

Anketinizin nasıl gözüktüğünü görmek için onu paylaşmanıza gerek yok. Paylaşmadan önce de Web ve Mobil Platformlar için önizleme yapabilirsiniz.

 

Hazırız, Artık Paylaşalım!

Anketin paylaşım linkini ve Embed kodunu alabilir,  QR kodunu indirebilirsiniz.  Mail ile iletebilirsiniz.  Paylaşım tercihinize göre web sitenizde  ya da  linkedin hesabınız gibi istediğiniz farklı platformlarda kullanıcılarla paylaşabilirsiniz.

 

Sonuçları Anında Analiz Edin!

Anket Yanıtlarını anında grafiklerle düzgün ve otomatik olarak görüntüleyebilir, kullanıcıların cevaplarını kullanıcı bazında inceleyebilirsiniz. Ya da Excel listesine gelen yanıtları detaylıca analiz edebilirsiniz.  Özelleştirilmiş derinlemesine analizler için Excel listenizi canlı olarak Power BI’ya bağlayabilir ve eş zamanlı güncellenmesini sağlayabilirsiniz.

 

 

Mobil’de Form Oluşturmanın ve Yanıtlamanın Özgürlüğünü Yaşayın

Forms’un Mobil Uygulaması ile formlarınızı ve sınavlarınızı hareket halindeyken de oluşturabilir, düzenleyebilir ve yanıtlayabilirsiniz.

 

Tüm Anketleriniz Kontrolünüz Altında

Forms ile kendi oluşturduğunuz ve sizinle paylaşılan tüm anketleri hızlıca görüntüleyebilirsiniz.  Kendi anketlerinizi ve ekip ile ortak çalışma için yetki sahibi olduğunuz anketleri düzenleyebilir sonuçlarını inceleyebilirsiniz.

 

İşte harika haberler! Office 365 uygulamalarını kullanırken birbirleriyle entegre çalışmalarına hayran kalacaksınız. 

Microsoft Forms & Power BI

Anket sonuçlarınız tek bir listeden görüp üzerinde derin analiz çalışmaları yapmak istiyorsanız Excel Online üzerinden Forms oluşturun. Böylece yanıtlar, OneDrive üzerinde bir tane Excel sayfasında birikir. Power BI ile OneDrive dosyanıza bağlanarak hızlıca çeşitli analizler yapıp interaktif raporlar oluşturmanın keyfini çıkarın!

 

Forms & Flow 

Microsoft Flow, belirli tetikleyiciler ve eylemlere dayanarak iş akışları oluşturarak iş süreçlerini otomatikleştirmenizi sağlar. Örneğin Flow ile, Forms’taki bir anketi ya da sınavı Flow akışı içerisinde adresleyerek yeni form oluştuğunda form sonuçlarını kullanıcının yöneticisine içinde Onay/ret butonları olan bir maille otomatik iletebilir, yöneticinin onay vermesi halinde insan kaynaklarına onaya gönderebilir ve son durumu anketi oluşturan kişiye bildirim olarak iletebilirsiniz.

Sevgilerimle,

Etkili Sunumların Sırları

Geçen hafta tam da bugün, Kariyer.net 10.kat etkinlikleri kapsamında PowerPoint ile Etkili Sunum Teknikleri Seminerindeydik. Seminerde, sunu hazırlama teknikleri, sunum kaygısını yenmek, sunum esnasında etkileyici tutumlar gibi konuların yanında; PowerPoint sunu tasarımında uyulması gerekenler, sunum hazırlarken uyguladığınızda zamanı size kazandıracak teknikler ve sunum sırasında sunuya hakim olmanızı sağlayacak PowerPoint ipuçlarından bahsettik.

İşte bazıları!

Nasıl Daha Hızlı Ve Etkileyici İçerik Oluşturabilirim?

Hedef kitlenizi belirleyin;

sunumu kime yapacaksınız, beklentileri ne, bu konudaki bilgi seviyeleri ne, anlatacaklarınızın hangi alanlarına direneceklerdir? Bu soruların cevapları sunumuzun çatısını oluşturacak.

Sunum başlangıcında sunumunuzun faydalarını söyleyin.

Bu sunum dinleyicilere nasıl bir fayda sağlayacak, sunumdan sonra nasıl değişecekler? Hayatlarını nasıl daha kolay hale getirebilir, büyümelerine nasıl yardımcı olabilirsiniz. Dinleyicilerinizle aynı tarafta olmanızı sağlamanın en iyi yolu onlar için büyük değer yaratmaktır.

Sunumunuzun ana mesajını belirleyin ve sunumun çeşitli duraklarında bu mesajı yineleyin!

Şimdi sunumunuz için kullanacağınız tüm metinleri öncelikle slaytlarınızın altındaki açıklama alanlarına yapıştırın. Anlatacaklarınızı tekrar tekrar okuyun ve dinleyicileriniz için çok önemli bir bilgi mi karar verin. Vermek istediğiniz mesaja atıfta bulunmama ihtimali varsa ya da konuyu fazla derinleştiriyorsa çıkarın. mark twain yazdığı mektuba “Mektubumun uzunluğu için özür dilerim, fakat kısa bir mektup yazacak kadar zamanım yoktu!” diye başlayarak , kısa yazmanın daha meşakatli olduğunu ironik biçimde vurgulamıştı. Unutmayın 45 dakikalık sunumlar, TED konuşmalarında 18 dakikada anlatıldığında çok daha fazla ilgi uyandırdı. İşin sırrı yalnızca iyi konuşmacılar olmaları değil, ana mesajın belirlenmesi ve gereksiz bilgilerin çıkarılmasıydı!Anlatacaklarınıza karar verdikten sonra, açıklama alanlarında kalan bilgileri vurgulamak için tek bir cümle belirleyin ve slayta onu yazın. Cümleniz mümkünse 6-7 kelimeyi geçmesin. Asla bir slayta tüm söyleyeceklerinizi eklemeyin. O zaman dinleyici kendisi mi okuyacak, sizi mi dinleyecek karar veremez ve ilgi dağılır.Söyleyeceklerinizin anlaşılmasını kolaylaştıracak ya da anlamını derinleştirecek görsel, video ya da çizim bulun ve slaytınıza ekleyin.

Materyal Tasarım İlkerlerine Uyum Sağlayın!

Birbiri ile ilgili resimleri slayt üzerinde yakın yerlere yerleştirin.İkon, şekil ya da resimlerin tipini aynı seçin. Örneğin bir resim vektörel çizim iken diğeri fotoğraf ise, bu algı bütünlüğü için olumsuz bir durumdur.Aydınlık mekanlar için koyu zemin üzerine açık renk yazı, karanlık mekanlar için açık renk zemin üzerine koyu yazı tercih edin.Slaytlarda boş alanları doldurmak için gereksiz gif ya da resim kullanmayın ya da anlatılan nesnenin alanı doldurması için onu büyütmeyin. Aksine boş alanda nesneler orijinal boyutları ile daha değerli hissi uyandırır. Reklamlarda siyah zemin üzerinde, ekranın ortasına eklenen küçük bir tek taş pırlantayı düşünün.

Grafikleri yalnızca görsellik olarak değil, mesajınızı güçlendirmek için kullanın.

Amacınıza hizmet eden grafik türlerini seçmeye özen gösterin. Zamansal değişimleri göstermek için çizgi grafik, verileri karşılaştırmak için sütun grafik, bir verinin yüzdelik dağılım oranlarını göstermek için pasta grafik ve yeni grafiklerden ilgili türevlerini seçebilirsiniz. Bazı Office sürümlerinde, ülkede ya da dünyadaki satış durumunuzu harita üzerinde harika biçimde gösterebilirsiniz.Eğer 2016 ya da Office365 kullanıyorsanız ve Morph – Dönüşüm Efekti ile tanışmadıysanız, birazdan bir arama motorundan aratıp izlemeniz heyecan verici olacaktır! Ya da bu makaleyi inceleyebilirsiniz.Birden çok slaytınız varsa ve sıralamada değişiklik gerekiyorsa Görünüm Sekmesi altındaki “Slayt Sıralayıcısı” aklınıza gelsin! Tüm slaytları bir ekrandan görüp hızlıca yerlerini değiştirebilirsiniz.

Sunumlarınızda mutlaka yazmanız gereken maddeler olduysa asla madde işaretlerini kullanmayın! Madde işaretleri sunumlar için yapılmamıştır. Onun yerine Ekle Sekmesi altındaki “SmartArt’larla” metinleri görselleştirmeyi deneyin!Zengin metin görselleştirmeleri için mutlaka Infografiklerle tanışın. Google’da “free infographics powerpoint templates” anahtarı ile yüzlerce ücretsiz infografik bulabilirsiniz.

Birden fazla şekli ya da resmi hizalamanız gerektiğinde işi gözlerinize bırakmayın. Nesneleri seçtikten sonra Format sekmesinden “Hizalama” Seçeneklerinden yararlanın.Bazen slaytlardaki resimlerde insanların bir kalem gibi inceldiğini ya da kısa ve olduğundan çok daha kalın olduğunu görürüz. Bu durum resim ya da şekillerin sağ ya da alt ve üst bölümlerinden tutularak büyültülmesi/küçültülmesinden kaynaklanır. Engellemek için, her zaman köşe tutamaçlarından ve SHIFT tuşuna basılı tutarak bu işlemi yapmamız gerekir.Sunudaki slaytlara logo eklemek için Görünüm sekmesinden “Asıl Slayt” özelliğini kullanmalıyız. Böylece tüm slaytlara bir defada logoyu ekleyebiliriz. Ayrıca Asıl Slayt aracılığı ile şirketimize özel renk, yazı tipi, punto gibi bazı diğer ayarları barındıran template dosyaları oluşturursak ve logoyu da burada eklersek, sunu dosyamızın boyutunun artmasını önleriz.

Sunum Heyecanınızı Yenin!

Öncelikle şunu bilmelisiniz ki, dinleyiciler stresiniz ve tansiyonunuzu sizin kadar anlamazlar. Yine de iyi bir sunum için sunum korkusunu makul seviyeye indirmemiz gerekiyor. Nasıl?Sunum anındaki olası heyecanı azaltmak için ilk işiniz, anlatmak istediklerinizi vurguladığına inandığınız bir yardımcı materyal hazırlamak. Tabi bu her zaman bir powerpoint sunusu olmayabilir. Steve Jobs MacBook Air’I sunarken, bir zarfla sahneye çıktı. Ve insanlar “0,76 ve 0,16 inç rakamlarını unutsalar bile, MacBook Air’in standart bir ofis zarfına kolayca sığabileceğini hatırlamalarını sağladı.Sunumu kendi kendinize tekrar edin ancak ayna karşısında değil mümkünse kamera karşısında yapın. Ayna karşısında sunumdan çok, o an mimiklerimize ve ya beden dilimize odaklanırız ve çalışma süremiz uzar. Kameraya çekip daha sonradan bütün olarak başka bir kişiyle izlemek ve tartışmak daha etkilidir.

Sunumda gelebilecek sorulara hazırlıklı olun.

Sunum yapacağınız salonu dinleyicilerle dolu ve kendinizi sahnede sunum yaparken hayal edin. Bu sayede sahnede olmak bir süre sonra size korkutucu gelmeyecektir.Sunumdan önce sunum yapacağınız salonu, kullanacağınız projektörü ve kumandasını incelemeniz, sunum zamanı geldiğinde kendinizi daha rahat hissetmenizi sağlayacaktır.Sahneye çıkmadan önce, bedeninizi rahatlamanızda fayda var. Bunun için bacaklarınızı omuz hizasında rahat pozisyona getirin, ellerinizi iki yanınıza salıp kollarınızı ve bacaklarınızı sallayın, başınızı daire çizer gibi 2 – 3 defa omuz çevresinde döndürün. Birkaç dakika içerisinde biraz daha rahatlamış hissedeceksiniz.Sunum esnasında konuşma ve strese bağlı olarak ağzımız kuruyabilir, kendinize bir bardak su hazırlayın! sunum esnasında su içerek kendiniz için minik molalar sağlayabilir ve bu saniyelerde başardığınız düşüncesini aklınıza getirebilirsiniz.

Sunum Anı !

Nasıl söyleyeceğim, Nerede Duracağım, PowerPoint’i nasıl kullanacağım?F5 tuşu ile sunuyu başlatın.Dinleyicilerinizin de sunum için stresli olduğunu hatırlayın. Acaba iyi bir sunum olacak mı? Faydalı olacak mı? Ne zaman biter, ara verecek miyiz? Tüm bu soruların yanıtlarını sunum başlamadan vererek onları sunuma hazır hale getirin.Sunum esnasında soru kabul edip etmeyeceğinizi belirtmelisiniz. Zamansız sorular ya da geç gelen katılımcılar tüm kurgunuzu mahvedebilir.

işte o an!

neden bu sunumu siz sunuyorsunuz? Dinleyiciler bu sunum sonrasında ne kazanacaklar? Onlara açıklayın ve elde edecekleri ile ilgili iyi bir vaadde bulunun!PowerPoint Slayt Görünümü Modunu kullanın. Sunumlarınızdaki gizli notlara göz atmanızı sağlar.Moladan sonra sunumu en son kaldığınız yerden başlatmak için Shift + F5 tuşlarına aynı anda basın.Yanınızda bir Pointer yoksa üzülmeyin, sunum modundayken sağ click / işaretleyici seçeneklerinden lazer işaretleyicisini seçerek farenizi bir lazere dönüştürebilirsiniz.Gösteridiğiniz slayt üzerinde önemli sayıları ya da söylemleri vurgulamak için onları kalemle çizin. Sunum modundayken sağ click ve işaretleyici seçeneklerinden farenizi istediğiniz renkteki bir kaleme dönüştürebilir ve dinleyicilerinizin dikkatini istediğiniz yere toplayabilirsiniz.Slayt üzerinde bir soru sordunuz ve düşünmeleri için slaydı kapatmak istiyorsunuz? B tuşuna basarak anında sununun siyah ekrana dönüşmesini sağlayabilirsiniz. Karanlık bir ortamdaysanız ortamın daha da kararmaması için W tuşuna basarak sununun beyaz ekrana dönüşmesini de sağlayabilirsiniz. Tekrar ilgili tuşa basarak sunuma dönebilirsiniz.

Anlatımlarınızda Ses ve Beden Dilinizi İyi Kullanarak Etkiyi Arttırabilirsiniz, İşte Birkaç Tüyo!

Sahnede kürsünün arkasına saklanmayın, çıkın ve dinleyicilerin sizi rahatlıkla görmesini sağlayın. Bu kendinize güvendiğinizi hissettirir.Projektör tahtasının dibinde durmayın, mümkünse yer değiştirin ve dinleyicilerinizin tarafına yaklaşın.Kollarınızı bağlamayın bu iletişime karşı isteksizliğinize işaret eder.Gülümseyin, gülümsemek bulaşıcıdır ve dinleyicilerinizin de konuya ve size karşı pozitif olmasını sağlar.Göz teması çok önemlidir. Salondakilerle bir bütün olabilmek için gözlerinizi sunuya ya da uzaklara daldırmayın. O sunumu onlar için yaptığınızı hissettirmek için her zaman onları izleyin. Ancak bir kişiye 5-6 sn.’ den fazla bakmayın.Bir diğer unsur sesiniz. Doğal tonunuzda konuşmaya gayret gösterin. Heyecanınız sizi hızlandıracaktır. Yenmek için noktalama işaretlerini düşünün, konuşurken nokta olmadığı için nokta olması gereken yerlerde es verin.

Sesinizle oynayın

Örneğin “Ekibimiz çok güçlü” derken güçlü kelimesini gerçekten güçlü söyleyin. Sunumda kendiniz için bu şekilde kelimeleri işaret belirleyip bunları söylerken vurgulama yapın.

Konu geçişlerinde ya da önemli bir şey söyleyeceğiniz zaman duraksayın, bu merak uyandırır ve sizin cümlenizi daha net ifade etmenizi sağlar. Immm şeklinde aralardansa sessizlik daha etkileyicidir.

Kendi sesinizi insanların nasıl duyduğunu merak ediyorsanız ve henüz bir ses kaydı yapıp denemediyseniz, şimdi sağ elinizi sağ kulağınızın etrafına dolayın, kulağınızı yavaşça öne doğru çekin. Ardından sol elinizi ağzınızın etrafına dolayın ve sesi doğrudan kulağınıza yönlendirin. Bu, sesinizi başkalarının duyduğu gibi duymanıza yardımcı olur. Şimdi sesinizi yönetmeye çalışın.

Beden dili ve ses kullanımı ile ilgili yazılması gereken çok fazla husus var ancak bunları aktarabilmek için başlı başına makale yazmak gerekir.

Sunum anına devam edelim:

Yazar John Medine‘nin dediği gibi ilgi süresi 10 ila 20 dakika arasıdır. İlgiyi devam ettirmek için, dinamik ve anlattığınız konuya karşı tutkulu olun, anlattığınız şeylerin heyecan verici olduğunu hissedin, hisleriniz onlarda da merak uyandıracaktır.

Görüntüleri uyandıran kelimeler kullanın. Benzetmelerden ve somutlaştırmadan yararlanmaya çalışın.

Sayılar ya da cümleler tek başına anlamlı olmayabilir. Onları karşılaştırın! Pazar payı yüzdesi, karşılaştırma, büyüme yüzdelerini söyleyebilirsiniz. Örneğin, 4 milyon iPhone sattığını belirten Jobs, üniteler satışa çıktığı için “günde 20.000” lere eşdeğer olduğunu belirtiyor. Ya da dünyanın en ince dizüstü bilgisayarı dedikten sonra, bunu diğer “ince” leri ile kıyaslıyor ve bir görsel sunuyor.Sayıların gücünden yararlanın. Steve Jobs İpod’u tanıtırken hafızası için 5 GB demedi, 1000 şarkı dedi. Burada hem sayısal büyüklüğün etkisinden faydalandı hem de ürünün kapasitesini tüm insanların anlayabileceği bir şekilde ifade etmiş oldu.Konunuz teknik olsa bile anlattıklarınızı hikayeleştirin. Sunum planınızı, bu 10 dakikaları düşünerek, hikayeler, videolar, alıştırmalar ve tartışmalar yapacak şekilde kurgulayabilirsiniz.Jargonlardan uzak durmaya çalışın! Sunumunuz herkes için anlaşılır olmalı.Sunum esnasında hata yaparsanız duraksamayın, özür dilemeyin. “Düzeltiyorum” diyerek düzeltin ve devam edin.

Sunumu Nasıl Bitirirsem Daha Fazla İz Bırakırım?

İnsanlar sunumunuzun özellikle, ilk 3-4 dakikası ve son bölümünü iyi hatırlayacaktır. Bu nedenle iyi bir kapanışa çalışın! En etkileyici olduğunu düşündüğünüz şeyi son bölümde verin.Günlük bir iş sunumunuzu bitirirken, bugünlük anlatacaklarımız bu kadar cümlesi yerine, sunumunuzun ana mesajını yineleyin, bu mesajın onlara sağlayacağı faydayı vurgulayın. Teşekkür ederek sunumunuzu tamamlayın.


Sorularla başa çıkabilirsiniz

Soruları sunum sonrası alıyorsanız soruları dinlerken, sorunun cevabını düşünmeyin, soruyu anlamaya çalışın. Eğer cevap veremeyeceğinizi düşünüyorsanız kibarca daha sonra iletebileceğinizi belirtin.Sorunun cevabını vermeden önce, tüm grubun duyması için öncelikle soruyu tekrarlayın ve daha sonra cevabı soruyu soran kişiye değil, tüm gruba anlatın.Sunum öncesi hazırlığımızı kolaylaştırıp zaman kazanmamızı sağlayacak ve projelerimizi, ürünlerimizi daha iyi tanıtıp daha fazla etki bırakmamıza yardımcı olabilecek bir çok yöntem var. Daha fazlası için eğitim içeriklerimizi inceleyebilir veya support@peakup.org adresine sorularınızı iletebilirsiniz.Ayrıca, TED konuşmacılarının mükemmel sunumlarını izleyerek onlardan ilham almanızı ve Robert Cialdini – İknanın Psikolojisi kitabını okuyarak manipülasyon teknikleri ile tanışmanızı öneririm.Keyifli Sunumlar,

CCTV Kullanımında Yasal Sınır

Şirket genel güvenliğinin sağlanması adına kullanılagelen CCTV sistemleri ile şirket yerleşkelerinin izlenmesi yanında personelin mesai saatleri dahilinde denetim ve izlemeye tabi tutulması yeni bir konu olmamakla, Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (“KVKK”) göz önünde bulundurulduğunda, kullanımın denetim ve güvenlik amacının sınırlarının ve izlenenlerin özel yaşamının korunmasına ilişkin sınırların aşılıp aşılmadığı ve/veya veri işlemenin sınırlarının bulanıklaşması durumu ayrı bir soru işareti meydana getirebiliyor. CCTV kullanımı her ne kadar yaygınlaşarak devam eden bir uygulama olsa da belirli kullanımlar ve özellikle gizlenmiş sistemlerin kullanımı bakımından uygulama standartları değişkenlik gösterebiliyor. Bu bağlamda aşağıda da inceleyecek olduğumuz üzere gizlenmiş CCTV ile personelin özel hayatına tecavüze yönelik Avrupa İnsan Hakları Mahkemesi’ nin vermiş olduğu yakın zamanlı bir karar da mevcut. Ne var ki aynı mahkeme son kararından çok da önce olmayan bir tarihte gizlenmiş CCTV kullanımına müsaade eder kararlar da vermiş olduğundan, bu çelişkinin nasıl giderileceği ile ilgili yaşanan belirsizlik nedeniyle işverenlerin sınırlarını belirlemeleri ayrıca bir sorun meydana getirecek gibi görünüyor.

Personelin gözlemlenmesi/takip edilmesi özellikle Avrupa kıtasında kişisel haklara müdahale edildiği biçiminde yorumlanmakla, personelin özel yaşamını mahrem tutmak yönündeki haklı beklentileri yanında iş yaşamında da belli oranda gizlilik sağlanmasını isteme hakkı bulunmakta. Bu anlamda özellikle Avrupa Birliği ülkeleri bakımından da gizlenmiş CCTV kullanımı ile ilgili çok sınırlı haller bu işlemi gerekçelendirebiliyor. Duruma ilişkin olarak İngiltere Veri Kurulu (Information Commissioner’s Office- “ICO”) tarafından düzenlenen kılavuz gizlenmiş CCTV’ nin ancak belirlenen koşulların söz konusu olması halinde kullanılabilecek olduğunu belirtmektedir. Gizlenmiş CCTV kullanımına ilişkin ICO tarafından belirlenmiş koşullar şu şekildedir:

  • İşveren şirket dahilinde cezai müeyyidelere konu eylemlerin gerçekleştirildiği yahut usulsüz eylemlerin vukuu bulduğuna dair yeterli şüpheye sahipse;
  • Bu yönde bir önlem alınacak olduğunun personele bildirilmesi durumunda söz konusu eylemlerin yahut bahsi geçen eylemleri gerçekleştirenlerin tespitinin mümkün olamayabileceği bir durum söz konusu ise;
  • Belirli bir soruşturmanın parçası olarak kullanılması ve soruşturmanın tamamlanması ile gizli/gizlenmiş CCTV kullanımının sonlandırılması halinde, gizli/gizlenmiş CCTV kullanımı mümkün olacaktır.

DPA (25 Mayıs 2918 tarihinden itibaren de General Data Protection Regulation “GDPR“) çerçevesinde işveren gözlemleme eyleminin amacı ve yöntemleri ile ilgili açık olmalı ve seçilen gözlemleme yöntemlerinin hukuka uygun olarak uygulandığından emin olmalı. Bunun yanında ICO tarafından yayınlanmış olan kılavuz ile belirtilmiş olduğu üzere de amaç, yöntem ve muhafaza süreleri gibi unsurlar ile gözlemlemenin doğası ve sınırları da dahil organizasyon dahilinde hazırlanacak olan politikalar ile gözlemleme eylemi kayıt altına alınarak, personelin de gözlemlemenin neden ve sonuçlarından haberdar olması sağlanmalı. İşverenin personeli gözlemlemesi ile ilgili bilgilendirme eylemine yönelik yegâne istisnai durumu ise gizli/gizlenmiş CCTV yöntemlerinin kullanılması halinin hukuka uygun biçimde yine ICO tarafından hazırlanmış olan kılavuzda belirlenmiş sınırlar dahilinde gerçekleştirmesi ile söz konusu olmaktadır.

Bahsedilen gizli/gizlenmiş CCTV yöntemlerinin kullanılmasına ilişkin bir kısım mahkeme kararı şu şekilde:

Lopez Ribalda v Spain

9 Ocak 2018 karar tarihli işbu dosyada özetle beş şikayetçi de bir İspanyol Süpermarket zincirinin aynı şubesinde çalışmakta olup, 2009 yılının başlarında hem işverenden hem de müşterilerden para çalıyor oldukları iddiası nedeniyle şikâyet konusu CCTV kullanımı gerçekleştirilmiştir.

Şikayete konu kullanıma sebebiyet veren durum şu şekilde vukuu bulmuştur: Süpermarkette bir süredir stok ve nakit eksiği yaşanması nedeniyle, şube müdürleri eksiğin kaynağı işlem ve eylemleri tespit etmeye çalışmış ancak kaybolan para ile ürün stoklarındaki azalmaya yönelik olarak kayba müşterilerin mi yoksa personelin mi sebebiyet verdiğine emin olamadıklarından ve kayba sebebiyet veren eylemin tespitini sağlamak maksadıyla, marketin giriş ve çıkış kapılarına görünür biçimde CCTV sistemleri yerleştirmişlerdir. Yerleştirilen görünür durumdaki CCTV sistemleri ile ilgili personele kurulum öncesi bilgilendirme yapılmış olsa da işverenin kasaların kontrolünü sağlamak üzere yerleştirmiş olduğu gizli/gizlenmiş CCTV sistemine yönelik personeli bilgilendirilmemiştir. Şikâyet tarafı personel, işveren tarafından görünür durumdaki CCTV’ ler ile ilgili bilgilendirilmiş olmalarına rağmen stok ve nakit hırsızlığına devam etmiş, durumun tespiti ile ilgili şube müdürleri kendileri ile yüzleştiğinde ise eylemlerini kabul etmişler ve takiben işten çıkarılmışlardır. Hırsızlık yapıldığı gerekçesiyle işten çıkarılan 5 personel de gizli kameraların varlığına dair işverenin kendilerini bilgilendirmediği ve bu nedenle işverenin işbu eyleminin kişisel verilerin işlenmesi öncesinde veri sahiplerine açık, belirsizliğe yer bırakmayacak şekilde ve net olarak bilgi verme hükmü gereğince İspanyol Veri Koruma Kanunu’ na aykırı olduğu, bu nedenle de işten çıkarılmalarının haksız olduğu iddiasıyla İspanya İş Mahkemesi’ ne başvuruda bulunmuşlardır.

Başvuruda bulunanların başvuruları, her ne kadar veri işleme faaliyeti öncesinde veri sahipleri işveren tarafından bilgilendirilmemiş olsa da verilerin geçerli bir şüpheye dayanması, şirkete ait mülkiyetin korunmasına ilişkin maksadının uygun olması ve işleme faaliyetinin şüpheye dayalı olarak gerçekleştirilmesi gerekliliğinin gerekli ve ölçülü olması nedeniyle hukuka uygun biçimde işlendiğinden bahisle yerel mahkeme tarafından reddedilmiştir. Tüm bu süreç nihayetinde Avrupa İnsan Hakları Mahkemesi’ ne taşınmış, buna karşılık mahkeme mesai saatleri de dahil olmak üzere her personelin özel yaşamına saygıya yönelik bir beklenti içinde olması hakkı bulunduğunu kayıt altına almıştır. Bu karar ile birlikte mahkeme; başvuruda bulunanlardan önce CCTV kayıtlarını sendika temsilcisi ve işveren avukatı da dahil birden fazla kişinin görmüş olması, gizli/gizlenmiş CCTV kullanımı ile ilgili personellerin izninin alınmadığı, kullanım ile ilgili personellerin keyfiyetten haberdar edilmedikleri, haftalarca kayıt yapıldığı ve tüm kayıt süresi boyunca şüpheye konu eylemleri gerçekleştirmeyen personellerin de kayıt altına alındığı hususlarını da kayıt altına almıştır.

Sonuç olarak da mahkeme işverenin önlemlerinin ölçülü olmadığı yönünde bir karara varmıştır. Karara göre işverenin, satışa sunulan ürünleri personellerin özel hayatına daha az müdahale edecek biçimlerde koruma altına almış ve kayıt sistemlerinin kullanımı ile ilgili olarak personellerini önceden haberdar etmiş olması gerekli görüldüğünden, işverenin başvuruda bulunanların her birine 4.000,00-Euro ödemesine karar verilmiştir.

Köpke v Germany

Almanya’ da meydana gelen bu husumette de yine bir süpermarkette kasiyer olarak çalışan kişi, gizli/gizlenmiş CCTV kayıtları ile hırsızlık suçu işlerken yakalanmış, İş Mahkemesi nezdinde haksız olarak işten çıkarılmış olduğu iddialarına bir yanıt bulamamış ve madde 8′ in ihlaline dayanmak suretiyle tüm husumeti Avrupa İnsan Hakları Mahkemesi’ ne taşımıştır. Bu husumette ise işverenin gizli/gizlenmiş CCTV kullanımı hususuna yaklaşımı; ne kadar süre ile kullanılması gerektiği, satışa sunulan ürünlerin korunması gerekliliği ve kamu yararının korunması gibi hususların da göz önünde bulundurulması biçiminde olduğundan, hırsızlık şüphesi altında yalnızca bir personel bulunduğu ve gizli/gizlenmiş CCTV kullanımı yalnızca bu personele yöneltilmiş olduğundan, mahkeme gizli/gizlenmiş CCTV kaydı ile önüne geçilmek istenen hukuka aykırılık yanında işverenin personelin özel hayatına müdahalesinin kısıtlı olarak gerçekleşmiş olduğu kararına varmıştır.

GDPR ile birlikte veri işleyenlerin kişilerin özel yaşamlarına müdahale edebilecek herhangi bir süreci yürürlüğe sokması öncesinde veri koruma değerlendirme raporları zorunlu hale gelecek. Bu hususta KVKK nezdinde açık bir hüküm ve/veya bir zorunluluk öngörülmemiş olsa da birçok veri işleyen bakımından GDPR’ a uyum yükümü yanında, KVKK’ ya uyumluluk sürecinin takibi ile sürecin güncelliği ve hukuka uygunluğunun sağlanması bakımından bu yönde raporların, takiben veri işleyen şirket/organizasyon içi politika ve prosedürlerin oluşturulması sağlıklı olacaktır. 10.03.2018 tarihinde yayınlanmış olan Aydınlatma Yükümlülüğünün Yerine Getirilmesinde Uyulacak Usul ve Esaslar Hakkında Tebliğ’ i ile belirlenmiş esaslar göz önünde bulundurulduğunda da gizli/gizlenmiş kayıt yöntemleri yanında, CCTV kullanımı bakımından da yalnızca bildirim notlarının yeterli olmayacağı ve Kurul tarafından çıkarılacak kılavuzların hazırlanmasının beklenmesi esnasında, ICO tarafından düzenlenmiş ve dönem dönem de güncellenen kılavuzu takip ederek veri işleyen şirket/organizasyon dahili bir politika üretmek personelin Anayasal haklarının korunmasının garantisi olarak her iki tarafı da rahatlatan yahut her iki tarafın da veri işleme faaliyetine yönelik farkındalık hak ve sınırlardan haberdar olabileceği bir hamle olarak düşünülebilir. Bu bağlamda veri işleyen şirket/organizasyonlarda (gizli/gizlenmiş ya da değil farketmeksizin) CCTV kullanımı ile ilgili şu soruların yanıtlanması gerekliliği baş gösterecek:

  • Kısıtlı veya süre sınırı bulunan bir yöntem söz konusu olabilecek mi?
  • Personel mevcut prosedür ve politikalar ve hatta kişisel verilerin korunması hakkında gerçekleştirilecek periyodik eğitimler ile harici durumlarda gizli/gizlenmiş CCTV kayıt yöntemleri kullanılabilecek olduğundan haberdar mı?

Yukarıda bahsedilen ve GDPR ile zorunlu hale getirilen değerlendirme raporları ile ilgili olarak şu an için herhangi bir kılavuz vb. yöntem belirler doküman hazırlanmamış olsa da ilgili maddeler ile kanun gerekçesinden aşağıdaki gibi bir çerçeve çıkarılmakta:

  • Planlanan işleme prosedürünün bir tanımlaması ve işlemenin amacı,
  • Veri işleme faaliyetinin gerekliliği ve ölçülülüğünün değerlendirmesi,
  • İşleme faaliyetinin konusu ilgili kişiye yönelen risklerin bir değerlendirmesi,
  • Risklerin belirlendiği ve mevzuata uyumluluğa ilişkin alınması beklenen önlemlerin ölçütlerine ilişkin bir değerlendirme.

Özet olarak bahsedilmeye çalışılan işbu mahkeme kararları ışığı altında işveren gizli/gizlenmiş CCTV ile kayıt almanın hukuka aykırı yahut usulsüz eylemlerin gerçekleştiğine dair yeterli şüpheye sahipse, olağanüstü durumlarda gizli/gizlenmiş kayıt yöntemlerinin uygulanabileceği ile ilgili olarak personel/ler daha önce bilgilendirilmiş ise gizli/gizlenmiş kayıt yöntemlerinin kullanımı söz konusu olabileceği söylenebilir. Mesai saatleri de dahil olmak üzere bu yöntemin kullanılması personelin özel yaşamına kayda değer bir müdahaleyi içerdiğinden işverenin bu yöntemlerle kayıt almasının gerekliliği ile bu yöntemin önüne geçmeye çalıştığı/amaçladığı hususu sağlayıp sağlamadığı noktasında yazılı bir değerlendirme raporu hazırlaması/hazırlatması hayati bir değer taşıyacaktır. İşverenin bu değerlendirme raporunu hazırlarken/hazırlatırken, bu yöntemlerin personele bildirilmesi durumunda söz konusu eylemlerin yahut bahsi geçen eylemleri gerçekleştirenlerin tespitinin mümkün olup olmayacağını da göz önünde bulundurması gerekmektedir.

CCTV kullanımına ilişkin KVKK ile GDPR’ a uyumluluk sağlanması üzere personelin bilgilendirilmesine ilişkin https://www.peakup.org/#what-we-are-doing linkini ziyaret edebilirsiniz.

Azure Building Blocks – Part 1

Azure Resource Manager şablonlarının yazılması ve deploy edilmesi size esneklik ve otomatik bir ortam sunmasını sağlarken bazı durumlarda, Azure Resource Manager şablonları kısa sürede çok karmaşık hale gelebilir. Ayrıca, Azure Infrastructure ortamınız için Microsoft’un en iyi uygulamalarının ekibiniz tarafından yazılan her şablona yansıtılması sağlamak bazı durumlarda zor olabilir. Eğer Azure Resource Manager dağıtım modeline hakim değilseniz, Azure Resource Manager makale serimi okumanızı tavsiye ederim.

Bu makale serisinde, Azure Resource Manager şablonunu geliştirirken ve dağıtımını basitleştirmeye yardımcı olan açık kaynak kodlu Azure Building Blocks ele alacağız. Microsoft içerisinde bulunan dağıtım modelleri ve uygulamalar ekibi tarafından öngörülen en iyi uygulamaları yansıtan ( IaaS, PaaS ) – benzeri olan Azure Resource Manager şablonlarını içerir. Azure Resource Manager şablonlarını kullanarak ( Template Deployment – Github) kaynak dağıtımını destekler. Azure kaynaklarını yöneten bir kişi, Resource Manager Deployment API sayesinde JSON formatında bir model kullanır ve bunu Azure Resource Manager API üzerine gönderir. Örnek olarak ortamınıza deploy etmek istediğiniz kaynakları ; Virtual Machine, Virtual Network, Storage, Network Security Group olarak belirterek gerekli dağıtımı sağlayabilirsiniz. Yine talebinize göre dağıtımı yapılmak istenilen kaynağın özelliklerinin tamamı, dağıtım yapılacak zamanda parametrik hale getirilerek özelleştirilir. Aşağıda bulunan resim içerisinde Azure Resource Manager dağıtım modelini destekleyen bir JSON dosyası bulunmaktadır.

Azure Resource Manager şablonları çok güçlü, büyük ve karmaşık mimarileri dağıtmanıza izin verirken, Azure Resource Manager hakkında geniş bilgiye ihtiyaç duyarlar. Bu durum ise bazı zamanlarda geliştirdiğiniz şablonları koruma kısmında zorluk çekmenize sebebiyet verir. Çünkü herhangi bir değişiklik, ön görülemeyen sorunlara neden olabilir. Azure Resource Manager güçlü dememin altında yatan oldukça fazla sebep var. Örneğin, bir Virtual Machine dağıtmak istediğinizi varsayalım. Deploy olurken içerisine kurabileceğiniz role, registry, gibi ucu açık bir kapı olduğunu düşünün. “Ne gerek var ?” Dediğinizi duyar gibiyim. İşte burası biraz komplike bir süreç olduğu gözükebilir ama Virtual Machine Scale Sets kullanırken zaten bunları yapmak zorunda kalıyorsunuz. Azure Building Blocks temel amacı daha basit bir şekilde deployment süreçlerinizi yapabilmenizi sağlamaktadır.

Azure Building Blocks projesi, Azure kaynaklarının kullanımını basitleştirmek için tasarlanmış bir komut satırı aracı olup, Azure Resource Manager kapsamını kullanarak bu sorunu çözer. Building Blocks, Resource Manager Deployment modelindeki gibi JSON formatı ile yazılır ve Azure Resource Manager şablonlarından yararlanarak dağıtımı gerçekleştirir. Azure Resource Manager Template olduğu gibi parametre belirtebildiğiniz gibi, Building Blocks içinde bu şansa sahipsiniz. Building Blocks JSON şeması çok basit olacak şekilde tasarlanmıştır. Azure Building Blocks 2.0 versiyonu ile şimdilik anılmaktadır.

Building Blocks şu anda aşağıdaki kaynak türlerini desteklemektedir.

  • Virtual Networks
  • Virtual Machines (including load balancers)
  • Virtual Machine Extensions
  • Route Tables
  • Network Security Groups
  • Virtual Network Gateways
  • Virtual Network Connection

Geçerlilik Süresi Dolacak Olan Microsoft (MCP) Sınavları

MCP (Microsoft Certified Professional) programını güncel tutmak için Microsoft Learning, gelişmeleri sürekli olarak izler ve ardından teknoloji değişikliklerine ayak uydurmak için sınavları ve sertifikasyon gereksinimlerini revize eder.

Amacımız yaklaşan sınav emekliliklerine ilişkin birkaç aylık uyarı sunmaktır. Bu sayede MCP(Microsoft Certified Professional)’lerin Microsoft teknolojilerindeki en son ve en yenileri yansıtan güncel sertifikalara sahip olmasını sağlayabiliriz.

Kaldırılması planlanan sınavlar aşağıda listelenmiştir;

31 Aralık 2017’de
sona erenler
70-246: Monitoring and Operating a Private Cloud with System Center 2012
70-247: Configuring and Deploying a Private Cloud
70-534: Architecting Microsoft Azure Solutions
74-344: Managing Programs and Projects with Project Server 2013
74-678: Designing and Providing Microsoft Volume Licensing Solutions to Large Organizations
MB2-709: Microsoft Dynamics Marketing
MB6-705: Microsoft Dynamics AX 2012 R3 CU8 Installation and Configuration
MB6-890: Microsoft Dynamics AX Development Introduction
MB6-892: Microsoft Dynamics AX Distribution and Trade
MB6-893: Microsoft Dynamics AX Financials
31 Ocak 2018’de
sona erenler
70-696: Administering System Center Configuration Manager and Intune
31 Temmuz 2018’de
sona erecekler
70-398: Planning for and Managing Devices in the Enterprise
70-488: Developing SharePoint Server 2013 Core Solutions
70-489: Developing SharePoint Server 2013 Advanced Solutions
70-496: Administering Visual Studio Team Foundation Server
70-497: Software Testing with Visual Studio
70-498: Delivering Continuous Value with Visual Studio
70-680: Windows 7, Configuring
70-685: Windows 7, Enterprise Desktop Support Technician
70-686: Windows 7, Enterprise Desktop Administrator
74-343: Managing Projects with Microsoft Project 2013
74-409: Server Virtualization with Windows Server Hyper-V and System Center

Not: Daha önceden kazandığınız tüm sertifikaların, sınavları yürürlükten kaldırılmış olsa bile sertifikasyonunuzun hala geçerliliğini koruduğunu unutmayın!
Buna ek olarak Microsoft’un global transformasyonu sonrası sertifikasyonlar ve sınavlarda güncellenmiştir. 6 yeni uzmanlık sertifikasyonu aşağıdaki yol haritasında yer almaktadır.

  1. MCSE: Mobility : Windows Client ve Enterprise Mobility
    konusundaki yeteneklerinizi doğrulamak için odaklanabilirsiniz.
  2. MCSE: Cloud Platform and Infrastructure: Windows Server ve Microsoft Azure konusundaki yeteneklerinizi doğrulamak için odaklanabilirsiniz.
  3. MCSE: Productivity: Office 365, SharePoint, Exchange ve Skype for Business konusundaki yeteneklerinizi doğrulamak için odaklanabilirsiniz.
  4. MCSE: Data Management and Analysis: Hem on-premise hem de cloud tabanlı Microsoft veri ürünleri ve hizmetleri konusundaki yeteneklerinizi doğrulamak için odaklanabilirsiniz.
  5. MCSD: App Builder: Web ve mobil uygulama geliştirmedeki yeteneklerinizi doğrulamak için odaklanabilirsiniz.
  6. MCSE: Business Applications: Dynamics 365 konusundaki yeteneklerinizi doğrulamak için odaklanabilirsiniz.

Not: Bu sertifikasyonlardan her birine sahip olmak için öncelikle uygun bir Microsoft Certified Solutions Associate (MCSA) sertifikası kazanmanız ve sonra da seçmeli sınav listesinden bir adet ek sınava girmeniz gerekir.

Kişisel ve kariyer planlarınızdaki gelişmeler için sınavlara hazırlanmak ve güncel Microsoft teknolojisini takip etmek isterseniz ücretsiz kullanabileceğiniz kaynaklardan biriside Microsoft Virtual Academy’ dir.

Son teknolojilerle ilgili yeterliliğinizi artırmanız için Microsoft Virtual Academy (MVA) ‘nin içerisinde yer alan yardımcı kurslar bulunmaktadır. Böylelikle seçebileceğiniz yüzlerce IT eğitim kursu ile ihtiyacınız olan şeyleri bulmanız kolaylaşır. Kişisel öğrenme planlarınıza göre hazırladığınız panonuz sayesinde nasıl ilerlediğinizi de görebilirsiniz.

Microsoft Virtual Academy içerisinde her hafta yeni dersler bulabilirsiniz! Sizin için bu hafta seçtiğimiz içeriklerden bazıları aşağıdaki gibidir.

Microsoft IT Uses Predictive Analytics to Improve Sales Processes and Forecasting

Tahmini analitik, satış ekiplerinin ve yöneticilerin işlerini kolaylaştırabilir mi? Azure Machine Learning üzerine
kurulmuş tahmine dayalı analitiğin nasıl kullandığını araştırın!

Data Series: Analytics: AA: Machine Learning

İş zekasının(BI) gelişmiş analitikten farkı nedir? Geleneksel analitik BI araçları tarihsel verileri inceler
ve gelişmiş analitik araçları ise gelecekteki olayları ve davranışları tahmin etmeye odaklanır; böylece işletmeler,
iş stratejilerindeki potansiyel değişikliklerin etkilerini öngörmek için analiz yapabilir. Daha fazlası için
Microsoft araçlarına göz atın!

evOps with Visual Studio Team Services and Team Foundation Server

DevOps uygulamasının, geliştirilmiş izlenebilir ve tekrarlanabilir iş akışları için hata özellikli manuel süreçleri
otomasyona dönüştürerek ekiplerin rekabet baskısına daha hızlı cevap vermesine nasıl yardımcı olabileceğini
görün. Bulut kaynaklarıyla birlikte sıkı entegre edilmiş açık kaynak kodlu araçlarla maliyet tasarrufunu
nasıl sağlayacağınızı öğrenin.

Daha fazlası için https://mva.microsoft.com/ ziyaret etmeyi unutmayın.

Microsoft Cognitive Toolkit ( CNTK ) FastRCNN-BrainScript ile Görüntü İşleme

Bu yazımızda Microsoft’un açık kaynaklı derin öğrenme kütüphanesi olan daha önceki yazılarımızda incelediğimiz Cognitive Toolkit (CNTK) ile Microsoft’un kullanıcıların daha iyi gözlemlemesi için yayınladığı örneklerden bir tanesi olan ve tanıttığımız resimdeki objeleri algılamamızı sağlayan FastRCNN algoritmasını adım adım birlikte hayata geçireceğiz.

Azure Data Science Virtual Machine

Microsoft’un bulut sistemi olan Azure platformunda bilimsel çalışmalar yapabilmek adına geliştirilmiş ve ihtiyacımız olan bir çok yapının önceden kullanıma hazır bir şekilde bulundurduğu sana makinesidir. Adımları yapılandıracak donanımlara sahip değilseniz veya bulut üzerinde çalışmak istiyorsanız. https://azure.microsoft.com/tr-tr/ adresi üzerinden Azure hesabı oluşturup, aşağıdaki ekran görüntülerini sırasıyla takip ederek bu yazıdaki demoyu hayata geçirmek için gerekli sanal makineyi oluşturabilirsiniz.

1-) Azure hesabınıza giriş yaptıktan sonra karşımıza çıkan gösterge panelinden gösterilen adımları takip ediniz.

2-) Sonraki adım olarak aşağıdaki ekran görüntüsü yardımıyla bir sonraki adıma geçiniz.

3-)Ardından karşımıza çıkan sayfada dikkat etmeniz gereken nokta Kullanıcı Adı ve Şifreyi bağlantı sırasında kullanacağımız için bir yere mutlaka not etmeniz.

4-) Demo için bizim kullandığımız sanal makine özellikleri aşağıda gösterildiği gibidir ihtiyacınız doğrultusunda farklı donanımlara sahip olan sanal makineleri tercih edebilirsiniz.

5-) Bu kısım sanal makinemizi ayrıntılı bir şekilde özelleştirmemiz için gerekli seçeneklerin bulunduğu yerdir. Demo özelinde böyle ayrıntılara ihtiyaç duymadığımız için tamam dedikten sonra sanal makinemizi oluşturabiliriz.

6-) Bu işlemleri tamamladıktan sonra kaynaklarım kısmında ismini verdiğimiz sanal makinemizi görebiliriz.

7-) Sanal makinemizin üzerine tıkladıktan sonra karşımıza çıkan göster panelinde önce başlat butonu ile sanal makinemizi hazırladıktan sonra, bağlan butonuna tıklayınız. Uzaktan bağlantı kurabilmek için çok hızlı bir şekilde .rdp uzantılı bir dosya indirecektir. İndirilen dosyayı çalıştırdıktan sonra sanal makinemizi oluştururken kullandığımız bilgiler ile sanal makinemize bağlanabiliriz

Sanal makinemize sorunsuz bir şekilde bağlantımızı gerçekleştirdikten sonra aşağıdaki adımları takip edebilecek duruma geldiğiniz demektir.

BAŞLANGIÇ ADIMLARI

Öncelikle ön paket yükleyicisi olan Anaconda’yı https://www.anaconda.com/download/ adresinden işletim sisteminize göre indirmemiz gerekiyor.

Kurulumumuzun ardından ekran görüntüsünün yönlendirmesi ile Anaconda Prompt’imizi açıyoruz. Konsol ekranında ilk olarak bize uygun olan ve kullanacağımız Python sürümünü
conda install python=3.5
komutu ile bilgisayarımıza indiriyoruz. 
Python 3.5 versiyonu ile bir çalışma alanı(environment) oluşturmamız gerekiyor bunun içinde
conda create -n py35 python=3.5 anaconda
komutunu kullanıyoruz. Hatırlatma olarak “py35″ çalışma alanınızın(environment) ismi istediğiniz gibi kişiselleştirebilirsiniz. Tüm bu işlemlerin ardından artık çalışma alınımız bilgisayarımızda hazır bir hale geldi, bunu aktif olarak kullanabilmek için
activate py35
komutunu kullanıyoruz.

CNTK KURULUMU

Kendi çalışma alanımızı oluşturduk. Şimdi bizim için gerekli olan kütüphaneleri çalışma alanımıza
pip install numpy scipy h5py jupyter 
easydict
komutu ile entegre etmemiz gerekiyor. Sırada asıl bizi ilgilendiren CNTK kurulumu var. Bunun için konsolumuza ilk olarak CPU 
uyumlu olan CNTK kurulumu için
pip install https://cntk.ai/PythonWheel/CPU-Only/cntk-2.4-cp35-cp35m-win_amd64.whl
komutunu yazıyoruz böylelikle çalışma alanımıza CNTK kütüphanesini entegre etmiş olduk. İndirme işleminin ardından kontrol etmek için
python -c “import cntk; print(cntk.__version__)”
komutunu konsol üzerinde kullanarak CNTK versiyonunu kontrol edebilirsiniz.

Artık Microsoft tarafından yayınlanan örnekleri incelemeye başlayabiliriz. Bunun için kontrol ekranımıza
python -m cntk.sample_installer
komutunu kullanıyoruz. Bu işlem ile birlikte bilgisayarımıza CNTK-Samples-2-4 dosyasını indirmiş olduk. Başlat çubuğu CNTK-Samples-2-4 ile arama yapıp dosya konumunu istediğiniz yere taşıyabiliriz. Şuana kadar yaptığımız işlemlerin doğrulu kontrol etmek için.

CNTK-Samples-2-4 -> Tutorials -> NumpyInterop yoluna gittikten sonra python FeedForwardNet.py komutu ile python dosyamızı çalışılıyoruz.

FastRCNN Algoritmasının Çalıştırılması

Tüm kurulumları doğru bir şekilde gerçekleştirebildiysek FeedForwardNet.py dosyasını çalıştırdıktan sonra yukarıdaki gibi bir ekran görüntüsü elde etmeliyiz. Herhangi bir hata alıyorsanız önceki adımları tekrardan gözden geçiriniz.

Artık resimlerdeki objeleri algılamak için yazımızın başında bahsettiğimiz FastRCNN örneğini başlatabilmek için gerekli adımları gerçekleştirmeye hazırız. CNTK-Samples-2-4 dosyasının bulunduğu konuma içerisinde
pip install -r requirements.txt
komutu ile hangi kütüphanelere ihtiyacımız olduğunu gözlemleyebiliriz ve indirebilrisiniz.

conda install scikit-image opencv
komutu ile örnek için gerekli görüntü işleme kütüphaneleri çalışma alanımıza entegre etmemiz gerekiyor. Sonraki adım olarak pre-trained (önceden eğitilmiş) olan AlexNet modelini adresinden indirerek ..CNTK-Samples-2-4PretrainedModels yoluna taşıyınız. Bu işlemin artından artık veri setimizi indirme zamanımız geldi. Konsol ekranımız yardımıyla ..CNTK-Samples-2-4ExamplesImageDataSetsGrocery yoluna gittikten sonra
python install_grocery.py
komutu ile veri setimizi indiriyoruz. Modelimizi eğittikten sonra artık örneğimizi çalıştırma vaktimiz geldi. ..CNTK-Samples-2-4ExamplesImageDetectionFastRCNNBrainScript yoluna giderek önce
python A1_GenerateInputROIs.py
ile test ve eğitim için modelimize girdilerimizi entegre ediyoruz hemen ardından python A2_RunWithBSModel.py ile eğitimi gerçekleştiriyoruz. Ardından
python A3_ParseAndEvaluateOutput.py
ile elde ettiğimiz sonuçları gözlemlemiyoruz.

Elde edilen resim çıktılarını gözlemlemek için
python B1_VisualizeInputROIs.py
dosyasını çalıştırabilirsiniz.


Evet sonunda başardık! Görüntü işleme ile resimlerdeki objeleri CNTK derin öğrenme kütüphanesi ile algılama işlemini gerçekleştirdik. Bir sonraki yazımızda kendi veri setimizi nasıl eğitip, nasıl test edeceğimize dair örnekler üzerinde geliştirme yapacağız.

HATIRLATMA

bu aşamaya gelene kadar geride bıraktığımız aşamalara göz atmak için aşağıdaki linklere göz atabilirsiniz.

1-) Yeni Başlayanlar için Görüntü İşlemeye Giriş

2-) Görüntü İşleme için Öğrenilmesi Gereken Yapılar

3-) Görüntü İşleme için Gerekli Kurumlar ve İlk Örnek

Bir sonraki yazımızda görüşmek üzere…

 

Görüntü işleme için Öğrenilmesi Gereken Yapılar

Önceki yazımızda görüntü işleme konseptine giriş yapmıştık. Bu bölümde sizlere görüntü işleme ile ilgili bilinmesi gereken yapılar genel hatlarıyla tanıtılacaktır. Bu bilgiler ışığında ileri ki zamanlarda yapılacak olan geliştirmelerde karşı karşıya gelinebilecek sorunlar ve yapılacak araştırmalar daha efektif bir şekilde gerçekleştirilebilecektir.

1-Anaconda

Anakonda; Python, R programlama dili, veri bilimi ve bilimsel araştırmalar ile uğraşan insanlar için Anaconda kuruluşu tarafından geliştirilmiş bir ön yükleyicidir. Geliştirilen bu on yükleyici kullanıcıların işlerini büyük ölçüde kolaylaştırmaktadır. Yüklendiği zaman kendisiyle beraber veri işleme ve raporlama dahil olmak üzere bu işlemlerle ilgili 100’den fazla pakete otomatik olarak erişilebilmektedir. Aynı zamanda istenilen 600’den fazla paket conda yükleyicisi sayesinde rahatlıkla kurulabilmektedir. Daha fazla bilgi için https://www.anaconda.com/ adresine göz atabilirsiniz.

2- OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision) açık kaynak kodlu görüntü işleme ve makine öğrenimi için geliştirilmiş bir yazılım kütüphanesidir. 2 ve 2.1 bir sürümleriyle Pyhton programlama dili desteği getirilmiştir. Google, Microsoft, IBM, Yahoo, Sony, Honda, Toyota gibi köklü şirketler tarafından aktif olarak kullanılmaktadır. OpenCV kütüphanesi içerisinde görüntü işlemeye ve makine öğrenmesine yönelik 2500’den fazla algoritma bulunmaktadır. Bu algoritmalar ile yüz tanıma, nesneleri ayırt etme, insan hareketlerini tespit edebilme, nesne sınıflandırma, plaka tanıma gibi bir çok işlem rahatlıkla yapılabilmektedir. Daha fazla bilgi için https://opencv.org/ adresine bakabilirsiniz. Alternatif görüntü işleme kütüphaneleri:
-OpenFrameworks
-Fiji
-Halcon
-Matlab
-Lead Tools
-Pink
-Image Magick
görüntü işleme kütüphanelerinin bazılarıdır.

3- Cognitive Toolkit

Daha önce CNTK olarak bilinen aynı zamanda Microsoft Cognitive Toolkit olarak adlandırılan, Microsoft araştırmacıları tarafından geliştirilmiş veri akış grafiklerinden faydalanarak sayısal hesaplama için kullanılan açık kaynak kodlu bir derin öğrenme kütüphanesidir. CNTK, kullanıcıların ileri beslemeli (DNN), konvolüsyonel sinir ağıları (CNN) ve tekrarlayan sinir ağları (RNN / LSTM) gibi popüler model türlerini kolaylıkla fark etmesini ve birleştirilmesine olanak sağlar. CNTK, çoklu GPU’lar ve sunucular arasında otomatik farklılaşma ve paralelleştirme ile stokastik inişini (SGD, hata geri yazılımı) ile uygular. Daha ayrıntılı bilgi için https://www.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/ adresine göz atabilirsiniz. CNTK alternatif kütüphaneleri olarak:
– TensorFlow
– Theano
– Keras
– Infer.Net
– Torch
derin öğrenme kütüphanelerinden bazılarıdır.

4- Visual Studio Code

Microsoft tarafından geliştirilen Visual Studio Light olarak tanımlayabileceğimiz güçlü, kurulum kolaylığı ve işimize yarayan paketlere ulaşma rahatlığı açısından oldukça kullanışlı, JavaScript, TypeScript, Node.JS C++, C#, Java, Python, PHP, Go gibi programlama dillerini destekleyen aynı zamanda, Windows, macOS ve Linux işletim sistemlerinde kullanabileceğimiz bir geliştirme ortamıdır. Daha fazla bilgi için https://code.visualstudio.com/.Kısa bir tanıtımın ardından, genel olarak sonraki bölümlerde işleyeceğimiz konular için bilinmesi gereken genel yapılar bunlardır, belirtmeliyim ki her bir yapı kendi içerisinde çok derin incelenmesi gereken konu başları. Daha sonrasında hepsini teker teker daha ayrıntılı bir şekilde inceleyeceğiz. Bir sonraki yazımızda basit kurulum adımlarının ardından ilk örneğimizi hayata geçireceğiz.

Görüntü işleme için Gerekli Kurulumlar ve İlk Örnek

Kurulum Adımları

Önceki yazımızda görüntü işleme için gerekli yapıları genel olarak inceledikten sonra;
1- İlk olarak Python programlama dilini belirttiğim adresten 2.7 sürümünü indirin ve kurulumunu tamamlayınız. https://www.python.org/downloads/#pubkeys
2- Sonra Visual Studio Code’u belirttiğim adresten size uygun olan işletim sistemine göre indirme işlemini yapıp, kurulumu tamamlayınız.
https://code.visualstudio.com/Download.
3- Ardından aşağıda bulunan ekran görüntüsündeki adımları uygulayarak Python programlama dilini kullanmak için gerekli eklentiyi entegre ediniz.

3- Bu adımdan sonra sol üst köşede bulunan file sekmesinden File > New File adamalarıyla yeni bir dosya oluşturunuz.
4- Ardından kodlarımızı geliştirmeye başlamadan önce Visual Studio Code’un Python dosyasını tanıyabilmesi için oluşturduğumuz dosyayı CTRL+ SHIFT+S (Farklı Kaydet) kısa yolu yardımıyla uzantısını .py olarak değiştirmelisiniz.
5- Bu işlemin ardından aşağıdaki fotoğrafı indirip .py uzantılı dosyanızla aynı klasöre taşıyışınız.



5- Artık kullanacağımız kütüphaneleri Visual Studio Code terminali vasıtasıyla indirmeye başlayabiliriz.
6- Python programlama dilinin bilimsel hesaplamaların temel kütüphanesi olan NumPy‘yi indirmek için terminale “pip install numpy” komutunu yazarak ulaşabilirsiniz.

7- Ardından görseller üzerinde gerekli manipüle işlemlerini yapabilmemiz için gerekli olan OpenCV kütüphanesini indirmek için terminale “pip install opencv-python” komutunu yazarak ulaşabilirsiniz.

Tebrikler eğer bu adıma kadar sorunsuz gelmeyi başardıysanız artık Python programlama dili ile geliştirmeye başlayabiliriz.

import numpy  
import cv2    

fotograf = cv2.imread('peakup.jpg')fotografGri = cv2.cvtColor(fotograf, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imwrite("peakupGri.jpg",fotografGri)


ret,fotografBW = cv2.threshold(fotografGri,110,240,cv2.THRESH_BINARY) 
cv2.imshow('Binary Fotograf', fotografBW)

cv2.imshow('Orijinal Fotograf', fotograf)
cv2.imshow('Gri tonlarina cevrilmis fotograf', fotografGri)
cv2.imwrite("peakup01.jpg",fotografBW)cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows()

kodların ayrıntılı açıklamalarına https://goo.gl/KUpwYk adresinden ulaşabilirsiniz.

ekteki kodu yazıp kaydettikten sonra Terminal tarafından dosyamızın bulunduğu ilgili dizine gidip “python demo.py” komutu ile kodlarımızı çalıştırabiliriz.

ve yazdığımız kod çıktımız aşağıdaki gibi gözükecektir. Aynı zamanda ilgili dizinde manipüle ettiğimiz fotoğrafların ayrı ayrı çıktılarını görebilirsiniz.

Bir sonraki yazımızda Python programlama dili ile daha kompleks görüntü işleme örneklerine değineceğiz. Sıradaki yazımızda görüşmek üzere…

Yeni Başlayanlar İçin Görüntü işleme’ye Giriş

Görüntü İşlemeye Giriş

Günümüzde teknoloji önüne geçilemez bir hızla gelişirken insan hayatına her gün birbirinden farklı buluş, yöntem ve teknikler girmektedir. Bundan birkaç sene öncesine kadar sadece bilim kurgu filmlerinde yer alan teknolojinin şu an insan hayatında yadsınamaz bir noktaya geldiği çok net bir şekilde görülmektedir. Blockchain, chatbotlar, sürücüsüz araçlar, nano teknoloji endüstrisi, sanal gerçeklik ve nesnelerin interneti gibi bir çok kavramı insan hayatına giren önemli noktalar arasında sıralamak mümkündür. Bu önemli noktalardan bir tanesi de Bilgisayar Bilimlerinde popüler araştırma alanları içerisinde yer alan ve günden güne artı gösteren görüntü işleme tekniğidir. Gelecek yıllarda hayatımızın daha derinlerinde yer edinecek görüntü işleme tekniğini ana hatlarıyla ele alalım.

 

Peki Görüntü İşleme Nedir?

Görüntü işleme: Dijital ortama aktarılmış görseller üzerinden ilgili ihtiyaca göre faydalı bilgiler elde etmek için farklı tekniklerle özdeşleştirebilen bir yöntemdir. Görüntü işleme yöntemi, kaydedilmiş olan belirli görüntülerin işlenip mevcut resim ve grafiklerin değiştirilerek yabancılaştırılması veya iyileştirilmesi için kullanılmaktadır. Örneklendirecek olursak, fotoğraf veya belgelerin taranıp dijital ortama aktarılırken yaşanan kalite düşüşlerini görmek mümkündür. İşte bu kalite düşüşleri sırasında görüntü işleme yöntemi devreye girmektedir. Düşen görüntü kalitesini ve görselde yaşanan bozulmaları en aza indirmek için görüntü işleme yöntemine başvurmaktayız. Başka bir örnek ise Google Earth üzerinden erişebildiğimiz haritalardır. Uydudan alınan görüntüler görüntü işleme teknikleri ile iyileştirilmektedir. Böylelikle insanlara daha kaliteli görseller sunulmaktadır. Bu ve daha bir çok farklı yerlerde kullanılabilen görüntü işleme hızla gelişen teknolojiler arasında yer almaktadır.
Aynı zamanda mühendislik ve bilgisayar bilimleri gibi disiplinlerin temel araştırma alanlarından biridir.

Görüntü İşleme Nelerde Kullanılır?

Bu işlemlerin nasıl ilerlediğine değinmeden önce görüntü işlemenin genel olarak nerelerde ve nasıl kullanıldığına, göz atalım:

– Yüz tanıma ve güvenlik sistemleri.
– Demografik bilgi analizi.
– Trafik, astronomi, radar ve fotoğraf endüstrisi uygulamaları.
– Uygu görüntülerinden yararlanılarak nüfus yoğunluğunun tespit edilmesi.
– Radyoloji alanı (Tomografi, Ultrason vb.).
– Askeri Endüstri alanında hem su altındaki görüntülerin hem uydu görüntülerinin anlamlandırılması.
– Tıp alanı, çeşitli organ yapılarının ayırt edilmesinde
Daha fazla uygulama alanına bakmak için http://cvisioncentral.com/projects adresine göz atabilirsiniz.

Görüntü İşleme Adımları Nelerdir?

Görüntü işleme ile ilgili ana hatları öğrendikten sonra işlemlerin nasıl gerçekleştiğini anlamak gerekmektedir. Görüntü işleme temel olarak üç adımda incelenmektedir. – Gerekli araçlar ile imajı aktarılması
– Görüntünün analiz edilerek istenilen doğrultuda işlenmesi
– Analiz edilip işlenen veri raporu ve çıktısının, sonucunun alınması
Görüntü işleme adımlarının yanında görüntü işleme için iki tür yöntem kullanılmaktadır. Bunlardan ilki analog görüntü işleme diğeri dijital görüntü işleme yöntemidir. Dijital ve analog görüntü işleme için verinin geçmesi gereken birtakım temel aşamalar vardır. Bu aşamalar arasında:
– Ön işleme
– Geliştirme ve görüntüleme
– Bilgi çıkarımı
yer almaktadır. Bu asmaların ardından ilgili veriden ihtiyaca göre sonuçlar elde edilebilmektedir.

Bir sonraki yazımızda Python ile görüntü işleme yapabilmek adına gerekli kurulumların yapılmasına değineceğiz. Sonraki yazımızda görüşmek üzere…

 

Eğerhata İle Hataları Dize Getirin

Yöneticinize sunacağınız dokümanda işlemlerin sonucunda Excel #YOK, #DEĞER!, #BAŞV!, #SAY/0!, #SAY!, #AD? veya #BOŞ! hataları mı veriyor? Belki bir tane olunca görmezden gelinebilir ancak göz ardı edilemeyecek kadar çok olduğunu düşünün. Bu rahatsızlık veren durumdan Eğerhata fonksiyonuyla nasıl kurtulabileceğimizi birlikte görelim.

Elimizde satış toplamı, satış adedi ve ortalama fiyatın olduğu bir listemiz var. Bu listede hiç satılmayan bir ürün mevcut.

 

Satış toplamını satış adedine bölerek ürünlerin ortalama fiyatlarını elde etmek istiyoruz. Basit bir matematiksel operatörle bunu halledebiliriz. Ancak bu işlemin sonucunda ürün adedi sıfır olan B7 hücresinin satış toplamına bölümünde matematiksel işlem olarak 0’a bölme işlemi gerçekleşemeyeceği için C7 hücresinde #SAY/0! hatası verdi. Hücredeki hata türüne göre kullanılabilecek mantıksal fonksiyonlar değişse de biz burada en temel hata işleme fonksiyonu olan Eğerhata işlevi ile bu problemi çözeceğiz.

Eğerhata işlevi formüldeki hataları yakalamayı ve bu hatalar için istenen ifadelerin yazılmasını sağlar. Bir formül bir hata sonucu döndürürse belirttiğimiz sayısal veya metinsel değeri verir; aksi takdirde, formülün sonucunu verir.

Burada yaptığımız işlemi Eğerhata fonksiyonunun içine alıp bu şekilde işlemi yaptıralım. İşlem sonucu bir hata ifadesi belirecekse bu hatanın yerine istediğimiz ifade yazsın. Örneğimizdeki durum için ortalama fiyat sütununda bir hata mevcutsa bu hataların yerine 0 yazmasını istiyoruz.

 

Görüldüğü gibi artık hata ibarelerinden kurtulup daha uygun gösterime sahip bir dokümanımız oldu.

Eğerhata fonksiyonu, fonksiyonlardan en çok Ehatalıysa fonksiyonu ile karşılaştırılarak anılır. Bu noktada belirtilmesi gereken Ehatalıysa fonksiyonun Eğerhata fonksiyonundan farklı olarak sadece hata denetimi yaptığıdır. Eğerhata gibi kullanmak isteniyorsa başına ekstra bir eğer formülü girilmelidir.

Hataya özel hata işlevini gerçekleştiren başka fonksiyonlar da vardır. Eğerhata fonksiyonu bunların en geniş çaplı olanıdır. Her türlü hata için bir işlem döndürür. Gönül ister ki Excel’deki tüm işlemleriniz hatasız olsun ama eğer çeşitli hatalarla karşılaşıyor olursanız bu fonksiyonu kullanabilirsiniz.

Bir sonraki makalemizde görüşmek üzere.