2026'da Alınabilecek En İyi Veri Bilimi Kursları

3. CS109: Veri Bilimi — Harvard

Harvard'ın CS109'u, sıkı veri bilimi temelleri isteyen öğrenenler için kamuya açık harika bir üniversite kursudur.

• Seviye: Orta
• Süre: ~60 saat
• Maliyet: Ücretsiz
• En iyisi: Harvard düzeyinde temeller isteyen kendi kendine yönlenen öğrenenler

CS109; olasılık, istatistiksel çıkarım, regresyon, makine öğrenimi ve Bayesçi yöntemleri kapsar. Problem setleri defter (notebook) tabanlıdır ve gerçek veri kümelerinden yararlanır. Materyal, Harvard'ın kamuya açık şekilde paylaştığı gerçek ders içeriğidir.

4. Kaggle: Makine Öğrenimine Giriş - Kaggle

Kaggle'ın Makine Öğrenimine Giriş dersi, doğrudan veri bilimcilerin çalıştığı Kaggle defter ortamında öğretilen ücretsiz ve uygulamalı bir mikro derstir.

• Seviye: Başlangıç (temel Python gerekir)
• Süre: ~3 saat
• Maliyet: Ücretsiz
• En iyisi: Veri bilimcilerin çalıştığı platformda, gerçek veri kümeleri üzerinde hemen model eğitmeye başlamak isteyen öğrenenler

Kurs; modellerin nasıl çalıştığı, temel veri keşfi, scikit-learn ile ilk ML modelini kurma, model doğrulama, aşırı/eksik öğrenme ve rastgele ormanları kapsar. Her ders, tamamen tarayıcıda çalışan kısa bir öğretici defterle uygulamalı bir alıştırma defteri arasında dönüşümlüdür — kurulum yok, ortam yapılandırması yok. 

5. Hesaplamalı Düşünme ve Veri Bilimine Giriş — MIT OpenCourseWare

MIT'in 6.0002 dersi, üst düzey bir bilgisayar bilimi programından hesaplamalı veri bilimine ücretsiz ve güçlü bir giriş sağlar.

• Seviye: Başlangıçtan Orta seviyeye
• Süre: ~40 saat
• Maliyet: Ücretsiz
• En iyisi: Hesaplamalı veri bilimine üniversite düzeyinde giriş isteyen öğrenenler

MIT'in dersi, Python ile benzetim, optimizasyon ve makine öğrenimi temellerini kapsar. Eric Grimson ve John Guttag tarafından verilmiştir ve MIT'nin en çok erişilen OCW içeriklerinden biridir. 

6. Python ile İstatistiksel Öğrenme — Stanford Online

Stanford'un İstatistiksel Öğrenme dersi, makine öğreniminin istatistiksel temellerini öğrenmek için başvuru kaynağıdır.

• Seviye: Orta
• Süre: ~50 saat
• Maliyet: Ücretsiz
• En iyisi: ISLP kitap içeriğini ders biçiminde isteyen öğrenenler

Ders; doğrusal yöntemler, sınıflandırma, yeniden örnekleme, ağaç tabanlı yöntemler, SVM'ler ve gözetimsiz öğrenmeyi kapsar. Ders kitabı ücretsiz indirilebilir.

7. Veri Bilimi Profesyonel Sertifikası — IBM

IBM'in Veri Bilimi Profesyonel Sertifikası, daha önce veri deneyimi olmayan öğrenenler için iyi bilinen başlangıç düzeyi bir yeterliliktir.

• Seviye: Başlangıç
• Süre: Haftada 10 saatle 3–6 ay
• Maliyet: Dinleyici olarak ücretsiz; sertifika için ~ayda 49$
• En iyisi: Markalı bir yeterlilik isteyen tam başlangıç seviyesindekiler

10 derslik dizi; Python, SQL, veri analizi, görselleştirme ve makine öğrenimini kapsar. Bu kurs, IBM marka etkisine değer veren kariyer değiştiriciler için özellikle faydalıdır.

8. Google İleri Düzey Veri Analitiği Sertifikası — Google

Google'ın İleri Düzey Veri Analitiği Sertifikası, analitik profesyonellerinin uygulamalı veri bilimine geçişi için bir patikadır.

• Seviye: Orta
• Süre: Haftada 10 saatle ~6 ay
• Maliyet: ~ayda 49$
• En iyisi: Veri bilimine seviyesini yükseltmek isteyen analitik profesyonelleri

Sertifika; Python, istatistik, regresyon, makine öğrenimi ve deney tasarımını kapsar. Program, Google Veri Analitiği Sertifikası'nın devamı olarak tasarlanmış olup analitik ile veri bilimi çalışmalarını birbirine bağlar.

9. Veri Bilimi, Yapay Zeka ve Geliştirme için Python — IBM 

IBM'in Veri Bilimi için Python dersi, Coursera'daki veri için Python dersleri arasında en çok kayıtlı olanıdır.

• Seviye: Başlangıç
• Süre: ~25 saat
• Maliyet: Dinleyici olarak ücretsiz
• En iyisi: Özellikle veri çalışmaları için Python temelleri

Bu kurs, platformdaki diğer tekil kurslardan daha fazla öğreneni veri için Python alanına kazandırmıştır. Güçlü bir ilk adım olmakla birlikte, öğrenenler sonrasında tam bir uzmanlık programıyla eşleştirmeyi düşünebilir.

10. Veri Bilimi Uzmanlaşma Programı — Johns Hopkins

Johns Hopkins Veri Bilimi Uzmanlaşma Programı, R odaklı veri bilimi dizileri arasında en geniş şekilde tanınan olmayı sürdürmektedir.

• Seviye: Orta
• Süre: Haftada 7 saatle ~8 ay
• Maliyet: ~ayda 49$
• En iyisi: Klasik Coursera dizisini isteyen R odaklı öğrenenler

10 derslik uzmanlaşma, Python ağırlıklı dönemin öncesine dayanır ve hâlâ R kullanıcılarına iyi hizmet verir. Matematik dikkatle açımlanır ve ödevler gerçek uygulama çalışması gerektirir. Dizi; veri bilimi araç kutusu, R programlama, temizleme, keşifsel analiz, tekrarlanabilir araştırma, istatistiksel çıkarım, regresyon, ML ve bir bitirme projesini kapsar. Coursera kayıt verilerine göre, bu uzmanlaşma 2014'ten beri sürmektedir ve 1 milyondan fazla öğreneni kaydetmiştir.

11. Python ile Uygulamalı Veri Bilimi — University of Michigan

Michigan'ın Uygulamalı Veri Bilimi, Johns Hopkins'in R dizisine Python odaklı kanonik karşılıktır.

• Seviye: Orta
• Süre: Haftada 7 saatle ~5 ay
• Maliyet: ~ayda 49$
• En iyisi: Bir miktar kodlama geçmişi olan Python odaklı öğrenenler

Beş derslik uzmanlaşma; Pandas, görselleştirme, makine öğrenimi, metin madenciliği ve sosyal ağ analizini kapsar. Not verilen Jupyter ödevleri gerçek uygulama gerektirir. IBM'in sertifikasına göre daha az başlangıç dostudur, ancak uygulamalı Python araçlarına daha derin iner.

12. Veri Bilimi Kariyer Yolu — Codecademy

Codecademy'nin Veri Bilimi Makine Öğrenimi Uzmanı Kariyer Yolu, tam başlangıç seviyesindekiler için tamamen etkileşimli, tarayıcı tabanlı bir seçenektir.

• Seviye: Başlangıç
• Süre: ~65 saat
• Maliyet: ~ayda 30$
• En iyisi: Tarayıcı tabanlı etkileşimli dersler isteyen başlangıç seviyesindekiler

Yol; imza niteliğindeki tarayıcı içi etkileşimli formatıyla Python, SQL, istatistik ve makine öğrenimini kapsar. İlk kez öğrenenler için iyi tempoludur.

13. Veri Bilimi MicroMasters — UC San Diego

UCSD'nin MicroMasters programı, kredi kazandıran veri bilimi dersleri için MITx'e bir alternatiftir.

• Seviye: Orta
• Süre: Haftada 8–10 saatle ~10 ay
• Maliyet: Tüm program için ~1.200$
• En iyisi: UCSD destekli lisansüstü kredi isteyen öğrenenler

Dizi; veri bilimi için Python, olasılık ve istatistik, makine öğrenimi ve büyük veri analitiğini kapsar. Krediler, UCSD'nin çevrimiçi yüksek lisans programlarına aktarılabilir.

14. Python ile İstatistik Uzmanlaşma Programı — University of Michigan

Michigan'ın Python ile İstatistik Uzmanlaşma Programı, veri bilimi öğrenenleri için en erişilebilir istatistik temelidir.

• Seviye: Orta
• Süre: Haftada 5 saatle ~4 ay
• Maliyet: ~ayda 49$
• En iyisi: Daha derin ML çalışmalarından önce istatistiksel temellere ihtiyaç duyan öğrenenler

Üç derslik uzmanlaşma; betimsel istatistik, çıkarım, regresyon ve çok düzeyli modelleri kapsar. İstatistik okuryazarlığı, veri bilimine geçen çoğu kişinin kapatması gereken boşluktur ve bu dizi bunu doğrudan ele alır.

15. Makine Öğrenimi için Matematik Uzmanlaşma Programı — Imperial College London

Imperial'ın Makine Öğrenimi için Matematik programı, veri biliminin matematik temellerini sağlamlaştıran öğrenenler için en iyi tazeleme programıdır.

• Seviye: Orta
• Süre: Haftada 4 saatle ~4 ay
• Maliyet: ~ayda 49$
• En iyisi: Lineer cebir ve kalkülüsü tazeleyen öğrenenler

Üç derslik uzmanlaşma; lineer cebir, çok değişkenli kalkülüs ve PCA'yı kapsar. Ders materyallerine göre odak, saf teoriden ziyade ML'in altında yatan matematik için sezgi oluşturmaktır.