Kurs
Vaka Çalışması: dbt ile E-Ticaret Veri Modelleri Oluşturma
- İleri SeviyeBeceri Seviyesi
- 4.8+
- 523 inceleme
Ham veriyi dbt ile temiz, güvenilir modellere dönüştürmeyi uygulamalı, gerçek dünya egzersizleriyle öğrenin.
Veri Mühendisliği
Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Kurs
Ham veriyi dbt ile temiz, güvenilir modellere dönüştürmeyi uygulamalı, gerçek dünya egzersizleriyle öğrenin.
Veri Mühendisliği
Kurs
SQL Serverda zaman serisi analizi için tarih ve saat verileriyle çalışma yöntemlerini keşfedin
Veri İşleme
Kurs
Pythonda Apache Spark ile verileri temizlemeyi öğrenin.
Veri Hazırlama
Kurs
Veri dönüşümü için Alteryx’i açın; bu interaktif kursta Crosstab, Transpose ve iş akışı optimizasyonunda ustalaşın.
Veri İşleme
Kurs
Excel’de hızlı tüketim ürünleri şirketi için Net Revenue Management tekniklerini kullanacaksınız.
Uygulamalı Finans
Kurs
Yaygın grafikler, alternatif görselleştirme türleri ve algı odaklı stil geliştirmelerine genel bir bakışla verilerinizi etkili bir şekilde aktarmayı öğrenin.
Veri Görselleştirme
Kurs
Bu etkileşimli kursta, Tableau hesaplamalarınızda fonksiyonları nasıl kullanacağınızı ve ne zaman kullanmanız gerektiğini öğreneceksiniz!
Veri Görselleştirme
Kurs
Dijital dönüşüm dünyasına dalın ve hızla değişen dijital ortamda bir değişim ajanı olmak için kendinizi donatın.
Veri Okuryazarlığı
Kurs
Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
Veri Mühendisliği
Kurs
Veri Bilimi çalışmalarınızda Python ile mekansal veriyi nasıl entegre edeceğinizi öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Discover challenges in monitoring makine öğrenmesi modelleri üretimde: veri ve kavram kayması, model bozulmasını önleme yöntemleri.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Doğrusal modeller, karar ağaçları, rastgele ormanlar ve sinir ağlarıyla hisse senedi verisi değerlerini modellemeyi ve tahmin etmeyi öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Pythonda Grid, Random ve Informed Search dahil olmak üzere otomatik hiperparametre ayarlama tekniklerini öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Create a go-to-market strategy with generative AI: target industries, generate leads, and optimize website keywords.
Yapay Zeka
Kurs
Hataları yakalayıp işleyen ve aynı anda gerçekleşen birden fazla işlemi kontrol eden komut dosyaları yazmayı öğrenin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Microsoft Fabric hesabınızda verileri dönüştürmeyi ve analiz etmeyi öğrenin
Diğer
Kurs
Build custom business apps without code using Microsoft Power Apps - from blank canvas to published, responsive app.
Yapay Zeka
Kurs
WanderBot ile seyahat planlamayı ustalıkla yapın: ipuçları oluşturun, güven kazanın ve bir sonraki maceranızı kolaylaştırın.
Yapay Zeka
Kurs
Strands Agents ile AI Agent Harnessleri Oluşturma
Yapay Zeka
Kurs
Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.
Bulut
Kurs
TaskFlow API, varlık tabanlı zamanlama ve ertelenebilir sensörlerle DAG’ler oluşturun; kalite kontrolleriyle uçtan uca SQL ETL hattı çalıştırın.
Veri Mühendisliği
Kurs
Apache Spark ile karar ağaçları, lojistik regresyon, doğrusal regresyon, kümeler ve ardışık düzenler kullanarak verilerden tahminler yapmayı öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Etkileşimli Power BI vaka çalışmasında kurgusal şirkete yardım edin. Power Query, DAX ve panolarla en çok talep gören veri pozisyonlarını belirleyeceksiniz!
Veri İşleme
Kurs
SQL Serverda verileri işleme, dönüştürme ve dönüştürme için en önemli işlevleri öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Power BI Hizmetini keşfedin, arayüzü öğrenin, bilinçli kararlar alın ve raporlarınızın gücünü en üst düzeye çıkarın.
Raporlama
Kurs
Alteryxte unions, joins, parsing ve performance optimization ile verileri yönetin.
Veri İşleme
Kurs
Google Cloud Platform (GCP) ile depolama, veri yönetimi ve iş modernizasyonunu bu kurs ile keşfedin.
Bulut
Kurs
Pythonda ARIMA modelleri hakkında bilgi edinin ve zaman serisi analizinde uzman olun.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
Veri Hazırlama
Kurs
Ağları analiz etme, görselleştirme ve anlamlandırma becerisi kazandıran kurs; NetworkX kütüphanesiyle çalışmayı öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Veri bilimi, verilerden bilgi elde etmeye odaklanan bir uzmanlık alanıdır. Veri bilimciler, programlama becerilerini, bilimsel yöntemleri, algoritmaları ve daha fazlasını kullanarak eyleme dönüştürülebilir içgörüler oluşturmak için verileri analiz eder.
Python veya R gibi bir programlama dili öğrenmeniz ve matematik ve istatistik ilkelerine hakim olmanız gerekir. Veri analizi yöntemleri ve veri bilimi araçları hakkında bilgi sahibi olmak da önemlidir. Veri bilimini öğrenmenin birçok yolu vardır. Bir diploma veya üniversite eğitimi gibi resmi eğitim araçlarının yanı sıra kendi hızınızda öğrenmenize yardımcı olacak birçok başka kaynak vardır. Bunun yanında çevrimiçi kurslar ve eğitimlerin yanı sıra kitaplar, videolar ve daha fazlası bulunur.
Veri bilimciler, matematik ve istatistik bilgisinin yanı sıra Python, R ve SQL gibi dillerde programlama becerilerine ihtiyaç duyarlar. Veri bilimi ayrıca büyük veri kümeleriyle çalışma becerisi, veri görselleştirme, veri düzenleme ve veritabanı yönetimi bilgisi gerektirir. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme becerileri de kullanışlı olabilir.
Profesyonel açıdan bakıldığında hemen hemen her sektör veri bilimini bir dereceye kadar kullanabilir. Sağlık kuruluşları, hastalıkları tespit etmek ve tedavi etmek için veri bilimini kullanırken finans şirketleri dolandırıcılığı tespit etmek ve önlemek için veri bilimini kullanır. Her türlü sektör, öneri sistemleri oluşturmak ve müşteri kaybını analiz etmek gibi pazarlama faaliyetleri için veri bilimini kullanır.
Evet, veri bilimi ABD'de ve dünya çapında en hızlı büyüyen sektörler arasında yer alıyor. Aynı zamanda orada en iyi kazandıran kariyerlerden biridir. Payscale'den alınan verilere göre deneyimli veri bilimciler ortalama 97.609 dolar kazanıyor ve ABD'de beş üzerinden dört yıldızlı memnuniyet derecesine sahip.
Burada dikkate alınması gereken birkaç şey var. İlk olarak, veri bilimi diploması almak için yüksek oranda rekabet gerekebilir çünkü genellikle sürekli olarak yüksek notlar almak gerekir. Benzer şekilde, veri bilimi için gerekli becerilerin çoğu çok fazla çalışma ve sabır gerektirir. Gerekli tüm temel bilgilere hakim olmak birkaç ay sürebilir ve giriş seviyesinde bir pozisyonu güvence altına almak için çok fazla uygulamalı deneyim gerekebilir.
Evet, Python, R, SQL, Java ve C/C++ gibi dillerde biraz kodlama deneyimine ihtiyacınız olacak. Bununla birlikte, nispeten basit sözdizimi nedeniyle Python programlama dili genellikle yeni başlayanlar arasında tercih edilen seçimdir.
Önceden kodlama deneyimi ve/veya matematik geçmişi olmayan bir kişi için, giriş seviyesindeki bir veri bilimci düzeyine ulaşmak genellikle 7 ila 12 aylık yoğun çalışmalar gerektirebilir. Ancak veri biliminin yalnızca teorik temelini öğrenmenin sizi gerçek bir veri bilimci yapmayabileceğini unutmamak gerekir.
Veri biliminin temellerine hakim olduktan sonra makine öğrenmesi, yapay zeka, büyük veri analizi, iş analitiği ve zekası, veri madenciliği ve daha birçok çeşitli alanda uzmanlaşabilirsiniz.
Mobil kurslarımız ve günlük 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleyin.