Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Kurs
Kod analizi, performans optimizasyonu, güvenlik ve yazılım mimarisi kararları için AI’yi kıdemli bir mühendislik ortağı olarak kullanmayı öğrenin.
Yapay Zeka
Kurs
Learn about the challenges of monitoring machine learning models in production, including data and concept drift, and methods to address model degradation.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Learn how to detect fraud using Python.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Use Seaborns sophisticated visualization tools to make beautiful, informative visualizations with ease.
Veri Görselleştirme
Kurs
Hızlı veri işleme için Python kütüphanesi olan Polarsı kullanarak verileri verimli bir şekilde dönüştürmeyi, temizlemeyi ve analiz etmeyi öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Bu derste, rastgele etkilerle hiyerarşik modellerin uyarlanmasını öğreneceksiniz.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.
Uygulamalı Finans
Kurs
Power BI Hizmetini keşfedin, arayüzü öğrenin, bilinçli kararlar alın ve raporlarınızın gücünü en üst düzeye çıkarın.
Raporlama
Kurs
Master SQL Server programming by learning to create, update, and execute functions and stored procedures.
Yazılım Geliştirme
Kurs
In this course youll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Tidymodels ile sınıflandırma ve regresyon tahminleri yapmak için ağaç tabanlı modeller ve kümeleri kullanmayı öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Tableaunun yerleşik istatistiksel işlevleriyle raporlama becerilerinizi bir üst düzeye taşıyın.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Python kullanarak akıllı ajanlar oluşturmayı, bu ajanların mantık yürütmesini, hareket etmesini ve gerçek dünyadaki görevleri çözmesini öğrenin.
Yapay Zeka
Kurs
Bu ders, makine öğrenimi perspektifinden Rda kümeleme ve boyut indirgemesine giriş sağlar.
Makine Öğrenmesi
Kurs
This course will show you how to integrate spatial data into your Python Data Science workflow.
Veri İşleme
Kurs
Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.
Makine Öğrenmesi
Kurs
The Generalized Linear Model course expands your regression toolbox to include logistic and Poisson regression.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Learn key techniques to optimize Java performance, from algorithm efficiency to JVM tuning and multithreading.
Yazılım Geliştirme
Kurs
In this course, youll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Pratik Excel alıştırmaları ve gerçek hayattan örneklerle temel finans matematiği becerilerini öğrenin.
Uygulamalı Finans
Kurs
Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.
Veri Hazırlama
Kurs
Learn fundamental probability concepts like random variables, mean and variance, probability distributions, and conditional probabilities.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Sıralamalar, bölümler ve dönen hesaplamalarla karmaşık veri sorunlarını çözmek için Snowflake pencere işlevlerini keşfedin.
Veri İşleme
Kurs
This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
Bulut
Kurs
Sinir ağlarının temellerini ve TensorFlow kullanarak derin öğrenme modellerini nasıl oluşturacağınızı öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
Veri Hazırlama
Kurs
Dijital dönüşüm dünyasına dalın ve hızla değişen dijital ortamda bir değişim ajanı olmak için kendinizi donatın.
Veri Okuryazarlığı
Kurs
Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.
Yazılım Geliştirme
Kurs
In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.
Makine Öğrenmesi
Kurs
WanderBot ile seyahat planlamayı ustalıkla yapın: ipuçları oluşturun, güven kazanın ve bir sonraki maceranızı kolaylaştırın.
Yapay Zeka
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 günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.