Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Kurs
Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.
Bulut
Kurs
This course will show you how to integrate spatial data into your Python Data Science workflow.
Veri İşleme
Kurs
Pazar dinamiklerini analiz edin ve üretken yapay zeka kullanarak bir elektrikli araç üreticisi için stratejik bir giriş planı oluşturun.
Yapay Zeka
Kurs
Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.
Yapay Zeka
Kurs
PostgreSQL veritabanında saklanan ham, dağınık verilerinizi kontrol altına alıp doğru içgörüler elde etmeyi öğrenin.
Veri Hazırlama
Kurs
Tableaunun yerleşik istatistiksel işlevleriyle raporlama becerilerinizi bir üst düzeye taşıyın.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
In this course youll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Analizi kolaylaştırmak için neredeyse tüm veri kümelerini düzenli bir biçime dönüştürün.
Veri İşleme
Kurs
Veriye dayalı çerçeveler tasarlayarak ve verimli çözümler uygulayarak karar bilimi becerilerinizi pekiştirin.
Veri Okuryazarlığı
Kurs
Toplu işleme ve akış arasındaki fark, akış sistemlerinin ölçeklendirilmesi ve gerçek dünya uygulamaları hakkında bilgi edinin.
Veri Mühendisliği
Kurs
This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
Bulut
Kurs
Excel’de hızlı tüketim ürünleri şirketi için Net Revenue Management tekniklerini kullanacaksınız.
Uygulamalı Finans
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
Biyomedikal görüntü verilerini keşfetmenin, işlemenin ve ölçmenin temellerini öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Python ile Databricks’i ustalaştırın: kimlik doğrulama, küme yönetimi, iş otomasyonu ve AI modellerini programlı sorgulama.
Yapay Zeka
Kurs
gen AI çözümleri oluşturmanın farklı katmanlarını, Google Cloud’un sunduklarını ve bir çözüm seçerken dikkate alınacak faktörleri keşfedersiniz.
Bulut
Kurs
OpenAInin metin ve ses modellerini kullanarak, uçtan uca müşteri destek chatbotu da dahil olmak üzere çok modlu sistemler oluşturun!
Yapay Zeka
Kurs
Practice Power BI with our healthcare case study. Analyze data, uncover efficiency insights, and build a dashboard.
Veri Görselleştirme
Kurs
Learn about AWS Boto and harnessing cloud technology to optimize your data workflow.
Bulut
Kurs
Bu kursta tahmin yapmak için lojistik regresyon modellerini kullanmayı ve sunmayı öğreneceksiniz.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Aynı birleşimleri ve hesaplamaları yeniden yazmayı bırakın ve Sigma veri modellerini kullanarak iyi yönetilen, ölçeklenebilir analitiklere dalın.
Raporlama
Kurs
PySpark paketini kullanarak Sparkta dağıtılmış veri yönetimi ve makine öğrenimini uygulamayı öğrenin.
Veri Mühendisliği
Kurs
Sermaye yatırımı, WACC ve paydaş değeri gibi temel finansal kavramları öğrenin.
Uygulamalı Finans
Kurs
Verileri indirmek, işlemek ve dönüştürmek için güçlü komut satırı becerileri öğrenin; makine öğrenmesi hattı dahil.
Veri İşleme
Kurs
TorchTune kullanarak Llamayı özel görevler için ince ayar yapın ve niceleme gibi verimli ince ayar tekniklerini öğrenin.
Yapay Zeka
Kurs
Pythonda ARIMA modelleri hakkında bilgi edinin ve zaman serisi analizinde uzman olun.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Özelleştirilmiş bir GPT ile etkileşim kurun ve restoranınızı planlamak ve açmak için yönlendirme becerilerinizi kullanın.
Yapay Zeka
Kurs
Verileri keşfetmek, mantığı otomatikleştirmek ve eğilimleri ortaya çıkarmak için pratik iş örnekleriyle dinamik Sigma hesaplamaları oluşturun.
Veri İşleme
Kurs
Market basket analizinde Python ile ilişkilendirme kurallarını keşfet, kitapçı verileriyle film önerileri oluştur.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Yaygın grafikler, alternatif görselleştirme türleri ve algı odaklı stil geliştirmelerine genel bir bakışla verilerinizi etkili bir şekilde aktarmayı öğrenin.
Veri Görselleştirme
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.