Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Kurs
Python ile gerçek dünya uygulamaları geliştirin—temiz ve sürdürülebilir kod yazmak için OOP ve yazılım mühendisliği ilkelerini kullanın.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Doğrusal modeller, karar ağaçları, rastgele ormanlar ve sinir ağlarıyla hisse senedi verisi değerlerini modellemeyi ve tahmin etmeyi öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Bu kursta, doğrusal regresyon, genelleştirilmiş toplamsal modeller, rastgele ormanlar ve xgboost kullanarak gelecekteki olayları tahmin etmeyi öğreneceksiniz.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Learn to analyze data over time with this practical course on Time Series Analysis in Power BI. Work with real datasets & practice common techniques.
Veri Görselleştirme
Kurs
Google Cloud ile Veri Dönüşümünü Keşfetmek
Bulut
Kurs
Azure Güvenliği
Bulut
Kurs
Google E-Tablolar ile finansal menkul kıymetlerin performansını takip etmek için grafiksel bir gösterge paneli oluşturmayı öğrenin.
Uygulamalı Finans
Kurs
Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
Veri İşleme
Kurs
Gelişmiş LLMlerle pratik deneyim kazanırken, GenAI modellerinin insan değerlerini gerçek anlamda yansıtmasını sağlamayı öğrenin.
Yapay Zeka
Kurs
Rastgele değişkenler, ortalama ve varyans, olasılık dağılımları ve koşullu olasılıklar gibi temel olasılık kavramlarını öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Learn to design and run your own Monte Carlo simulations using Python!
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Keşifsel ve doğrulayıcı faktör analizlerini kullanarak kişilik gibi gizil değişkenleri keşfedin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.
Bulut
Kurs
Microsoft Fabric altyapınızı nasıl kuracağınızı ve yöneteceğinizi öğrenin.
Diğer
Kurs
Bu dört saatlik kursta veri analizinizdeki anormallikleri tespit edin ve Python istatistik araç setinizi genişletin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Rde zaman serisi tahminiyle geleceği nasıl öngöreceğinizi öğrenin; ARIMA modelleri ve üstel düzeltme yöntemleri dahil.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.
Bulut
Kurs
MongoDB ile esnek yapılandırılmış verileri işlemeyi ve analiz etmeyi öğrenin.
Veri Mühendisliği
Kurs
Bagging, boosting ve stacking gibi topluluk teknikleriyle Pythonda gelişmiş ve etkili makine öğrenmesi modelleri oluşturmayı öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Pythonda ham ses dosyalarından konuşmayı yüklemeyi, dönüştürmeyi ve transkripsiyonunu yapmayı öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Kayıt defterleri, ACI, AKS temelleri, ölçeklendirme, izleme ve sorun giderme dahil olmak üzere Azureda kapsayıcıların nasıl çalıştığını öğrenin.
Bulut
Kurs
LlamaIndex kullanarak planlama, arama, hatırlama ve işbirliği yapabilen yapay zeka ajan iş akışları oluşturun.
Yapay Zeka
Kurs
Build production-ready Apache Iceberg lakehouses: model, migrate, and maintain tables at scale.
Veri Mühendisliği
Kurs
Connect data sources to your app to build a search and analysis engine. Master capabilities like deep research agents, ideation, and NotebookLM for analysis.
Bulut
Kurs
Amazon Bedrock’u kullanarak temel yapay zeka modellerine erişmeyi ve yapay zeka ile geliştirmeyi öğrenin - karmaşık altyapıyı yönetmeden.
Yapay Zeka
Kurs
Veri Bilimcilerin zamanlarının %70-80’ini harcadığı zorlu ayrıntıları öğrenin; veri düzenleme ve özellik mühendisliği.
Veri İşleme
Kurs
Create etkileyici coğrafi veri görselleştirmeleri: Python ile geopandas ve folium haritalarını kullanmayı öğrenin.
Veri Görselleştirme
Kurs
Veri modellemede, tahmin için olanlar dahil farklı türleri keşfedin ve Tidyversete doğrusal regresyon ile model değerlendirme ölçütlerini öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Gerçek dünya örneklerini kullanarak SQL Serverda tetikleyicileri nasıl tasarlayacağınızı ve uygulayacağınızı öğrenin.
Yazılım Geliştirme
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.