Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Kurs
Learn how to use Power BI for supply chain analytics in this case study. Create a make vs. buy analysis tool, calculate costs, and analyze production volumes.
Veri Görselleştirme
Kurs
Bu ders, makine öğrenimi perspektifinden Rda kümeleme ve boyut indirgemesine giriş sağlar.
Makine Öğrenmesi
Kurs
MongoDB ile esnek yapılandırılmış verileri işlemeyi ve analiz etmeyi öğrenin.
Veri Mühendisliği
Kurs
Kendi Monte Carlo simülasyonlarını Python ile tasarlamayı ve çalıştırmayı öğren!
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Python ile gerçek dünya uygulamaları geliştirin—temiz ve sürdürülebilir kod yazmak için OOP ve yazılım mühendisliği ilkelerini kullanın.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Databricks Genie space’i uçtan uca oluşturun: açıklamalar, eş anlamlılar, talimatlar, tablo ilişkileri, örnek sorgular, izleme ve kıyaslamalar.
Veri Mühendisliği
Kurs
Bu kursta, doğrusal regresyon, genelleştirilmiş toplamsal modeller, rastgele ormanlar ve xgboost kullanarak gelecekteki olayları tahmin etmeyi öğreneceksiniz.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Bu kursta lineer modeller kullanarak çıkarım yapmayı öğreneceksiniz.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Google Cloud ile Güven ve Güvenlik
Bulut
Kurs
Google Cloud AI ile yenilikler
Bulut
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
Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.
Veri Görselleştirme
Kurs
Create etkileyici coğrafi veri görselleştirmeleri: Python ile geopandas ve folium haritalarını kullanmayı öğrenin.
Veri Görselleştirme
Kurs
Zaman serisi verilerinden anlamlı içgörüler çıkarmak için gerekli temel teknikleri öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Bu Power BI vaka çalışması, ETL ve görselleştirme kavramlarını uygulayacağınız gerçek bir iş kullanım örneğini takip eder.
Veri Görselleştirme
Kurs
Gelişmiş LLMlerle pratik deneyim kazanırken, GenAI modellerinin insan değerlerini gerçek anlamda yansıtmasını sağlamayı öğrenin.
Yapay Zeka
Kurs
Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
Yazılım Geliştirme
Kurs
RNA-Seq diferansiyel ifade analizini kullanarak, farklı hastalıklar veya durumlar için önemli olması muhtemel genleri belirleyin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Google E-Tablolar ile finansal menkul kıymetlerin performansını takip etmek için grafiksel bir gösterge paneli oluşturmayı öğrenin.
Uygulamalı Finans
Kurs
In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
Veri İşleme
Kurs
Bayesçi veri analizinin ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve Veri Bilimi araç kutunuzda neden yararlı bir araç olduğunu öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Bu dört saatlik kursta veri analizinizdeki anormallikleri tespit edin ve Python istatistik araç setinizi genişletin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Bored of pouring over expenses to figure out which ones violate policy? No longer! Use Claude Cowork to produce fast and clear expense violation reports.
Yapay Zeka
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
Bu kursta tahmin yapmak için lojistik regresyon modellerini kullanmayı ve sunmayı öğreneceksiniz.
Makine Öğrenmesi
Kurs
In this course youll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Veri modellemede, tahmin için olanlar dahil farklı türleri keşfedin ve Tidyversete doğrusal regresyon ile model değerlendirme ölçütlerini öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Bu derste, rastgele etkilerle hiyerarşik modellerin uyarlanmasını öğreneceksiniz.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Ham verileri temizlemek ve bunları doğru içgörülere dönüştürmek için ihtiyacınız olan becerileri geliştirin.
Veri Hazırlama
Kurs
Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
Bulut
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.