Kurs
AWS Kinesis ve Lambda ile Akış Verileri
- İleri SeviyeBeceri Seviyesi
- 4.7+
- 185 inceleme
AWSde sunucusuz teknolojileri kullanarak akış verileriyle nasıl çalışılacağını öğrenin.
Bulut
Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Kurs
AWSde sunucusuz teknolojileri kullanarak akış verileriyle nasıl çalışılacağını öğrenin.
Bulut
Kurs
Python makine öğrenmesi mülakat sorularıyla bilginizi geliştirin, bir sonraki mülakatınıza hazır olun.
Makine Öğrenmesi
Kurs
AWS veri depolarını seçmeyi, oluşturmayı ve güvence altına almayı öğrenin; DynamoDB ve S3 dahil, uygulamalı konsol egzersizleri ve gerçek dünya senaryolarıyla.
Bulut
Kurs
Pythonda ham ses dosyalarından konuşmayı yüklemeyi, dönüştürmeyi ve transkripsiyonunu yapmayı öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
Veri İşleme
Kurs
Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.
Uygulamalı Finans
Kurs
Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.
Verileri İçe Aktarma ve Temizleme
Kurs
Bu Power BI vaka çalışması, DAX ve görselleştirmeler kullanarak envanter analizini ele alan gerçek bir iş kullanım senaryosunu takip eder.
Veri Görselleştirme
Kurs
Veri işleme ve görselleştirme becerileriyle Birleşmiş Milletler Genel Kurulu’nun tarihsel oylamalarını keşfedin.
Keşifsel Veri Analizi
Kurs
Veri Bilimcilerin zamanlarının %70-80’ini harcadığı zorlu ayrıntıları öğrenin; veri düzenleme ve özellik mühendisliği.
Veri İşleme
Kurs
Temiz veri girişi sağlamayı öğrenin ve pazarlama verilerinizi görüntülemek için dinamik gösterge panelleri oluşturun.
Raporlama
Kurs
Learn linear models with Python to describe, predict, and uncover insights from data patterns.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Monitor and troubleshoot AWS apps with Amazon CloudWatch and AWS X-Ray. Collect metrics and logs, build dashboards, set alarms, and trace requests.
Bulut
Kurs
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
Bulut
Kurs
Pythonu keşfetmek için yaygın olarak kullanılan elektronik tablo işlevleri ve teknikleri hakkındaki bilgilerinizi kullanın!
Yazılım Geliştirme
Kurs
Rastgele değişkenler, ortalama ve varyans, olasılık dağılımları ve koşullu olasılıklar gibi temel olasılık kavramlarını öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Bu ders, tahmin modellerinin nasıl oluşturulacağı ve değerlendirileceği gibi makine öğrenimindeki temel kavramları öğretir.
Makine Öğrenmesi
Kurs
İstatistiksel çıkarımın iki temel görevini öğrenin: parametre tahmini ve hipotez testi.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Genelleştirilmiş Doğrusal Model kursu, regresyon araçlarınıza lojistik ve Poisson regresyonunu ekler.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Rde tarihlerin nasıl çalıştığını öğrenin ve finansal örneklerle if ifadeleri, döngüler ve fonksiyonlar dünyasını keşfedin.
Uygulamalı Finans
Kurs
In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.
Bulut
Kurs
This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
Bulut
Kurs
Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
Bulut
Kurs
Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Zaman serisi verilerinizde mevsimselliği, eğilimleri ve diğer örüntüleri görselleştirin.
Veri Görselleştirme
Kurs
Bagging, boosting ve stacking gibi topluluk teknikleriyle Pythonda gelişmiş ve etkili makine öğrenmesi modelleri oluşturmayı öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Amazon Bedrock’u kullanarak temel yapay zeka modellerine erişmeyi ve yapay zeka ile geliştirmeyi öğrenin - karmaşık altyapıyı yönetmeden.
Yapay Zeka
Kurs
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
Yapay Zeka
Kurs
Keras ile Python kullanarak görüntü analizi yapmayı öğrenin. Bunun için evrişimli sinir ağları oluşturun, eğitin ve değerlendirin.
Yapay Zeka
Kurs
LlamaIndex kullanarak planlama, arama, hatırlama ve işbirliği yapabilen yapay zeka ajan iş akışları oluşturun.
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 günlük 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleyin.