Ana içeriğe atla

Veri, Yapay Zeka ve Bulut Kursları

Önemli becerilerde uzmanlaşın

Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.

  • Kendi hızınızda öğrenin
  • Uygulamalı deneyim kazanın
  • Bir çrıpıda biten bölümleri tamamlayın

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

Google ile devam edinDaha fazla seçenek göster

veya

Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.
82 Kurs

Kurs

PySpark ile Machine Learning

  • İleri SeviyeBeceri Seviyesi
  • 4.8+
  • 762 inceleme

Apache Spark ile karar ağaçları, lojistik regresyon, doğrusal regresyon, kümeler ve ardışık düzenler kullanarak verilerden tahminler yapmayı öğrenin.

Makine Öğrenmesi

4 saat

Kurs

Java ile PostgreSQL Veritabanına Sorgu Yazma

  • İleri SeviyeBeceri Seviyesi
  • 4.7+
  • 153 inceleme

JDBC ile Javayı PostgreSQLe bağlayın. Güvenli sorgular yazın, işlemleri yönetin ve büyük veri kümelerini verimli bir şekilde işleyin.

Yazılım Geliştirme

3 saat

Kurs

Python ile Machine Learning İzleme

  • İleri SeviyeBeceri Seviyesi
  • 4.8+
  • 405 inceleme

Bu kurs, Pythonda temel bir makine öğrenimi izleme sistemi oluşturmak için bilmeniz gereken her şeyi kapsar.

Makine Öğrenmesi

3 saat

Kurs

Python SDK ile Databricks

  • İleri SeviyeBeceri Seviyesi
  • 4.8+
  • 96 inceleme

Python ile Databricks’i ustalaştırın: kimlik doğrulama, küme yönetimi, iş otomasyonu ve AI modellerini programlı sorgulama.

Yapay Zeka

3 saat

Kurs

LangChain ve Neo4j ile Graph RAG

  • İleri SeviyeBeceri Seviyesi
  • 4.7+
  • 123 inceleme

Daha doğru ve güvenilir RAG sistemleri için Graph RAG ve hibrit RAG kullanın.

Yapay Zeka

3 saat

Kurs

Python'da ARIMA Modelleri

  • İleri SeviyeBeceri Seviyesi
  • 4.8+
  • 431 inceleme

Pythonda ARIMA modelleri hakkında bilgi edinin ve zaman serisi analizinde uzman olun.

Makine Öğrenmesi

4 saat

Kurs

Python ile Deep Reinforcement Learning

  • İleri SeviyeBeceri Seviyesi
  • 4.8+
  • 294 inceleme

İyileştirme ve optimizasyon teknikleri dahil olmak üzere güçlü Derin Pekiştirme Öğrenimi algoritmalarını öğrenin ve kullanın.

Yapay Zeka

4 saat

Kurs

Vaka Çalışması: Python ile Yazılım Geliştirme

  • İleri SeviyeBeceri Seviyesi
  • 4.7+
  • 312 inceleme

Python ile gerçek dünya uygulamaları geliştirin—temiz ve sürdürülebilir kod yazmak için OOP ve yazılım mühendisliği ilkelerini kullanın.

Yazılım Geliştirme

3 saat

Kurs

R'da Hiyerarşik ve Karma Etkili Modeller

  • İleri SeviyeBeceri Seviyesi
  • 4.7+
  • 200 inceleme

Bu derste, rastgele etkilerle hiyerarşik modellerin uyarlanmasını öğreneceksiniz.

Olasılık ve İstatistik

4 saat

Kurs

Case Study: Data Analysis in Databricks

  • İleri SeviyeBeceri Seviyesi
  • 4.6+
  • 97 inceleme

Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.

Verileri İçe Aktarma ve Temizleme

3 saat

Kurs

PySpark ile Özellik Mühendisliği

  • İleri SeviyeBeceri Seviyesi
  • 4.8+
  • 310 inceleme

Veri Bilimcilerin zamanlarının %70-80’ini harcadığı zorlu ayrıntıları öğrenin; veri düzenleme ve özellik mühendisliği.

Veri İşleme

4 saat

Kurs

Python'da Ensemble Yöntemleri

  • İleri SeviyeBeceri Seviyesi
  • 4.8+
  • 428 inceleme

Bagging, boosting ve stacking gibi topluluk teknikleriyle Pythonda gelişmiş ve etkili makine öğrenmesi modelleri oluşturmayı öğrenin.

Makine Öğrenmesi

4 saat

Kurs

Keras ile Görüntü Modellemesi

  • İleri SeviyeBeceri Seviyesi
  • 4.8+
  • 94 inceleme

Keras ile Python kullanarak görüntü analizi yapmayı öğrenin. Bunun için evrişimli sinir ağları oluşturun, eğitin ve değerlendirin.

Yapay Zeka

4 saat

Kurs

PyTorch ile Verimli AI Model Eğitimi

  • İleri SeviyeBeceri Seviyesi
  • 4.8+
  • 107 inceleme

Accelerator ve Trainer ile dağıtık eğitimde büyük dil modellerinin eğitim sürelerini nasıl azaltacağınızı öğrenin

Yapay Zeka

4 saat

Kurs

İleri Olasılık: Veride Belirsizlik

  • İleri SeviyeBeceri Seviyesi
  • 4.8+
  • 167 inceleme

Gelişmiş olasılık, risk değerlendirmesi ve simülasyon teknikleri için daha iyi sezgi geliştirerek veri odaklı iş kararlarını güvenle verin.

Olasılık ve İstatistik

2 saat

Kurs

Python'da Çıkarımın Temelleri

  • İleri SeviyeBeceri Seviyesi
  • 4.8+
  • 233 inceleme

Pythonda istatistiksel çıkarım üzerine dört saatlik bu kursta, verilere dayalı sağlam sonuçlar çıkarma konusunda pratik deneyim kazanın.

Olasılık ve İstatistik

4 saat

Kurs

Python ile Ayrık Olay Benzetimi

  • İleri SeviyeBeceri Seviyesi
  • 4.7+
  • 80 inceleme

İş süreçlerinizi optimize etmede ayrık olay simülasyonunun gücünü keşfedin. Pythonun SimPy paketini kullanarak dijital ikizler geliştirmeyi öğrenin.

Olasılık ve İstatistik

4 saat

Kurs

Python ile Orta Düzey Ağ (Network) Analizi

  • İleri SeviyeBeceri Seviyesi
  • 4.8+
  • 89 inceleme

Zaman serisi grafiklerini analiz edin, iki parçalı grafikleri kullanın ve ağ analizinde ileri düzey sorunları çözme becerilerini kazanın.

Olasılık ve İstatistik

4 saat

Kurs

PySpark ile Öneri Motorları Oluşturma

  • İleri SeviyeBeceri Seviyesi
  • 4.8+
  • 250 inceleme

Kullanıcılarınız için olumlu deneyimler sağlamaya yardımcı olmak üzere kendi büyük verinizi kullanmayı öğrenin.

Makine Öğrenmesi

4 saat

FAQs

Veri bilimi nedir?

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.

Veri bilimini nasıl öğrenebilirim?

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 bilimi için hangi beceriler gereklidir?

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.

Veri bilimini ne için kullanabilirim?

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.

Veri bilimi iyi bir kariyer midir?

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.

Veri bilimci olmak zor mudur?

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.

Veri bilimi kodlama gerektirir mi?

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.

Veri bilimci olmak ne kadar sürer?

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 biliminde hangi konuları araştırabilirim?

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.

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günlük 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleyin.

Download on the App StoreGet it on Google Play