Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Kurs
Bu kursta, scikit-learn kullanarak regresyon ve sınıflandırma için ağaç tabanlı modeller ve kümeleri nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Gereksiz ek yükten kaçınmak için hızlı çalışan ve kaynakları ustaca tahsis eden verimli kod yazmayı öğrenin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
LLMlerin temellerini ve onların dayandığı devrim niteliğindeki transformer mimarisini öğrenin!
Yapay Zeka
Kurs
Çıkarma, Dönüştürme ve Yükleme ilkelerini kullanarak etkili, performanslı ve güvenilir veri boru hatları oluşturmayı öğrenin.
Veri Mühendisliği
Kurs
Pythonda t-testleri, oran testleri ve ki-kare testleri gibi yaygın hipotez testlerini nasıl ve ne zaman kullanacağınızı öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
LangChain ile Retrieval Augmented Generation (RAG) kullanarak harici verileri LLMlerle entegre etmek için en son yöntemleri öğrenin.
Yapay Zeka
Kurs
Python ve istatistik kullanarak sınırlı verilerden sonuçlar çıkarmayı öğrenin. Bu ders, rastgele örneklemden tabakalı ve küme örneklemeye kadar her şeyi kapsar.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Ön işleme aşamasından gelişmiş dönüştürücü modellere kadar temel NLP teknikleriyle metin analizinde ustalaşın.
Yapay Zeka
Kurs
ETL ve bulut bilişim gibi araçları ve konuları kapsayan bu kısa kursta veri mühendisliği dünyası hakkında bilgi edinin.
Veri Mühendisliği
Kurs
Datetime, if-statements, DataFrames ve daha fazlasını kullanmayı öğrenerek finans alanındaki Python becerilerinizi geliştirin.
Uygulamalı Finans
Kurs
Pinecone vektör veritabanının yapay zeka uygulamaları geliştirmede nasıl bir devrim yarattığını keşfedin!
Yapay Zeka
Kurs
LangChain ajanlarının temel bileşenlerini öğrenin ve özel sohbet ajanları oluşturun.
Yapay Zeka
Kurs
LangGraph çerçevesinde yeni ortaya çıkan ajan tasarım modellerini uygulayarak güçlü çoklu ajan sistemleri oluşturun.
Yapay Zeka
Kurs
Pythonda tarih ve saatlerle nasıl çalışılacağını öğrenin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Makine öğrenimi için verilerinizi nasıl temizleyeceğinizi ve hazırlayacağınızı öğrenin!
Makine Öğrenmesi
Kurs
Bu kursta zaman serisi verileriyle çalışmanın temellerini öğreneceksiniz.
Veri İşleme
Kurs
Makine öğrenimi modellerinizin performansını iyileştirmek için yeni özellikler oluşturun.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Python testlerini ustaca kullanın: Pytest ve unittest ile yöntemleri öğrenin, kontroller oluşturun ve hatasız kod yazın.
Yazılım Geliştirme
Kurs
CSV dosyaları, elektronik tablolar, JSON, SQL veritabanları ve APIler gibi yaygın dosya formatlarından ve sistemlerden veri elde etmeyi öğrenin.
Veri Hazırlama
Kurs
Sınıf oluşturmayı ve miras ile çok biçimlilikten yararlanarak kodu yeniden kullanmayı ve optimize etmeyi öğrenin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Pandas ve Seaborn kullanarak kategorik verileri nasıl işleyip görselleştirebileceğinizi öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Bu derste lojistik regresyon ve SVM gibi doğrusal sınıflandırıcıların ayrıntılarını öğreneceksiniz.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Deney tasarımları oluşturun ve sağlam istatistiksel analizler gerçekleştirerek kesin ve geçerli sonuçlara ulaşın!
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Tanımlayıcılar, çok düzeyli miras ve soyut temel sınıflarla OOP becerilerinizi geliştirin!
Yazılım Geliştirme
Kurs
Bu dört saatlik kursta, Pythonda zaman serisi verilerini analiz etmenin temellerini öğreneceksiniz.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
DataFrame’leri geniş biçimden uzun biçime dönüştürün; satır ve sütunları stack/unstack yapın, çoklu indeksli DataFrame’leri düzenleyin.
Veri İşleme
Kurs
Python kütüphanesi scrapy kullanarak internetten bilgi almayı ve ayrıştırmayı öğrenin.
Veri Hazırlama
Kurs
Scikit-learn, SHAP ve LIME kullanarak şeffaf, güvenilir ve hesap verebilir AI sistemlerini test etmek ve oluşturmak için gerekli becerileri edinin.
Yapay Zeka
Kurs
Risk ve performans ölçülerini hesaplamayı ve istenen risk-getiri dengesi için optimal bir portföy oluşturmayı öğrenin.
Uygulamalı Finans
Kurs
Güçlendirme öğrenme yolculuğuna başla! Ajanların etkileşimler yoluyla ortamları çözmeyi nasıl öğrenebileceklerini öğren.
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.