Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Kurs
Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.
Bulut
Kurs
Google Translate gibi ürünlerin arkasındaki modellerin iç işleyişini merak ediyor musunuz?
Yapay Zeka
Kurs
Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.
Bulut
Kurs
Rde olasılık sorularını yanıtlamak için çeşitli olasılık bulmacalarını çözerek stratejiler öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Önemli talep faktörlerini belirlemeyi öğrenin, mevsimsel etkileri inceleyin ve gerçek bir örnekten ürün hiyerarşisi için talebi tahmin edin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Aykırı değerleri belirlemek için istatistiksel testleri ve gelişmiş anomali puanlama algoritmalarını kullanmayı öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
En iyi tahmin sonuçlarını elde etmek için modelinizin hiperparametrelerini nasıl ayarlayacağınızı öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Juliada veri görselleştirmede ustalaşın. Çarpıcı grafikler oluşturmayı ve bunları ne zaman, nasıl kullanacağınızı öğrenin.
Veri Görselleştirme
Kurs
Bokeh kullanarak widget’lar oluşturup bağlamayı da içeren etkileşimli veri görselleştirmeleri oluşturmayı öğrenin!
Veri Görselleştirme
Kurs
Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.
Bulut
Kurs
Learn how to predict click-through rates on ads and implement basic machine learning models in Python so that you can see how to better optimize your ads.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Master the essential skills of data manipulation in Julia. Learn how to inspect, transform, group, and visualize DataFrames using real-world datasets.
Veri İşleme
Kurs
Ağlardan ağ öğrenimi ve ağdan açıklayıcı özellikler çıkararak düğümlerin etiketlerini tahmin etmeyi öğrenin
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Karışım modellerini öğrenin: olasılıksal kümeleme ve sınıflandırma için kullanışlı ve resmi bir istatistiksel çerçeve.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Pazarlama planlarınızın etkinliğini artırmak için pazar tepkisinin basit modellerini oluşturmayı öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Rde müşteri seçim verilerini analiz etmeyi ve modellemeyi öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Learn how to use Claude to analyze your data and extract accurate, actionable insights.
Yapay Zeka
Kurs
Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.
Yapay Zeka
Kurs
Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.
Yapay Zeka
Kurs
Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.
Yapay Zeka
Kurs
Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.
Yapay Zeka
Kurs
Learn to systematically measure and improve LLM application quality.
Yapay Zeka
Kurs
Learn to build agentic systems using LangGraph.
Yapay Zeka
Kurs
Develop the judgment to use AI safely, ethically, and responsibly in your work.
Yapay Zeka
Kurs
Learn how to install and modify existing plugins, as well as how to build your own plugins using Claude Cowork.
Yapay Zeka
Kurs
Understand what drives the cost of every AI conversation, and build habits that get more out of your plan without giving up quality.
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.