Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Kurs
Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.
Bulut
Kurs
Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.
Bulut
Kurs
Cloud Run functions is Googles serverless, fully-managed functions as a service (FaaS) product.
Bulut
Kurs
Pazarlama planlarınızın etkinliğini artırmak için pazar tepkisinin basit modellerini oluşturmayı öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
purrr ile öğrenmeye devam ederek sağlam, temiz ve bakımı kolay yinelemeli kod oluşturun.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Rde müşteri seçim verilerini analiz etmeyi ve modellemeyi öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
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
Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.
Bulut
Kurs
Learn about creating and securing containers, and Google Kubernetes Engine for application developers.
Bulut
Kurs
Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.
Bulut
Kurs
Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.
Bulut
Kurs
Ağlardan ağ öğrenimi ve ağdan açıklayıcı özellikler çıkararak düğümlerin etiketlerini tahmin etmeyi öğrenin
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Google Translate gibi ürünlerin arkasındaki modellerin iç işleyişini merak ediyor musunuz?
Yapay Zeka
Kurs
Karışım modellerini öğrenin: olasılıksal kümeleme ve sınıflandırma için kullanışlı ve resmi bir istatistiksel çerçeve.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Rde olasılık sorularını yanıtlamak için çeşitli olasılık bulmacalarını çözerek stratejiler öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Learn core Google Cloud networking: VPC networks, multiple NICs, Shared VPC, and network logging and monitoring.
Bulut
Kurs
Build Google Cloud security foundations with Cloud Identity, IAM, and VPC controls for isolation and logging.
Bulut
Kurs
Use Terraform to provision and manage Google Cloud resources as code, from your first config to reusable modules.
Bulut
Kurs
Harden GKE clusters, secure workload identities and secrets, and defend containers across their full lifecycle.
Bulut
Kurs
Harden Google Cloud VMs and protect critical workloads across the compute lifecycle, from boot to runtime.
Bulut
Kurs
Mitigate DDoS, content-related threats, and other attacks on Google Cloud using monitoring, logging, and auditing.
Bulut
Kurs
See how Gemini in Google Cloud helps network engineers plan, build, and maintain VPC networks with AI assistance.
Bulut
Kurs
Design scalable, secure, cost-efficient Google Cloud network architectures and build a hub-and-spoke topology.
Bulut
Kurs
Learn best practices for securing AI models on Google Cloud, from protecting model integrity to controlling access.
Bulut
Kurs
Secure Google Cloud apps with Cloud Armor, Web Security Scanner, Identity Platform MFA, and Google’s SAIF framework.
Bulut
Kurs
Protect Google Cloud data with IAM-only access, Sensitive Data Protection, time-bound sharing, and Cloud KMS.
Bulut
Kurs
Secure VPC networks with Cloud NGFW: firewall policies, secure tags, intrusion prevention, and Firewall Insights.
Bulut
Kurs
Master Google Cloud routing and addressing, from IP addresses, routes, and Cloud DNS to NAT and private connectivity.
Bulut
Kurs
Apply the Google Cloud Well-Architected Framework to design resilient, secure, cost-effective cloud architectures.
Bulut
Kurs
Connect on-premises and multicloud networks to Google Cloud with Cloud Interconnect, Cloud VPN, and more.
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.