Kurs
Akış Kavramları
- TemelBeceri Seviyesi
- 4.8+
- 474
Toplu işleme ve akış arasındaki fark, akış sistemlerinin ölçeklendirilmesi ve gerçek dünya uygulamaları hakkında bilgi edinin.
Veri Mühendisliği
Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.Kurs
Toplu işleme ve akış arasındaki fark, akış sistemlerinin ölçeklendirilmesi ve gerçek dünya uygulamaları hakkında bilgi edinin.
Veri Mühendisliği
Kurs
Learn about the challenges of monitoring machine learning models in production, including data and concept drift, and methods to address model degradation.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Dijital dönüşüm dünyasına dalın ve hızla değişen dijital ortamda bir değişim ajanı olmak için kendinizi donatın.
Veri Okuryazarlığı
Kurs
Unlock your datas potential by learning to detect and mitigate bias for precise analysis and reliable models.
Veri Yönetimi
Kurs
Learn key financial concepts such as capital investment, WACC, and shareholder value.
Uygulamalı Finans
Kurs
Learn about MLOps architecture, CI/CD/CM/CT techniques, and automation patterns to deploy ML systems that can deliver value over time.
Makine Öğrenmesi
Kurs
İş mükemmelliği için stratejik veri yönetiminde uzmanlaşın.
Veri Yönetimi
Kurs
Karar modelleri, analiz yöntemleri, risk yönetimi ve optimizasyon teknikleriyle karar verme becerilerinizi geliştirin.
Veri Okuryazarlığı
Kurs
Veri Akıcılığı ustası olun! Bireyler ve kurumlar için beceriler edinin, davranışları anlayın, veri akıcı bir kültür oluşturun.
Veri Okuryazarlığı
Kurs
Makine öğrenimi uygulamalarını otomatikleştirmek ve ölçeklendirmek için gerekli araçlar ve uygulamalar dahil olmak üzere MLOps hakkında bilgi edinin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Learn business valuation with real-world applications and case studies using discounted cash flows (DCF).
Uygulamalı Finans
Kurs
Bilgisayarların nasıl çalıştığını öğrenin, verimli algoritmalar tasarlayın ve gerçek dünyadaki sorunları çözmek için hesaplama teorisini keşfedin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Emirsel ve bildirimsel, prosedürel, işlevsel ve nesne yönelimli programlama dahil olmak üzere çeşitli programlama paradigmalarını keşfedin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Learn to use AI as a senior engineering partner for code analysis, performance optimization, security, and software architecture decisions.
Yapay Zeka
Kurs
Veri hakları, ihlaller ve uyumluluk zorlukları ile ilgili gerçek hayattan örnekler aracılığıyla GDPRyi keşfedin.
Veri Yönetimi
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 günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.