Kurs
Üretim İçin Machine Learning Modelleri Geliştirme
- Orta SeviyeBeceri Seviyesi
- 4.8+
- 530 inceleme
MLOps bakış açısıyla makine öğrenmesi modellerinizi eğitin, belgeleyin, yönetin ve ölçeklendirin.
Makine Öğrenmesi
Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Kurs
MLOps bakış açısıyla makine öğrenmesi modellerinizi eğitin, belgeleyin, yönetin ve ölçeklendirin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Kullanıcıları düşünerek Power BI görselleştirmeleri ve raporları tasarlamayı öğrenin.
Veri Görselleştirme
Kurs
Bu ders, veri biliminin temelini oluşturan en önemli matematik konularından biri olan doğrusal cebire giriş niteliğindedir.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Bu derste öğrenciler, hem verimli hem de okunması ve anlaşılması kolay sorgular yazmayı öğreneceklerdir.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
Veri Mühendisliği
Kurs
PostgreSQL sorgularınızı çok daha kısa sürede çalışacak şekilde yapılandırmayı öğrenin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
SQL Server programlamasında uzmanlaşın: fonksiyonlar ve saklı yordamlar oluşturmayı, güncellemeyi ve çalıştırmayı öğrenin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
R Markdown, R kodundan dinamik raporlar oluşturmak için kullanımı kolay bir biçimlendirme dilidir.
Raporlama
Kurs
Want to spend more time on analysis and less time formatting charts? Build an on-brand interactive marketing dashboard from raw data with Claude Cowork.
Yapay Zeka
Kurs
Birden fazla açıklayıcı değişkenle doğrusal ve lojistik regresyon yapmayı öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Verilerinizde boyut indirgeme kavramını anlayın, bunu Python ile uygulama tekniklerinde ustalaşın.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Analizi kolaylaştırmak için neredeyse tüm veri kümelerini düzenli bir biçime dönüştürün.
Veri İşleme
Kurs
SQL Serverda zaman serisi analizi için tarih ve saat verileriyle çalışma yöntemlerini keşfedin
Veri İşleme
Kurs
Üretime hazır performans için Polars işlem hattını optimize etmeyi, ölçeklendirmeyi ve test etmeyi öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
İlişkisel veritabanlarının temellerini ve onlarla nasıl çalışılacağını bu kurs ile öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Özel işlevler ve pivot tablolar oluştururken metin, sayı ve tarihleri işlemek için Snowflake veri türlerini ve işlevlerini öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Discover challenges in monitoring makine öğrenmesi modelleri üretimde: veri ve kavram kayması, model bozulmasını önleme yöntemleri.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Build reliable Power Automate cloud flows with triggers, branching, approvals, error handling, and production handover.
Yapay Zeka
Kurs
Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.
Bulut
Kurs
Hataları yakalayıp işleyen ve aynı anda gerçekleşen birden fazla işlemi kontrol eden komut dosyaları yazmayı öğrenin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Seaborn’un gelişmiş görselleştirme araçlarıyla kolayca güzel ve bilgilendirici görselleştirmeler oluşturun.
Veri Görselleştirme
Kurs
SQL Serverda verileri işleme, dönüştürme ve dönüştürme için en önemli işlevleri öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
İstatistiksel olarak düşünmek ve verilerinizin dilini konuşmak için ihtiyacınız olan temeli oluşturun.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Build production-ready Apache Iceberg lakehouses: model, migrate, and maintain tables at scale.
Veri Mühendisliği
Kurs
SpaCynin temel işlemlerini öğrenin ve doğal dil işleme için modeller eğitin. Yapılandırılmamış verilerden bilgi çıkarın ve kalıpları eşleştirin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
MLOps mimarisi, CI/CD/CM/CT teknikleri ve otomasyon kalıplarıyla ML sistemlerini sürdürülebilir şekilde dağıtmayı öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Excel’de hızlı tüketim ürünleri şirketi için Net Revenue Management tekniklerini kullanacaksınız.
Uygulamalı Finans
Kurs
Metinden yararlı bilgileri çıkarmak ve bunları makine öğrenimi için uygun bir biçime dönüştürmek için teknikler öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Build cloud apps on AWS with API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge, and Kinesis. Master serverless and event-driven patterns for the DVA-C02 exam.
Bulut
Kurs
Pythonda Grid, Random ve Informed Search dahil olmak üzere otomatik hiperparametre ayarlama tekniklerini öğrenin.
Makine Öğrenmesi
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.