Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Kurs
Ustalığa giden kritik adımları atın; istatistiksel düşünme becerilerinizi gerçek dünya veri kümelerine uygulayın ve uygulanabilir içgörüler çıkarın.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Stanford Açık Polislik Projesi veri setini inceleyin ve pandas kullanarak cinsiyetin polis davranışları üzerindeki etkisini analiz edin.
Veri İşleme
Kurs
Pythonda IoT verilerini içe aktarma, temizleme ve işlemeyi öğrenerek makine öğrenimi için hazır hale getirin.
Veri İşleme
Kurs
MATLABdan geçiş yaparak bazı temel Python kavramlarını öğrenin ve NumPy ve Matplotlib paketlerini keşfedin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Lojistik ve Poisson modelleriyle regresyon becerilerinizi geliştirin; eğitin, anlayın, doğrulayın ve tahmin yapın.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Makine öğrenimi tekniklerini kullanarak Pythonda öneri motorları oluşturmayı öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Keras ile derin öğrenme modelleri geliştirmeyi öğrenin.
Yapay Zeka
Kurs
LLMleri ve harici bileşenleri koordine etmek için açık kaynaklı bir çerçeve olan Haystacki kullanarak bir sağlık hizmetleri AI ajanı oluşturun.
Yapay Zeka
Kurs
RNNleri kullanarak metin duygularını sınıflandırmayı, cümleler oluşturmayı ve metinleri diller arasında çevirmeyi öğrenin.
Yapay Zeka
Kurs
Hayatta kalma analizini kullanarak olay zamanı verileriyle çalışın ve hayatta kalma süresini tahmin edin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Demografik ve sosyoekonomik verilerle çalışmak için Census API’yi kullanmayı öğrenin.
Keşifsel Veri Analizi
Kurs
MongoDB ve LangGraph ile metin-sorgu AI ajanlarını kullanarak verilerinizle nasıl iletişim kuracağınızı keşfedin.
Yapay Zeka
Kurs
Gizlilik koruma teknikleriyle hassas bilgileri işlemeyi öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Learn how to analyze survey data with Python and discover when it is appropriate to apply statistical tools that are descriptive and inferential in nature.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
DeepSeekin tüm bu heyecanının gerçekte ne olduğunu keşfedin! DeepSeekin R1 ve V3 modellerini kullanarak uygulamalar oluşturun.
Yapay Zeka
Kurs
Tahvillerin nasıl çalıştığını ve fiyatlandırılmasını öğrenin ve numpy ve numpy-financial paketlerini kullanarak bazı risklerini değerlendirin.
Uygulamalı Finans
Kurs
Bu kursta, insan kaynakları alanında makine öğrenimini nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Tahmine dayalı analitik için verilerinizi nasıl hazırlayıp düzenleyeceğinizi öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Dask ile Python paralel programlamayı kullanarak iş akışlarınızı iyileştirmeyi ve büyük verileri verimli bir şekilde yönetmeyi öğrenin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Python Pandas kütüphanesini kullanarak tablo formatındaki veri kümelerini etkili ve verimli bir şekilde birleştirmeyi öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Google Translate gibi ürünlerin arkasındaki modellerin iç işleyişini merak ediyor musunuz?
Yapay Zeka
Kurs
Bokeh kullanarak widget’lar oluşturup bağlamayı da içeren etkileşimli veri görselleştirmeleri oluşturmayı öğrenin!
Veri Görselleştirme
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
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
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.