Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Kurs
Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.
Veri Görselleştirme
Kurs
Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Bu kursta tahmin yapmak için lojistik regresyon modellerini kullanmayı ve sunmayı öğreneceksiniz.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Pythonu keşfetmek için yaygın olarak kullanılan elektronik tablo işlevleri ve teknikleri hakkındaki bilgilerinizi kullanın!
Yazılım Geliştirme
Kurs
Veri işleme ve görselleştirme becerileriyle Birleşmiş Milletler Genel Kurulu’nun tarihsel oylamalarını keşfedin.
Keşifsel Veri Analizi
Kurs
Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
Bulut
Kurs
This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
Bulut
Kurs
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
Bulut
Kurs
İndirgenmiş nakit akışları (DCF) ve vaka çalışmalarıyla iş değerlemesini öğrenin.
Uygulamalı Finans
Kurs
Rde tarihlerin nasıl çalıştığını öğrenin ve finansal örneklerle if ifadeleri, döngüler ve fonksiyonlar dünyasını keşfedin.
Uygulamalı Finans
Kurs
Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
Bulut
Kurs
Google Cloud ile Altyapı ve Uygulamaları Modernize Edin
Bulut
Kurs
R kullanarak zaman serisi verilerine ARIMA (otomatik regresif entegre hareketli ortalama) modellerini uydurma konusunda uzman olun.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Google Cloud Operations ile ölçeklendirme
Bulut
Kurs
Emirsel ve bildirimsel, prosedürel, işlevsel ve nesne yönelimli programlama dahil olmak üzere çeşitli programlama paradigmalarını keşfedin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Tidymodels ile sınıflandırma ve regresyon tahminleri yapmak için ağaç tabanlı modeller ve kümeleri kullanmayı öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Learn to set up a secure, efficient book recommendation app in Azure in this hands-on case study.
Bulut
Kurs
Veri dönüştürme, sütun işlemleri ve iş akışı optimizasyonu konularını içeren kursumuzla KNIME becerilerinizi geliştirin.
Veri Hazırlama
Kurs
data.table kullanarak filtreleme, seçim ve grup bazında istatistik hesaplama gibi veri işlemeyle ilgili temel kavramları öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Verilerinizin potansiyelini açığa çıkarın; önyargıyı tespit edip azaltmayı öğrenerek hassas analiz ve güvenilir modeller elde edin.
Veri Yönetimi
Kurs
Makine öğrenimi uygulamalarını otomatikleştirmek ve ölçeklendirmek için gerekli araçlar ve uygulamalar dahil olmak üzere MLOps hakkında bilgi edinin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
MATLABdan geçiş yaparak bazı temel Python kavramlarını öğrenin ve NumPy ve Matplotlib paketlerini keşfedin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Risk faktörü getiri serileriyle çalışın, bunların ampirik özelliklerini inceleyin ve risk değerini tahmin edin.
Uygulamalı Finans
Kurs
SAS bilgilerinizi Rye nasıl aktaracağınızı öğrenin ve bu ücretsiz ve güçlü yazılım dilini kullanarak verileri analiz edin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Veri hakları, ihlaller ve uyumluluk zorlukları ile ilgili gerçek hayattan örnekler aracılığıyla GDPRyi keşfedin.
Veri Yönetimi
Kurs
Finans ve R becerilerinizi kullanarak finansal portföyleri geriye dönük test edin, analiz edin ve optimize edin.
Uygulamalı Finans
Kurs
leaflet kullanarak etkileşimli web haritaları oluşturmayı kolayca öğrenin.
Veri Görselleştirme
Kurs
Sınıflandırmaya hazır olun! Bu kursta, Tidyverse ortamını kullanarak iş unvanları veya anket yanıtları gibi sayısal olmayan verilerle çalışacaksınız.
Veri İşleme
Kurs
KNIME ile veri işlemeyi otomatikleştirin, birleştirme, toplama, veritabanı iş akışları ve gelişmiş dosya işlemeyi öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
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.