Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Kurs
Bağlı listeler, yığınlar, kuyruklar, hash tabloları ve grafikler gibi veri yapılarının yanı sıra arama ve sıralama algoritmalarını keşfedin!
Yazılım Geliştirme
Kurs
Veri mühendisliği iş akışlarını nasıl uygulayacağınızı ve planlayacağınızı öğrenin.
Veri Mühendisliği
Kurs
LangGraph çerçevesinde yeni ortaya çıkan ajan tasarım modellerini uygulayarak güçlü çoklu ajan sistemleri oluşturun.
Yapay Zeka
Kurs
Git’in gelişmiş özelliklerini öğrenin; Veri Bilimi ve mühendislik iş akışlarını karmaşık birleştirmeden büyük ölçekli proje optimizasyonuna kadar hızlandırın.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Python testlerini ustaca kullanın: Pytest ve unittest ile yöntemleri öğrenin, kontroller oluşturun ve hatasız kod yazın.
Yazılım Geliştirme
Kurs
PySpark ile büyük verilerle çalışmanın temellerini öğrenin.
Veri Mühendisliği
Kurs
Sınıf oluşturmayı ve miras ile çok biçimlilikten yararlanarak kodu yeniden kullanmayı ve optimize etmeyi öğrenin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Kod analizi, performans optimizasyonu, güvenlik ve yazılım mimarisi kararları için AI’yi kıdemli bir mühendislik ortağı olarak kullanmayı öğrenin.
Yapay Zeka
Kurs
Learn how to use MLflow to simplify the complexities of building machine learning applications. Explore MLflow tracking, projects, models, and model registry.
Makine Öğrenmesi
Kurs
PyTorchu görüntülere uygulayın ve sınırlayıcı kutular ve görüntü segmentasyonu oluşturma ile nesne algılama için derin öğrenme modellerini kullanın.
Yapay Zeka
Kurs
Veri mühendisleri ve analitik uzmanları için tasarlanmış bu uygulamalı kurs ile dbt becerilerinizi bir üst seviyeye taşıyın.
Veri Mühendisliği
Kurs
Tanımlayıcılar, çok düzeyli miras ve soyut temel sınıflarla OOP becerilerinizi geliştirin!
Yazılım Geliştirme
Kurs
LLM’leri ne çalıştırır? Transformer’ların metin modellemeyi nasıl devrimleştirdiğini ve üretken yapay zeka patlamasını nasıl başlattığını keşfedin.
Yapay Zeka
Kurs
Bu kursta, modern MLOps çerçevesini inceleyerek makine öğrenimi modellerinin yaşam döngüsünü ve dağıtımını keşfedeceksiniz.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Gerçek dünya ihtiyaçlarını karşılayan AI modellerini destekleyen API’ler geliştirmek için FastAPI’yi kullanmayı öğrenin.
Yapay Zeka
Kurs
Bu ders, zaman serisi verileri için özellik mühendisliği ve makine öğrenimine odaklanmaktadır.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Güçlendirme öğrenme yolculuğuna başla! Ajanların etkileşimler yoluyla ortamları çözmeyi nasıl öğrenebileceklerini öğren.
Yapay Zeka
Kurs
PyTorch ile Metin için Derin Öğrenmenin heyecan verici dünyasını keşfedin ve doğal dil işleme ve metin üretmede yeni olanaklar keşfedin.
Yapay Zeka
Kurs
Risk ve performans ölçülerini hesaplamayı ve istenen risk-getiri dengesi için optimal bir portföy oluşturmayı öğrenin.
Uygulamalı Finans
Kurs
Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
Bulut
Kurs
Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control
Makine Öğrenmesi
Kurs
Pythonda SQL kullanarak Sparkta verileri nasıl işleyebileceğinizi ve makine öğrenimi özellik kümeleri oluşturabileceğinizi öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Java performansını optimize etmek için algoritma verimliliğinden JVM ayarlarına ve çoklu iş parçacığına kadar temel teknikleri öğrenin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Pythonda Apache Spark ile verileri temizlemeyi öğrenin.
Veri Hazırlama
Kurs
JUnit ve Mockito kullanarak Javada etkili testler yazmayı öğrenin ve sağlam, güvenilir uygulamaları güvenle oluşturun.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Ham veriyi dbt ile temiz, güvenilir modellere dönüştürmeyi uygulamalı, gerçek dünya egzersizleriyle öğrenin.
Veri Mühendisliği
Kurs
Bu etkileşimli kursta, Tableau hesaplamalarınızda fonksiyonları nasıl kullanacağınızı ve ne zaman kullanmanız gerektiğini öğreneceksiniz!
Veri Görselleştirme
Kurs
Python kullanarak akıllı ajanlar oluşturmayı, bu ajanların mantık yürütmesini, hareket etmesini ve gerçek dünyadaki görevleri çözmesini öğrenin.
Yapay Zeka
Kurs
TaskFlow API, varlık tabanlı zamanlama ve ertelenebilir sensörlerle DAG’ler oluşturun; kalite kontrolleriyle uçtan uca SQL ETL hattı çalıştırın.
Veri Mühendisliği
Kurs
Risk yönetimi, değer riski ve 2008 finansal krizine Python ile uygulamalı bakış.
Uygulamalı Finans
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.