Ana içeriğe atla

Kurs

Veri Bilimini Anlamak

TemelBeceri Seviyesi

Güncel 05.2026

Veri bilimine kodlama gerektirmeyen bir giriş.

Kursa Ücretsiz Başlayın

TheoryData Literacy

2 sa

15 video

47 Egzersiz

2,800 XP

850K+

Başarı Belgesi

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?

İşletmeler için deneyin

Kurs Açıklaması

Veri bilimi nedir, neden bu kadar popülerdir ve Harvard Business Review neden onu “21. yüzyılın en seksi işi” olarak selamlamıştır? Bu teknik olmayan eğitimde, tek bir satır kod yazmanıza gerek kalmadan bu hızlı büyüyen ve heyecan verici alan hakkında sormaya korktuğunuz her sorunun cevabını alacaksınız. Uygulamalı egzersizler sayesinde farklı veri bilimci rolleri, A/B testi, zaman serisi analizi ve makine öğrenmesi gibi temel konular ve veri bilimcilerin gerçek hayattaki verilerden nasıl bilgi ve içgörü elde ettikleri hakkında bilgi edineceksiniz. Siz yine de moda laflara aldanmayın. Öğrenmeye başlayın, son derece talep gören bu alanda beceriler kazanın ve neden veri biliminin herkes için olduğunu keşfedin!Videolar, videoların sol alt köşesindeki "Transkripti göster" seçeneğine tıklayarak ulaşabileceğiniz canlı transkriptler içerir.Ders sözlüğü, sağdaki kaynaklar bölümünde bulunabilir.CPE kredisi almak için kursu tamamlamanız ve nitelikli değerlendirmede %70 puan almanız gerekir. Sağdaki CPE kredileri başlığına tıklayarak değerlendirmeye gidebilirsiniz.

Önkoşullar

Bu kurs için herhangi bir önkoşul yoktur

1

Veri Bilimine Giriş

Kursa veri biliminin ne olduğunu tanımlayarak başlayacağız. Veri bilimi iş akışını ve veri biliminin gerçek hayattaki sorunlara nasıl uygulandığını ele alacağız. Bölümü, veri bilimi alanındaki farklı rolleri öğrenerek bitireceğiz.

Veri bilimi nedir?

Data science everywhere!

Veri biliminin önemi

Veri bilimi uygulamaları

Günlük veri bilimi dozu

The science of smart assistants

Veri bilimi rolleri ve araçları

Doğru adayı seçme

Veri bilimcinin rolü

Bölümü Başlat

2

Veri Toplama ve Depolama

Artık veri bilimi iş akışını anladığımıza göre ilk adıma daha yakından bakalım: veri toplama ve depolama. Burada yararlanabileceğiniz farklı veri kaynaklarını, bu verilerin neye benzediğini, toplandıktan sonra verilerin nasıl depolanacağını ve bir veri işlem hattının süreci nasıl otomatikleştirebileceğini öğreneceğiz.

Veri kaynakları

Veri kaynaklarını sıralama

Asthma frequencies

Veri türleri

Veri türlerini sınıflandırma

Net promoter score

Aktivite takip cihazı

Veri depolama ve alma

Bulut platformları

Querying a database

Hangi tür veritabanı?

Veri İşlem Hatları

Veri işlem hattı özellikleri

Ayıklama, Dönüştürme, Yükleme

Bölümü Başlat

3

Hazırlık, Keşif ve Görselleştirme

Veri hazırlığı çok önemlidir: Veri bilimcilerin işinin %80'i verileri temizlemek ve işlemektir. İşin yalnızca %20'si gerçekten analiz etmektir. Bu bölüm size verilerinizdeki sorunları nasıl tespit edeceğinizi, eksik değerleri ve aykırı değerleri nasıl ele alacağınızı gösterecektir. Daha sonra hem verilerinizi keşfetmek hem de bulgularınızı aktarmak için bir başka önemli araç olan görselleştirme hakkında bilgi edineceksiniz.

Veri hazırlığı

Gerçek orada bir yerde

Hazır mısınız?

Keşifsel Veri Analizi

Sayısal EDA

Görselleştirme

Interactive dashboards

Improving a dashboard

Bölümü Başlat

4

Deney ve Tahmin

Bu son bölümde deney ve tahmin konularını tartışacağız! Deneylerle başlayacak olursak A/B testini ele alacağız ve gelecekteki olayları tahmin etmeyi öğreneceğimiz zaman serisi tahminine geçeceğiz. Son olarak makine öğrenmesini, gözetimli öğrenmeyi ve kümelemeyi inceleyerek bitireceğiz.

A/B testi iş akışı oluşturma

İstatistiksel anlamlılık

Intermediate results

Zaman serisi tahmini

Zaman serisi verilerini sınıflandırma

Interpret a time series plot

Gözetimli makine öğrenmesi

Gözetimli öğrenme ne zaman kullanılır?

Features and labels

Model Değerlendirmesi

Gözetimli ve gözetimsiz

Cluster size selection

Bölümü Başlat

Veri Bilimini Anlamak

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Veri Bilimini Anlamak eğitimine başlayın!

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.