Ana içeriğe atla
GirişTheory

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

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

Google ile devam edinDaha fazla seçenek göster

veya


Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Group

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.
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.
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.
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.
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 paylaşın
Şimdi kaydolun

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

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

Google ile devam edinDaha fazla seçenek göster

veya


Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

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