Ana içeriğe atla
Giriş

Machine Learning courses

Machine learning courses cover algorithms and concepts for enabling computers to learn from data and make decisions without explicit programming. Build your skills in NLP, deep learning, MLOps and more.

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.
Group

2 veya daha fazla kişiyi mi eğitiyorsunuz?

DataCamp for Business ürününü deneyin

Recommended for Machine Learning beginners

Build your Machine Learning skills with interactive courses, curated by real-world experts

Kurs

Machine Learning'i Anlamak

TemelBeceri Seviyesi
4.8+
12.136 inceleme
2 sa
Kodlama gerektirmeyen makine öğrenimine giriş.

Program

Makine Öğrenimi Temelleri Python'da

4.5+
9 inceleme
16 sa
Makine Öğrenimi sanatını öğrenin ve tahmin, örüntü tanıma ve Derin ve Takviyeli Öğrenmenin başlangıcında bir patron olarak gelin.

Nereden başlayacağınızdan emin değil misiniz?

Bir Değerlendirme Yapın

Machine Learning kurs ve programlarına göz atın

Kurs

scikit-learn ile Supervised Learning

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
9.604 inceleme
4 sa
Pythonda scikit-learn ile makine öğrenmesi becerisi kazanın. Bu interaktif kursta gerçek dünya veri kümeleriyle çalışın, güçlü tahminler yapmayı öğrenin!

Kurs

Python'da Unsupervised Learning

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
1.229 inceleme
4 sa
Scikit-learn ve scipy kullanarak etiketlenmemiş veri kümelerini kümelemeyi, dönüştürmeyi, görselleştirmeyi ve bunlardan içgörüler elde etmeyi öğrenin.

Kurs

MLOps Kavramları

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
3.013 inceleme
2 sa
MLOps ile makine öğrenmesi modellerini yerel not defterlerinden üretimde gerçek iş değeri yaratan işlevsel modellere dönüştürmeyi keşfedin.

Kurs

Python'da Lineer Sınıflandırıcılar

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
362 inceleme
4 sa
Bu derste lojistik regresyon ve SVM gibi doğrusal sınıflandırıcıların ayrıntılarını öğreneceksiniz.

Kurs

MLflow’a Giriş

İleri SeviyeBeceri Seviyesi
4.7+
893 inceleme
4 sa
MLflow ile makine öğrenmesi uygulamaları geliştirmeyi kolaylaştırmayı öğrenin. MLflow programını, projelerini, modellerini ve model kayıt defterini keşfedin.

Kurs

MLOps Dağıtımı ve Yaşam Döngüsü

İleri SeviyeBeceri Seviyesi
4.7+
1.032 inceleme
4 sa
Bu kursta, modern MLOps çerçevesini inceleyerek makine öğrenimi modellerinin yaşam döngüsünü ve dağıtımını keşfedeceksiniz.

Kurs

Python ile Görüntü İşleme

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
227 inceleme
4 sa
Görüntüleri istediğiniz gibi işlemeyi, dönüştürmeyi ve değiştirmeyi öğrenin.

Kurs

XGBoost ile Aşırı Gradyan Artırma

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
286 inceleme
4 sa
Gradyan artırmanın temellerini öğrenin; XGBoost ile sınıflandırma ve regresyon için son teknoloji makine öğrenmesi modelleri geliştirin.

Kurs

Python ile Kümeleme Analizi

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.7+
1.113 inceleme
4 sa
Bu derste, SciPy kütüphanesini kullanarak hiyerarşik ve k-ortalamaları kümeleme gibi teknikler aracılığıyla denetimsiz öğrenme ile tanışacaksınız.

Kurs

Uçtan Uca Machine Learning

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.7+
406 inceleme
4 sa
Makine öğreniminin dünyasına dalın ve uçtan uca modellerin nasıl tasarlanacağını, eğitileceğini ve uygulanacağını keşfedin.

Kurs

Python'da Model Doğrulama

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
1.032 inceleme
4 sa
Model doğrulamanın temellerini ve doğrulama tekniklerini öğrenin ve doğrulanmış, yüksek performanslı modeller oluşturmaya başlayın.

Kurs

Machine Learning için CI/CD

İleri SeviyeBeceri Seviyesi
4.7+
461 inceleme
5 sa
GitHub Actions ve Data Version Control ile CI/CD kullanarak makine öğrenmesi geliştirme sürecinizi ileri taşıyın

Kurs

Python'da Boyut Azaltma

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
988 inceleme
4 sa
Verilerinizde boyut indirgeme kavramını anlayın, bunu Python ile uygulama tekniklerinde ustalaşın.

Kurs

R'de Supervised Learning: Regresyon

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.6+
109 inceleme
4 sa
Bu kursta, doğrusal regresyon, genelleştirilmiş toplamsal modeller, rastgele ormanlar ve xgboost kullanarak gelecekteki olayları tahmin etmeyi öğreneceksiniz.

Kurs

Python ile Finans için Machine Learning

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
243 inceleme
4 sa
Doğrusal modeller, karar ağaçları, rastgele ormanlar ve sinir ağlarıyla hisse senedi verisi değerlerini modellemeyi ve tahmin etmeyi öğrenin.

Kurs

Machine Learning İzleme Kavramları

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
574 inceleme
2 sa
Discover challenges in monitoring makine öğrenmesi modelleri üretimde: veri ve kavram kayması, model bozulmasını önleme yöntemleri.

Kurs

PySpark ile Machine Learning

İleri SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
787 inceleme
4 sa
Apache Spark ile karar ağaçları, lojistik regresyon, doğrusal regresyon, kümeler ve ardışık düzenler kullanarak verilerden tahminler yapmayı öğrenin.

Kurs

Tam Otomatik MLOps

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
397 inceleme
4 sa
MLOps mimarisi, CI/CD/CM/CT teknikleri ve otomasyon kalıplarıyla ML sistemlerini sürdürülebilir şekilde dağıtmayı öğrenin.

Kurs

Python ile Market Basket Analysis

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
311 inceleme
4 sa
Market basket analizinde Python ile ilişkilendirme kurallarını keşfet, kitapçı verileriyle film önerileri oluştur.

Kurs

spaCy ile Natural Language Processing

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.7+
692 inceleme
4 sa
SpaCynin temel işlemlerini öğrenin ve doğal dil işleme için modeller eğitin. Yapılandırılmamış verilerden bilgi çıkarın ve kalıpları eşleştirin.

Kurs

Python ile NLP için Özellik Mühendisliği

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
160 inceleme
4 sa
Metinden yararlı bilgileri çıkarmak ve bunları makine öğrenimi için uygun bir biçime dönüştürmek için teknikler öğrenin.

Kurs

Python'da Hiperparametre Ayarlama

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
893 inceleme
4 sa
Pythonda Grid, Random ve Informed Search dahil olmak üzere otomatik hiperparametre ayarlama tekniklerini öğrenin.

Machine Learning ile ilgili kaynaklar

blog

How to Become a Machine Learning Engineer in 2026

Learn how to become a machine learning engineer and discover why it is one of the most lucrative and dynamic career paths in the data world.
Kurtis Pykes 's photo

Kurtis Pykes

15 dk.

blog

33 Machine Learning Projects for All Levels in 2026

Machine learning projects for beginners, final year students, and professionals. The list consists of guided projects, tutorials, and example source code.
Abid Ali Awan's photo

Abid Ali Awan

15 dk.

blog

Top 12 Machine Learning Engineer Skills To Start Your Career

Master these skills to become a job-ready machine learning engineer in 2024.
Natassha Selvaraj's photo

Natassha Selvaraj

11 dk.


Ready to apply your skills?

Projects allow you to apply your knowledge to a wide range of datasets to solve real-world problems in your browser

Frequently asked questions

Is machine learning easy to learn?

DataCamp's beginner machine learning courses are a lot of hands-on fun, and they provide an excellent foundation for machine learning to advance your career or business. Within weeks, you'll be able to create models and generate predictions and insights. You'll also learn foundational knowledge of Python and R and the fundamentals of artificial intelligence.

After that, the learning curve gets a bit steeper. Machine learning careers require a deeper understanding of statistics, math, and software engineering, all of which can be mastered at DataCamp.

What is machine learning used for?

In a nutshell, machine learning is a type of artificial intelligence whose algorithms, as they acquire data, produce analytical models and make predictions with little to no human intervention.

It's difficult to find an industry that doesn't use machine learning. For example, marketers use machine learning to forecast returns on investments in marketing campaigns. Likewise, purchasing departments use machine learning to predict needed inventory.

Businesses of all kinds use machine learning to predict customer behavior, map supply chains, and forecast revenues. Machine learning is used to predict health outcomes and to improve patient satisfaction. Machine learning helps scientists model climate change scenarios, including possible solutions.

More specifically, machine learning is used in smart devices, search engines, and streaming services (when Netflix suggests a show or movie based on your viewing history, that's machine learning).

What jobs can you get with machine learning skills?

Machine learning skills are valuable in programming, data science, and other computer engineering disciplines. In addition, machine learning is a must for anyone wanting to work in robotics!

Not all jobs that require machine learning are in tech though. For example, linguists use machine learning to track ever-changing languages and dialects. In addition, business departments, such as marketing, accounting, logistics, and purchasing, to name a few, increasingly need machine learning experts to help them make informed business decisions. Knowing machine learning can give you a step up in nearly any position, as modeling and predicting are critical business needs.

Are machine learning skills in demand?

Yes, machine learning skills are in high demand. According to a report by the World Economic Forum, demand for AI and ML specialists is expected to grow by 40% between 2023 and 2027.

How much math do I need to take a machine learning course?

If you're looking to develop a high-level understanding of machine learning concepts, you don't need much math. If you want to dive deeper and make machine learning your career (as opposed to an added value to your existing career), a foundation in statistics and algebra is helpful. If you don't have a mathematical background, that's okay. We'll teach you everything you need, and our instructors are a lot less scary than your high school calculus teacher.

Do I need to download machine learning software to learn on DataCamp?

You do not need to download anything while learning with DataCamp. All the tools we use are web-based.

Diğer teknolojiler ve konular

teknoloji

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günlük 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleyin.