Ana içeriğe atla

Kaggle Veri Kümeleri Eğitimi: Kaggle Notebooks

Kaggle veri kümeleri ve not defterleri hakkında bilgi edinin ve Kaggle profilinizi oluşturmaya hızlı bir başlangıç yapın.
Güncel 3 Eki 2026  · 7 dk. oku

Yapay Zeka ile Keşfedin

ChatGPTClaudePerplexity

"Kaggle Notebook", GPU ile entegre edilebilen ücretsiz bir Jupyter Notebook sunucusudur. DataCamp Workspace not defterlerinde olduğu gibi, makine öğrenimi işlemlerini kendi bilgisayarınız yerine bulut bilgisayarlarda gerçekleştirmenizi sağlar. Her Kaggle Notebook oluşturduğunuzda içeriğini tarayıcıda düzenleyebilir ve çalıştırabilirsiniz. Kendi Jupyter Notebook ortamınızı kurmanıza gerek yoktur; Kaggle’a girin, bir notebook oluşturun ve tarayıcı üzerinden kullanmaya başlayın. Daha önce oluşturduğunuz not defterlerini Kaggle Notebook sayfasında görebilir, başkalarının not defterlerini de inceleyebilirsiniz.

Bir Notebook oluşturmak için Kaggle Code sayfasına gidip "New Notebook" seçeneğine tıklayın (Şekil 3.1). Bu işlemin ardından sizin için bulut kaynakları ayrılır ve anında bir not defteri oluşturulur. Sol üst köşedeki not defteri metnine tıklayarak not defterinize bir ad verebilirsiniz. İlk bakışta görebileceğiniz gibi, Jupyter Notebook’larda bulunan pek çok seçenek ve özellik burada da mevcuttur.

Kaggle Notebooks ile ilgili en sık sorulanlar; bir not defterini herkese açık nasıl paylaşacağınız, başka birini işbirlikçi olarak nasıl ekleyeceğiniz, bir veri kümesini not defterine nasıl aktaracağınız ve GPU’nun nasıl kullanılacağıdır. Bu işlemlerin her biri için gereken düğmeleri Şekil 3.2’de görebilirsiniz.

Şekil 3.1: Kaggle Code

Şekil 3.1: Kaggle Code

Öncelikle, not defterinizi herkese açık yapmak için bir sürümünü kaydetmeniz gerekir. Sağ üstteki "Save Version" düğmesine tıklayarak not defterinizin yeni bir sürümünü oluşturabilirsiniz. Ardından, bu düğmenin solundaki "Share" düğmesine tıklayarak not defterinizi herkesin erişimine açabilir veya aynı menüden başkalarını işbirlikçi olarak ekleyebilirsiniz. Bir veri kümesini içe aktarmak için sağ menüdeki "Save Version" düğmesinin altındaki "Add data" düğmesine tıklamanız ve eklemek istediğiniz veri kümesini seçmeniz yeterlidir. GPU’yu etkinleştirmek için sağ taraftaki menüde hızlandırıcı (accelerator) bölümünden GPU seçeneğini işaretlemeniz gerekir. Kaggle’da kullanabileceğiniz maksimum GPU süresi haftada 30 saat olarak belirlenmiştir.

Şekil 3.2: Kaggle Notebook

Şekil 3.2: Kaggle Notebook

Not defterlerinin diğer tüm özellikleri Kaggle dokümantasyonunda ayrıntılı olarak anlatılmaktadır.

KAGGLE VERİ KÜMELERİ

KAGGLE VERİ KÜMELERİ NEDİR?

Kaggle bir veri bilimi platformudur ancak veri kümesi yönetimini de destekler. "Kaggle Datasets", kendi özel veri kümelerinizi oluşturmanıza, başkalarıyla paylaşmanıza ve bunları not defterlerinize kolayca aktarmanıza olanak tanır. Ayrıca yalnızca sizin görebileceğiniz özel veri kümeleri de ekleyebilirsiniz.

Bu özelliği Kaggle’daki en önemli bileşenlerden biri yapan şey, diğer kullanıcılar tarafından paylaşılan çok çeşitli, yüksek kaliteli veri kümelerine erişim sağlamasıdır. Birkaç arama ve filtreleme yöntemiyle aradığınız veri kümelerini kolayca bulabilirsiniz.

VERİ KÜMESİ ARAMA FİLTRELERİ

Bir veri kümesini aramak için, Şekil 4.1’de gösterildiği gibi anahtar sözcüklerinizi arama alanına yazın. Burada, arama çubuğuna yalnızca "Covid" yazdığımızda pandemiyle ilgili birkaç veri kümesine ulaşabildiğimizi görebilirsiniz.

Arama çubuğunun sağ tarafındaki "Filters" seçeneğine tıklarsanız daha fazla filtreleme seçeneği görüntülenir (Şekil 4.2). Bunlarla, veri kümesi etiketlerini, dosya türünü ve veri kümesinin asgari ya da azami boyutu gibi diğer değerleri girerek aramanızı daraltabilirsiniz (Şekil 4.3).


Şekil 4.1: Veri Kümesi Arama Filtreleri

Şekil 4.1: Veri Kümesi Arama Filtreleri

Kaggle, herhangi bir veri kümesini ücretsiz indirmenize olanak tanır; ancak nasıl kullanacağınıza bağlı olarak veri kümelerinin lisans türüne dikkat etmeniz gerekebilir. Örneğin, bir veri kümesini akademik bir makalede veya ticari amaçlarla kullanmak istemeniz durumunda, sahiplerinden ek izinler almanız gerekebilir.

Şekil 4.2: Etiketlere Göre Veri Kümesi Arama Filtreleri

Şekil 4.2: Etiketlere Göre Veri Kümesi Arama Filtreleri

Kaggle’da üç ana lisans türü vardır:

  1. Creative Commons: Birkaç tür Creative Commons lisansı vardır:
    1. Kamu malı anlamına gelen ve veri kümesinin her koşulda herkes tarafından kullanılabildiğini ifade eden CCO.
    2. Veri kümesini kullananın sahibine atıf yapmasını gerektiren CC-BY.
    3. Hem sahibine atıf yapılmasını gerektiren hem de veri kümesi değiştirilse bile aynı tür lisansın korunmasını şart koşan CC-BY-SA.
  2. GPL: Bu lisans temelde dört ana kullanım olanağı sağlar:
    1. Öncelikle, bir veri kümesini sınırsız kullanma hakkı elde edersiniz.
    2. Ayrıca, veri kümesinin nasıl çalıştığını inceleme ve değiştirme imkanınız vardır.
    3. Ek olarak, veri kümesinin kopyalarını sınırsız şekilde dağıtma hakkına sahipsinizdir.
    4. Son olarak, değiştirilmiş sürümünü de dağıtabilirsiniz.
  3. Open Database: Kullanıcıların veri kümesini paylaşmasına, değiştirmesine ve kullanmasına izin verir ancak değiştirilmiş veri kümesi için de aynı tür lisansın kurulmasını zorunlu kılar.

Şekil 4.3: Veri Kümesi Arama Filtreleri

Şekil 4.3: Veri Kümesi Arama Filtreleri

DATA EXPLORER

Data Explorer bölümü, veri kümelerinin içerik ve yapısını hızlıca gözden geçirmenizi sağlar. Dosyaların ve verideki sütunların genel görünümünü, ayrıca bunların histogram grafiklerini sunar (Şekil 4.4).

Şekil 4.4: Data Explorer

Şekil 4.4: Data Explorer

BAŞLANGIÇ SEVİYESİ VERİ KÜMELERİ

Aşağıdaki veri kümeleri, yeni başlayanlar için eğlenceli ve denemesi kolaydır. Bunları not defterlerinize çağırıp veriyi görselleştirerek işe koyulabilirsiniz. Bir fikir geliştirdiğinizde, bu veri kümelerinin bazılarıyla makine öğrenimi modelleri bile kurabilirsiniz.

ÖZEL VERİ KÜMELERİ

Kaggle’a kendi veri kümelerinizi de yükleyip kullanabilirsiniz. Kendi veri kümenize sahip olduğunuzda veya bir veri kümesini değiştirip not defterinizde kullanmak istediğinizde bu özellik çok işinize yarar. Bir veri kümesi yüklemek için önce ana veri kümesi dosyanızı zip’leyin. Ardından Datasets bölümünde "New Dataset" seçeneğine tıklayın. Veri kümenize bir ad verin ve zip dosyanızı yükleyin (Şekil 4.5).

Şekil 4.5: Özel Veri Kümelerinin İçe Aktarılması

Şekil 4.5: Özel Veri Kümelerinin İçe Aktarılması

Hepsi bu kadar. Artık yüklediğiniz veri kümesini 2. bölümde gösterildiği gibi not defterinize çağırıp kullanmaya başlayabilirsiniz. Veri kümesini özel tutmak istiyorsanız, yükleme ekranının sağ alt köşesindeki etiketin "Private" yazdığından emin olun. Özel olmasını istemiyorsanız etikete tıklayıp "Public" olarak değiştirebilirsiniz.

Konular
Veri Bilimi
İlgili

blog

Hızlı Sevkiyat İçin Pratik Vibe Kodlama Teknoloji Yığını

Ön uç, arka uç, veritabanları, kimlik doğrulama, depolama, e-posta, test, dağıtım ve izleme için en iyi araçları keşfedin.
Abid Ali Awan's photo

Abid Ali Awan

14 dk.

blog

2026’da En Popüler 40 Yazılım Mühendisi Mülakat Sorusu

Algoritmalar, sistem tasarımı ve davranışsal senaryoları kapsayan bu temel sorularla teknik mülakat sürecine hakim olun. Uzman cevapları, kod örnekleri ve kanıtlanmış hazırlık stratejileri edinin.
Dario Radečić's photo

Dario Radečić

15 dk.

Eğitim

.gitignore Nasıl Kullanılır: Örneklerle Pratik Bir Giriş

Git deponuzu temiz tutmak için .gitignore’u nasıl kullanacağınızı öğrenin. Bu eğitim; temelleri, yaygın kullanım durumlarını ve başlamanıza yardımcı olacak pratik örnekleri kapsar!
Kurtis Pykes 's photo

Kurtis Pykes

8 dk.

Eğitim

Python'da Listeyi String'e Nasıl Dönüştürürsünüz

Bu hızlı eğitimde, Python'da bir listeyi string'e nasıl dönüştüreceğinizi öğrenin.
Adel Nehme's photo

Adel Nehme

Devamını GörDevamını Gör