Python ile İstatistik Temelli Veri Bilimi: Veri Ön İşlemeden Makine Öğrenimine Kapsamlı Bir Yolculuk

Python ile İstatistik Temelli Veri Bilimi: Veri Ön İşlemeden Makine Öğrenimine Kapsamlı Bir Yolculuk
Python ile İstatistik Temelli Veri Bilimi: Veri Ön İşlemeden Makine Öğrenimine Kapsamlı Bir Yolculuk
Makine Öğrenimi
yunus emre kayış

yunus emre kayış

(0 Yorum)

Python ile İstatistik Temelli Veri Bilimi: Veri Ön İşlemeden Makine Öğrenimine Kapsamlı Bir Yolculuk

**Python ile İstatistiğin Gücünü Keşfedin: Sektöre Yön Veren Yapay Zeka Uygulamaları Eğitimi** Veri bilimi dünyasına istatistik temelli bir bakış açısıyla adım atmaya hazır mısınız? Bu eğitimde, verinin dilini anlamayı, istatistiksel yöntemlerle veriyi ön işlemeyi ve sektörde karşılaşabileceğiniz tüm senaryolar için yapay zeka uygulamaları geliştirmeyi öğreneceksiniz. Yılların sektörel deneyimini sizlerle paylaşarak hazırladığım bu kapsamlı program, teoriyi pratikle birleştirerek gerçek dünya problemlerine çözümler üretmenizi sağlayacak. **Neden bu eğitimi almalısınız?** Çünkü günümüzün rekabetçi iş dünyasında, veriyi etkin bir şekilde analiz edebilen ve yapay zeka ile desteklenen çözümler üretebilen profesyoneller fark yaratıyor. Bu eğitim, size veri ön işlemden regresyon, sınıflandırma, kümeleme ve zaman serisi analizlerine kadar geniş bir yelpazede uzmanlık kazandıracak. **Kimler bu eğitimi almalı?** Veri bilimi ve yapay zeka alanında kariyer yapmak isteyen öğrencilerden, iş süreçlerini optimize etmek isteyen sektör profesyonellerine kadar herkes bu eğitimden fayda sağlayabilir. Kodlama bilgisi olan ya da olmayan, ancak Python ve veri analitiği konularına ilgi duyan herkes katılabilir. **Eğitim sonrasında neler olacak?** Eğitimi tamamladığınızda, sektörde karşılaşabileceğiniz karmaşık veri problemlerine istatistiksel ve yapay zeka temelli çözümler üretebilecek yetkinliğe sahip olacaksınız. Gerçek dünya uygulamalarıyla donatılmış bu deneyim, kariyerinizde bir adım öne çıkmanızı ve projelerinizde fark yaratmanızı sağlayacak. Veri biliminin kapılarını aralamak ve yarının dünyasında yerinizi almak için bu eşsiz fırsatı kaçırmayın!

Kurs Açıklaması

**Python ile İstatistiğin Gücünü Keşfedin: Sektöre Yön Veren Yapay Zeka Uygulamaları Eğitimi** Veri bilimi dünyasına istatistik temelli bir bakış açısıyla adım atmaya hazır mısınız? Bu eğitimde, verinin dilini anlamayı, istatistiksel yöntemlerle veriyi ön işlemeyi ve sektörde karşılaşabileceğiniz tüm senaryolar için yapay zeka uygulamaları geliştirmeyi öğreneceksiniz. Yılların sektörel deneyimini sizlerle paylaşarak hazırladığım bu kapsamlı program, teoriyi pratikle birleştirerek gerçek dünya problemlerine çözümler üretmenizi sağlayacak. **Neden bu eğitimi almalısınız?** Çünkü günümüzün rekabetçi iş dünyasında, veriyi etkin bir şekilde analiz edebilen ve yapay zeka ile desteklenen çözümler üretebilen profesyoneller fark yaratıyor. Bu eğitim, size veri ön işlemden regresyon, sınıflandırma, kümeleme ve zaman serisi analizlerine kadar geniş bir yelpazede uzmanlık kazandıracak. **Kimler bu eğitimi almalı?** Veri bilimi ve yapay zeka alanında kariyer yapmak isteyen öğrencilerden, iş süreçlerini optimize etmek isteyen sektör profesyonellerine kadar herkes bu eğitimden fayda sağlayabilir. Kodlama bilgisi olan ya da olmayan, ancak Python ve veri analitiği konularına ilgi duyan herkes katılabilir. **Eğitim sonrasında neler olacak?** Eğitimi tamamladığınızda, sektörde karşılaşabileceğiniz karmaşık veri problemlerine istatistiksel ve yapay zeka temelli çözümler üretebilecek yetkinliğe sahip olacaksınız. Gerçek dünya uygulamalarıyla donatılmış bu deneyim, kariyerinizde bir adım öne çıkmanızı ve projelerinizde fark yaratmanızı sağlayacak. Veri biliminin kapılarını aralamak ve yarının dünyasında yerinizi almak için bu eşsiz fırsatı kaçırmayın!

Konu Tarih Saat Süre
Python ile İstatistik Temelli Veri Bilimi: Veri Ön İşlemeden Makine Öğrenimine Kapsamlı Bir Yolculuk 01.02.2025
Konu Saat Süre
Ders1.1 Veri Biliminin Temelleri ve Önemi 15:00 20 Dakika
Ders1.2 Veri Bilimi Uygulamaları ve Proje Akışı 15:00 30 Dakika
Ders1.3 Veri Bilginin Anlamı Veri Çeşitleri 15:00 20 Dakika
Ders1.4 Veri Yönetimi ve DMBOK Piramidi 15:00 20 Dakika
Ders2.1 Veri Okuyazarlığının Temel Kavramları 15:00 20 Dakika
Ders2.2 Veri Görselleştirme ve Graifk Yorumlama Yöntemleri 15:00 30 Dakika
Ders3.1 Veri Bilimi ve İstatistik İlişkisi ve Temel Kavramları 15:00 10 Dakika
Ders3.2 Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçümeri 15:00 20 Dakika
Ders3.3 Olasılık Teoresi ve Olasılık Dağılımları 15:00 20 Dakika
Ders3.4 Hipotez Testleri 15:00 30 Dakika
Ders4.1 Makine Öğrenmesi Teknolojileri,Temel Bileşenleri ve Algoritmaları Giriş 15:00 30 Dakika
Ders 4.2 Karar Ağacı Modeli - Adım Adım Yapılandırma ve Eğitim 15:00 30 Dakika
Ders 4.3: Karar Ağacı Modeli - Adım Adım Yapılandırma ve Eğitim 15:00 40 Dakika
Ders 4.4: XGBoost Modeli - Modelin Yapılandırılması ve Eğitimi 15:00 40 Dakika
Ders 4.5: Karar Ağacı için Model Performansı - Doğruluk, Karmaşıklık ve Optimizasyon 15:00 30 Dakika
Ders 4.6: Rastgele Orman Performansı - Doğrulama, Hata Analizleri ve Optimizasyon 15:00 30 Dakika
Ders 4.7: XGBoost Performans Değerlendirmesi - Overfitting’i Engelleme ve Model Doğrulama (35 dakika) 15:00 40 Dakika
Ders 4.8 Karar Ağacı için Hiperparametreler - Derinlik ve Dallanma Sayısı (25 dakika) 15:00 20 Dakika
Ders 4.9 Rastgele Orman için Hiperparametre Ayarları - Ağaç Sayısı ve Örnekleme Yöntemleri 15:00 30 Dakika
Ders 4.10 XGBoost Optimizasyon - Öğrenme Oranı ve Boosting Ayarları 15:00 40 Dakika
Ders 5.1 Sayısal Verilerin Ölçeklendirilmesi ve Normalizasyonu 15:00 30 Dakika
Ders 5.2 Train-Test Split Uygulamaları 15:00 20 Dakika
Ders 5.3 Kapsamlı Veri Doğrulama ve Veri Sızıntısını Azaltma Stratejileri 15:00 30 Dakika
Ders 6.1 Regresyon Problemlerinin Tanımı ve Temel Kavramlar 15:00 20 Dakika
Ders 6.2 Lineer Regresyon ile Modelleme 15:00 30 Dakika
Ders 6.4 Polinomsal Regresyon ve Ridge/Lasso Regresyon 15:00 40 Dakika
Ders 6.5 Sınıflandırma Problemlerinin Tanımı ve Temel Kavramlar 15:00 20 Dakika
Ders 6.6 Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri (SVM), K-En Yakın Komşu (KNN) 15:00 40 Dakika
Ders 6.7 Model Performansının Değerlendirilmesi (Doğruluk, F1 Skoru, ROC AUC) 15:00 30 Dakika
Ders 6.8 Kümeleme Problemlerinin Tanımı ve Temel Kavramlar 15:00 20 Dakika
Ders 6.9 K-Means ve Hiyerarşik Kümeleme Algoritmaları 15:00 40 Dakika
Ders 6.10 Kümeleme Sonuçlarının Değerlendirilmesi (Siluet Skoru, Elbow Metodu) (20 dakika) 15:00 30 Dakika
Ders 7.1 Zaman Serilerine Özgü İki Özelliğin Kullanımı - Gecikmeler ve Zaman Adımları 15:00 50 Dakika
Ders 7.2 Hareketli Ortalamalar ve Zaman Değişkenleri ile Uzun Vadeli Değişimleri Modelleme 15:00 45 Dakika
Ders 7.3 Periyodik Değişimleri Yakalamak için Gösterge ve Fourier Özellikleri Oluşturma 15:00 50 Dakika
Ders 7.4 Gecikme Gömme (Lag Embedding) ile Geçmişten Geleceğe Tahmin Yapma 15:00 45 Dakika
Ders 7.5 İki Farklı Tahmin Modelinin Güçlerini Birleştirme 15:00 60 Dakika
Ders 7.6 Herhangi Bir Tahmin Görevinde Makine Öğrenmesinin Uygulanması için Dört Strateji 15:00 60 Dakika
Ders 8.1 Makine Öğrenmesi Projeleri için MLOps’un Rolü 15:00 20 Dakika
Ders 8.2 MLOps Süreçlerinin Temel Bileşenleri 15:00 30 Dakika
Ders 8.3 Kod Versiyonlama ve Kontrol Sistemleri (Git, GitHub) 15:00 30 Dakika
Ders 8.4 Model Eğitim Süreçlerinin Otomasyonu 15:00 30 Dakika
Ders 8.5 Testlerin Entegrasyonu ve Hata Yakalama Süreçler 15:00 30 Dakika
Ders 8.6 Model Dağıtım Süreçlerinin Yönetimi 15:00 30 Dakika
Ders 8.7 Üretim Ortamına Sürekli Entegrasyon 15:00 20 Dakika
Ders 8.8 Sürekli Model İyileştirme ve Güncellemeler 15:00 20 Dakika
Ders 8.9 Jenkins, Docker ve Kubernetes ile CI/CD Süreçlerinin Otomasyonu 15:00 40 Dakika
Ders 8.10 Model İzleme ve Değerlendirme için MLflow, Kubeflow gibi Araçlar 15:00 30 Dakika
Ders 8.11 Model Servisleştirme ve API Entegrasyonları 15:00 30 Dakika
Ders 8.12 Model Versiyonlama ve Tekrar Üretilebilirlik 15:00 20 Dakika
Ders 8.13 Üretim Ortamında Performans Takibi ve İyileştirme 15:00 30 Dakika
Ders 9.0 Makine Öğrenemine Baştan Sona Yaklaşım Proje Oluşturma 15:00 10 Dakika
Ders 9.1 Veriyi Keşfetme ve Hikayeleştirme 15:00 60 Dakika
Ders 9.2 Derinlemesine Özellik Oluşturma 15:00 60 Dakika
Ders 9.3 Özellik Ölçekleme ve Dönüşümleri 15:00 50 Dakika
Ders 9.4 Tek Bir Modelin Uygulanması 15:00 30 Dakika
Ders 9.5 Model Testi ve Doğrulama Yöntemleri 15:00 60 Dakika
Ders 9.6 Model Performansının Değerlendirilmesi 15:00 50 Dakika
Ders 9.7 Ölçeklenebilir Kod Yazma İlkeleri 15:00 30 Dakika
Ders 9.8 Savunmacı Programlama Teknikleri 15:00 40 Dakika
Ders 9.10 Tasarım Desenleri ve Temiz Kod 15:00 60 Dakika
Ders 9.11 MLOps Entegrasyonu ve Model Dağıtımı 15:00 30 Dakika
Ders 9.12 MLflow ile Model Takibi ve Kayıt 15:00 50 Dakika
Ders 9.13: Model Dağıtımı ve Sürekli Entegrasyon 15:00 50 Dakika
Ders 9.14: Uygulamalı MLOps Çalışması 15:00 60 Dakika
yunus emre kayış
yunus emre kayış

Veri Bilimcisi, Yapay Zeka Mühendisi

Stanford sertifikalı, 4+ yıl deneyimli bir Veri Bilimi ve Yapay Zeka eğitmeniyim. Büyük veri ve yapay zeka konularında uzmanlaştım. Derslerimde teorik bilgiyi sektörel projeleriyle harmanlayarak, öğrencilerime Python, makine öğrenmesi ve veri analitiği alanlarında kapsamlı eğitimler sunuyorum.

0

0 Yorum
  • Ortalama Puan
  • 5

    0%
  • 4

    0%
  • 3

    0%
  • 2

    0%
  • 1

    0%
Yorumlar
₺15,000.00
Sepete Ekle Sepete Ekle Satın Al Satın Al

Eğitmen

yunus emre kayış

Seviye

Orta

Öğrenci Sayısı

0

Ders

1

Dil

Türkçe

Sertifika

Evet

Alışveriş Sepeti

Yükleniyor...
Türkiye'nin Online Yazılım Eğitim Platformu!