ᚱᚢᚾᛖᛚᚨᛒ ᚱᚢᚾᛖᛚᚨᛒ ᚱᚢᚾᛖᛚᚨᛒ

Data Science (Veri Bilimi)

Kursa katılmak istiyorsanız İletişim

Kurumsal müşteri misiniz? Bilgi almak için kursun kurumsal sayfasına başvurun.

Süre
Fiyat
Fiyat alın
Bilgi almak için
İletişim

Programlar

Hızlandırılmış programların ders süresi daha azdır ancak öğrencinin kendi vaktinde daha fazla çalışmasını gerektirir.

Kurs Açıklaması

Günümüzün dijital ekosisteminde verinin üretim hızı ve çeşitliliği hızla artıyor. İşletmeler, bu devasa veri yığınlarını stratejik içgörülere ve aksiyon alınabilir analizlere dönüştürerek rekabet avantajı elde etmeye çalışıyor. Bu kapsamlı eğitim kampı, temel veri bilimi ve büyük veri teknolojilerinden derin öğrenmeye, bulut tabanlı büyük veri işleme araçlarından MLOps uygulamalarına kadar uzanan geniş bir müfredat sunuyor. Python programlama temelleriyle başlayan eğitim; NumPy, Pandas gibi kritik kütüphanelerde ustalaşmayı, SQL ve API entegrasyonlarını, keşifsel veri analizini (EDA) ve gelişmiş özellik mühendisliğini kapsayan pratik uygulamalarla devam ediyor.

Yapay öğrenme alanında; denetimli ve denetimsiz makine öğrenimi, derin öğrenme (PyTorch/TensorFlow), bilgisayarlı görü (CNN, transfer learning), doğal dil işleme (transformer mimarileri, LLM’ler) ve generative modeller (GAN, Diffusion) gibi en güncel tekniklere derinlemesine değiniliyor. Büyük ölçekli verilerin yönetimi ve işlenmesi için Spark, Airflow, veri ambarları/veri gölleri gibi modern data engineering araç ve mimarileri inceleniyor. Eğitilen modellerin üretim ortamına alınması, izlenmesi ve yönetilmesini sağlayan MLOps prensipleriyle katılımcılar, uçtan uca bir veri projesinin tüm yaşam döngüsünü deneyimliyor.

Kariyerlerinde fark yaratmak isteyen profesyoneller ile veri bilimi ve büyük veri alanına sağlam bir başlangıç yapmayı hedefleyenler için tasarlanan bu program; teorik altyapıyı pratik projelerle, laboratuvar çalışmalarıyla ve bitirme projesiyle birleştirerek kapsamlı bir öğrenme deneyimi sunuyor.

Kursun Amacı

Bu eğitim, “veriyi bilgiye, bilgiyi aksiyona” dönüştürebilecek uzman veri bilimciler ve veri analitiği profesyonelleri yetiştirmeyi hedefliyor. Program sonunda katılımcıların:

  • Python ile Veri Bilimi Temellerine Hakim Olması: Veri analizi ve modellemeye yönelik kodlama becerilerini, NumPy ve Pandas gibi kütüphanelerle pekiştirmesi
  • Veri Yönetimi ve Mühendisliği Süreçlerini Yürütmesi: SQL, API, web scraping ve büyük veri ekosistemindeki modern araçlarla veri toplama, temizleme ve dönüştürme iş akışlarını kurabilmesi
  • Keşifsel Veri Analizi ve Görselleştirme Kabiliyeti Geliştirmesi: İstatistiksel yöntemlerle verilere içgörü kazandırıp, Matplotlib, Seaborn ve Plotly gibi kütüphanelerle sonuçları etkili biçimde sunabilmesi
  • Gelişmiş Özellik Mühendisliği ve Modelleme Becerilerine Sahip Olması: Denetimli/denetimsiz makine öğrenimi, ensemble yöntemler, derin öğrenme, bilgisayarlı görü ve NLP alanlarında pratik deneyim elde etmesi
  • Büyük Veri ve Dağıtık İşleme Platformlarını Kullanmaya Başlaması: Apache Spark, veri ambarları/gölleri ve orkestrasyon araçlarıyla büyük ölçekli verileri yönetip analiz edebilmesi
  • MLOps Prensipleriyle Model Dağıtımı ve Yönetimi Yapabilmesi: Model sürümleme, konteynerleştirme, CI/CD, deney ve performans izleme gibi uçtan uca süreci kavraması
  • Etik, Açıklanabilirlik ve Nedensel Analiz Bilinci Geliştirmesi: Yapay öğrenme modellerindeki önyargıları azaltma, şeffaflığı sağlama ve nedensel ilişkileri anlama konularında yetkinleşmesi
  • Profesyonel Portföy ve Kariyer Hazırlığını Tamamlaması: Bitirme projesi, sahte mülakat oturumları, özgeçmiş hazırlığı ve networking desteğiyle veri bilimi kariyerine güçlü bir adım atması

Kurs sonunda katılımcılar, veri bilimi ve büyük veri ekosistemini uçtan uca uygulayabilecek düzeye gelecek; farklı sektörlerdeki (finans, sağlık, teknoloji, perakende vb.) zorlu veri problemlerini çözmeye hazır, kapsamlı bir bilgi birikimine sahip olacaklardır.

Sizinle iletişime geçelim

Kurs: Data Science (Veri Bilimi)