Kurumsal Yapay Zeka (AI) ve Teknoloji Eğitim Kataloğu

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi Makine Öğrenmesi Temelleri RuneLab Akademi · 12 saat

Supervised ve unsupervised öğrenme, train/test ayrımı, overfitting, temel metrikler ve scikit-learn ile ilk modeller; teknik ekiplerin bir iş problemini doğru ML problemine çevirip baseline kurmasını sağlar.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi İleri Seviye Makine Öğrenmesi RuneLab Akademi · 12 saat

Gradient boosting, ensemble ve stacking, Optuna ile hiperparametre optimizasyonu, dengesiz veri, kalibrasyon ve özel loss fonksiyonları; deneyimli veri bilimcilerin üretim kalitesinde model geliştirmesine odaklanır.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi Makine Öğrenmesi Destekli Veri Analizi RuneLab Akademi · 12 saat

Analistler için segmentasyon, driver analizi, anomali işaretleme ve basit tahmin modelleriyle klasik raporlamanın ötesine geçme; Python, scikit-learn ve SHAP ile içgörüyü iş kararına bağlayan analizler üretilir.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi Özellik Mühendisliği (Feature Engineering) RuneLab Akademi · 18 saat

Kategorik encoding, zaman ve pencere tabanlı özellikler, target encoding, etkileşim ve metin özellikleri, feature selection ve feature store kullanımı; tablo verisinde model performansını en çok artıran adımı sistematikleştirir.

18 saat

Canlı Kurs

5 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi Model Değerlendirme ve Açıklanabilirlik RuneLab Akademi · 12 saat

Doğru metrik seçimi, iş metriğine bağlı değerlendirme, hata analizi, fairness kontrolleri ve SHAP, LIME, PDP ile model açıklama; geliştirilen modellerin paydaşlara güvenilir ve anlaşılır biçimde sunulmasını sağlar.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi Model Validation RuneLab Akademi · 12 saat

Bağımsız model validation süreci: veri ve kavramsal sağlamlık kontrolü, backtesting, stabilite (PSI), benchmark modeller, stres testleri ve bulgu raporlaması; model risk yönetimi çerçevesine uygun validation raporu üretilir.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi Zaman Serisi Tahminleme (Time Series Forecasting) RuneLab Akademi · 12 saat

ARIMA, ETS, Prophet ve LightGBM tabanlı yaklaşımlarla zaman serisi tahmini; mevsimsellik, dış değişkenler, hiyerarşik seriler, backtesting ve tahmin aralıkları üzerinde uygulamalı çalışarak güvenilir forecast modelleri kurulur.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi Anomali Tespiti (Anomaly Detection) RuneLab Akademi · 12 saat

İstatistiksel yöntemler, Isolation Forest, LOF, autoencoder ve zaman serisi anomali teknikleriyle etiketsiz veride olağandışı davranışları yakalama; eşik belirleme, alarm yorgunluğu ve değerlendirme stratejileri dahil.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Scikit-learn, XGBoost, LightGBM ve CatBoost ile uçtan uca makine öğrenmesi pipeline'ları, özellik mühendisliği, Optuna ile hiperparametre optimizasyonu ve SHAP/LIME ile model açıklanabilirliği.

24 saat

Canlı Kurs

3 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi Sahtekarlık Tespiti (Fraud Detection) RuneLab Akademi · 12 saat

Ödeme, sigorta ve hesap sahtekarlığı için davranışsal özellikler, gradient boosting, anomali skorları ve kural-model hibrit yapılar; aşırı dengesiz veri, gecikmeli etiketler ve operasyonel eşik yönetimi uygulamalı işlenir.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi Risk Skorlama (Risk Scoring) RuneLab Akademi · 12 saat

Kredi, sigorta ve tedarikçi riski için WoE/IV ile değişken analizi, lojistik regresyon scorecard, gradient boosting alternatifleri, reject inference ve skor kalibrasyonu; açıklanabilir ve denetlenebilir risk skorları kurulur.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi Müşteri Kaybı (Churn) ve Propensity Modelleme RuneLab Akademi · 12 saat

Churn, satın alma ve cross-sell eğilim modelleri; hedef tanımı, müşteri davranış özellikleri, survival analizi, uplift modelleme ve kampanya hedeflemesiyle tahminleri ölçülebilir elde tutma ve satış aksiyonlarına dönüştürür.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi Öneri Sistemleri (Recommendation Systems) RuneLab Akademi · 12 saat

İşbirlikçi filtreleme, içerik tabanlı ve hibrit öneri modelleri, matris faktörizasyonu, implicit feedback, cold-start çözümleri ve ranking metrikleri; kişiselleştirilmiş ürün ve içerik öneri motorları kurulur.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi Kestirimci Bakım (Predictive Maintenance) RuneLab Akademi · 12 saat

Sensör, telemetri ve bakım kayıtlarından arıza olasılığı ve kalan faydalı ömür (RUL) tahmini; sinyal özellik mühendisliği, sağlık indeksi, erken uyarı eşikleri ve bakım maliyet optimizasyonu uygulamalı işlenir.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi Talep Tahminleme (Demand Forecasting) RuneLab Akademi · 12 saat

SKU-lokasyon düzeyinde talep tahmini: promosyon, fiyat esnekliği, stoksuz kalma (stockout) düzeltmesi, aralıklı talep (Croston/ADIDA), hiyerarşik uzlaştırma ve güvenlik stoğuna bağlanan olasılıksal tahminler.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi Optimizasyon ve Karar Sistemleri (Optimization & Decision Systems) RuneLab Akademi · 12 saat

Tahmin modellerini matematiksel optimizasyonla birleştirme: LP/MILP formülasyonu, OR-Tools ve Pyomo ile kapasite, çizelgeleme, rota ve fiyat/bütçe tahsisi; belirsizlik altında stokastik ve bağlamsal karar sistemleri.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi XGBoost ve LightGBM ile Model Geliştirme RuneLab Akademi · 12 saat

Tablo verisinin standart modelleri XGBoost, LightGBM ve CatBoost: ağaç büyütme stratejileri, kategorik ve eksik değer işleme, ranking/quantile/custom objective, monotonic kısıtlar, Optuna ve hızlı inference.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi Otomatik Makine Öğrenmesi (AutoML) RuneLab Akademi · 12 saat

AutoGluon, FLAML ve Optuna ile otomatik model seçimi, hiperparametre araması ve multi-layer stacking; zaman/kaynak bütçesi yönetimi, veri sızıntısı kontrolleri ve hızlı baseline'dan üretime geçiş.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül