{"course":{"sections":{"en":null,"tr":[{"title":"Veri Bilimine Giriş","summary":"<ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>Makine Öğrenmesi Kavramı</p></li><li><p>Gözetimli - Gözetimsiz Öğrenme</p></li><li><p>Eğitim - Test - Validasyon Datası</p></li></ul><p></p>"},{"title":"Regresyon Modelleri Temelleri","summary":"<ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>Regresyon Nedir? Sınıflandırmadan Farkı</p></li><li><p>Regresyon türleri nelerdir?</p></li><li><p>Model Başarı Metrikleri (MSE, RMSE, MAE, R²)</p></li><li><p>Overfitting ve Underfitting Kavramları</p></li></ul><p></p>"},{"title":"Makine Öğrenmesi Uygulamaları","summary":"<ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>Makine öğrenmesi pipeline oluşturma</p></li><li><p>Feature Engineering Teknikleri</p></li><li><p>Model Karşılaştırma Stratejileri</p></li><li><p>Hyperparameter Tuning</p></li><li><p>Sonuçları Yorumlama</p></li></ul><p></p>"}]},"discount_try_percentage":null,"published_at":"2026-02-05T12:04:58.594599+00:00","promotional_video_url":null,"updated_at":"2026-02-12T11:25:43.248104+00:00","title":{"en":"Introduction to Machine Learning - Regression Models","tr":"Makine Öğrenmesine Giriş - Regresyon Modelleri"},"duration_hours":2,"available_as_corporate":false,"cover_image_url":"https://lively-leaf-6126.fly.storage.tigris.dev/3cdbd2c8-3a29-4be1-bd58-da4c095dd6fc.png","order":3,"deleted_at":null,"duration_days":null,"video_conference_link":"https://meet.google.com/jfp-rfxk-obd","hidden":false,"category_id":14,"short_title":{"en":"Intro to Machine Learning - Regression Models","tr":"Makine Öğrenmesine Giriş - Regresyon Modelleri"},"level":"beginner","bogazici_link":null,"cover_image_x":53,"suggested_next_course_id":null,"id":77,"slug":{"en":"introduction-to-machine-learning-regression-models-4","tr":"makine-ogrenmesine-giris-regresyon-modelleri-3"},"schedule_info":{"en":null,"tr":null},"available_as_personal":true,"cover_image_y":54,"lesson_count":0,"summary":{"en":null,"tr":null},"bogazici_collab":false,"is_workshop":true,"corporate_cover_image_url":null,"sidebar_copy":{"en":null,"tr":null},"price_try":0,"has_lessons":false,"corporate_cover_image_x":50,"created_at":"2026-02-03T18:45:00.047035+00:00","description":{"en":null,"tr":[{"type":"text","title":"Veri Biliminin Kalbini Keşfedin: Regresyon Modelleri","content":"<p>Satış projeksiyonundan müşteri değeri tahminine, fiyat optimizasyonundan risk skorlamasına... Her veri bilimi projesinin temelinde regresyon modelleri vardır.</p><p>Bu 2 saatlik yoğun workshop'ta, regresyon modellerinin matematiksel temellerini anlayacak, farklı algoritmaları (Linear, Ridge, Lasso, Polynomial) karşılaştıracak ve gerçek verilerle çalışan tahmin modelleri geliştireceksiniz.</p><p>Veri hazırlıktan feature engineering'e, loss fonksiyonlarından metrik optimizasyonuna, overfitting'den regularization tekniklerine kadar makine öğrenmesinin temel kavramlarını teoriden pratiğe deneyimleyerek, regresyon modellerinin nasıl çalıştığını derinlemesine öğreneceksiniz.</p><p>Eğitmenler:</p><ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" href=\"https://www.linkedin.com/in/selincildam/\">Selin Çıldam - Senior Data Scientist</a></p></li></ul><ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" href=\"https://www.linkedin.com/in/enesfehmimanan/\">Enes Fehmi Manan - Data Scientist/ML Developer Advocate</a></p></li></ul><p></p>"},{"type":"text","title":"Kimler Katılmalı","content":"<ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p><strong>Veri bilimine yeni başlayanlar</strong> – Makine öğrenmesinin temellerini sağlam bir şekilde öğrenmek ve ilk modellerini kurmak isteyenler.</p></li><li><p><strong>Üniversite öğrencileri</strong> – İstatistik, matematik, bilgisayar mühendisliği veya ilgili bölümlerden, teorik bilgiyi pratiğe dönüştürmek isteyenler.</p></li><li><p><strong>Kariyerinde ilerleme hedefleyen profesyoneller</strong> – Veri analisti, iş analisti veya yazılım geliştirici olarak ML becerilerini portföyüne eklemek isteyenler.</p></li><li><p><strong>Alanda kendini geliştirmek isteyen veri profesyonelleri</strong> – Regresyon modellerinin matematiksel temellerini derinlemesine anlamak ve farklı algoritmaları karşılaştırma yetisi kazanmak isteyenler.</p></li><li><p><strong>Teknik geçmişi olan meraklılar</strong> – Python bilgisi olan ve veri bilimi dünyasına pratik bir giriş yapmak isteyenler.</p></li></ul><p></p>"}]},"show_price":false,"corporate_cover_image_y":50,"future_instances":[],"units":[],"course_instructors":[],"category":{"created_at":"2025-10-09T16:51:27.715168+00:00","name":{"en":"AI","tr":"Yapay Zeka"},"order":8,"id":14,"updated_at":"2026-01-21T08:33:23.403357+00:00","deleted_at":null,"parent_id":null},"course_group":null,"instances":[{"open_to_enrollment":true,"id":22,"course_id":77,"start_date":"2026-02-12T20:00:00+00:00","end_date":"2026-02-12T20:30:00+00:00","capacity":50}]},"instance":null,"current_user":null,"corporate":false}