{"course":{"sections":{"en":null,"tr":[{"title":"Gerçek Dünyada Regresyon","summary":"<ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>Ders kitabı verisi vs. gerçek hayat verisi</p></li><li><p>Dağınık veriyle çalışma: Eksik değerler, outlier'lar, tutarsızlıklar</p></li><li><p>Feature engineering: Domain bilgisiyle feature üretme</p></li><li><p>Gerçek bir vaka çalışması üzerinden end-to-end uygulama</p></li></ul><p></p>"},{"title":"Model Seçimi ve Yorumlama","summary":"<ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>\"Hangi modeli neden seçtim?\" sorusuna cevap verebilmek</p></li><li><p>Model karşılaştırma stratejileri (iş bağlamında metrik seçimi)</p></li><li><p>Model interpretability: Sonuçları açıklanabilir kılma</p></li><li><p>Teknik olmayan kişilere sunum yapma: R²'yi iş diline çevirme</p></li></ul><p></p>"},{"title":"Mülakatta Regresyon","summary":"<ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>En sık sorulan teknik mülakat soruları ve ideal cevap yapıları</p></li><li><p>Case study soruları: \"Size bu veri verildi, nasıl yaklaşırsınız?\"</p></li><li><p>Live coding challenge formatı ve pratik</p></li><li><p>Behavioral sorular: \"Bana bir ML projenizi anlatın\" (STAR metodu)</p></li></ul><p></p>"},{"title":"CV, Portföy ve Kariyer Stratejisi","summary":"<ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>Data Science CV'si nasıl yazılır? (Impact odaklı bullet point'ler)</p></li><li><p>GitHub portföyü: Hangi projeler dikkat çeker, README nasıl yazılır?</p></li><li><p>Deneyimsiz adaylar için strateji: Proje = Deneyim</p></li><li><p>Junior olarak işe girmek ve gerçekçi beklentiler</p></li></ul><p></p>"}]},"discount_try_percentage":null,"published_at":"2026-02-09T21:28:31.357782+00:00","promotional_video_url":null,"updated_at":"2026-02-24T18:29:52.531286+00:00","title":{"en":null,"tr":"Kirli Veri Temiz CV: Gerçek Hayat, Mülakat ve Kariyer"},"duration_hours":3,"available_as_corporate":false,"cover_image_url":"https://lively-leaf-6126.fly.storage.tigris.dev/a7f4ba5f-a757-4fcd-8cd3-1a337ccab945.png","order":4,"deleted_at":null,"duration_days":1,"video_conference_link":null,"hidden":false,"category_id":14,"short_title":{"en":null,"tr":null},"level":"intermediate","bogazici_link":null,"cover_image_x":100,"suggested_next_course_id":null,"id":80,"slug":{"tr":"i-leri-seviye-regresyon-gercek-hayat-mulakat-ve-kariyer"},"schedule_info":{"en":null,"tr":"Çarşamba 20.00"},"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":180000,"has_lessons":false,"corporate_cover_image_x":50,"created_at":"2026-02-09T21:28:31.357782+00:00","description":{"en":null,"tr":[{"type":"text","title":"Regresyon Modellerini Gerçek Hayata Taşıyın","content":"<p>Regresyon modellerini öğrendiniz, peki gerçek bir projede ne yapacaksınız? Mülakatınızda \"Neden bu modeli seçtiniz?\" diye sorulduğunda ne cevap vereceksiniz? CV'nizdeki \"ML projesi\" satırı gerçekten dikkat çekiyor mu?</p><p>Bu 3 saatlik ileri seviye workshop'ta, regresyon modellerini gerçek iş dünyasının dağınık verileriyle uygulayacak, model sonuçlarınızı teknik olmayan paydaşlara nasıl sunacağınızı öğrenecek ve bir veri bilimi mülakatına hazır hale geleceksiniz.</p><p>Bankacılık ve e-ticaret sektörlerinden gerçek deneyimlerle zenginleştirilmiş bu workshop'ta, gerçek vaka çalışmalarından mülakat simülasyonlarına, CV stratejilerinden portföy oluşturmaya kadar, teoriden kariyere geçiş bu workshop'ta başlıyor.<br><br>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>Temel regresyon bilgisi olanlar</strong> – Giriş seviye eğitimi tamamlamış ve şimdi gerçek projelerde nasıl uygulanacağını görmek isteyenler.</p></li><li><p><strong>Mülakatlara hazırlanan adaylar</strong> – Data Scientist, ML Engineer veya Data Analyst mülakatlarında regresyon sorularına güçlü cevaplar vermek isteyenler.</p></li><li><p><strong>Junior veri profesyonelleri</strong> – İlk 1-2 yılında olup, production seviyesinde düşünme ve çalışma alışkanlığı kazanmak isteyenler.</p></li><li><p><strong>Portföyünü güçlendirmek isteyenler</strong> – CV ve GitHub'daki projelerini dikkat çekici ve anlatılabilir hale getirmek isteyenler.</p></li><li><p><strong>Sonuçları sunması gereken analistler</strong> – Model çıktılarını iş diline çevirip karar vericilere aktarma becerisini geliştirmek isteyenler.</p></li></ul><p></p>"}]},"show_price":true,"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":23,"course_id":80,"start_date":"2026-03-25T17:00:00+00:00","end_date":"2026-03-25T20:00:00+00:00","capacity":30}]},"instance":{"open_to_enrollment":true,"id":23,"course_id":80,"start_date":"2026-03-25T17:00:00+00:00","end_date":"2026-03-25T20:00:00+00:00","capacity":30},"current_user":null,"corporate":false}