Data Science Eğitimi

Eğitim İçeriği:

1. Veri Biliminin Temelleri:
   • Veri bilimi kavramları, iş akışları ve araçlar
   • Python ve R dillerinde veri manipülasyonu ve analiz teknikleri
   • Pandas, NumPy ve diğer temel kütüphanelerle veri işleme
2. Keşifsel Veri Analizi (EDA):
   • Veriyi anlama, görselleştirme ve özetleme teknikleri
   • Matplotlib ve Seaborn ile görselleştirme
   • Veri temizleme, anormallik tespiti ve veri ön işleme
3. İstatistiksel Analiz ve Veri Görselleştirme:
   • İstatistiksel testler, hipotez testleri ve güven aralıkları
   • Veri dağılımları, korelasyonlar ve regresyon analizleri
   • Power BI ve Tableau ile gelişmiş veri görselleştirme
4. Makine Öğrenimi Temelleri:
   • Denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmaları
   • Sklearn ile regresyon, sınıflandırma ve kümeleme algoritmaları
   • Model değerlendirme ve çapraz doğrulama teknikleri
5. İleri Düzey Makine Öğrenimi Teknikleri:
   • Ensemble yöntemleri: Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost
   • Derin öğrenme giriş ve sinir ağları
   • TensorFlow ve Keras ile derin öğrenme modelleri geliştirme
6. Veri Mühendisliği ve Büyük Veri:
   • Apache Spark ve Hadoop ekosistemleri ile büyük veri işleme
   • Veri boru hatları ve ETL süreçleri
   • Büyük veri setleriyle paralel işleme ve dağıtık hesaplama
7. Model Dağıtımı ve Üretime Alma:
   • Model dağıtım stratejileri, MLOps ve CI/CD uygulamaları
   • Flask, Docker ve Kubernetes ile model servisleri oluşturma
   • AWS, Azure ve Google Cloud platformlarında model dağıtımı
8. Doğal Dil İşleme (NLP):
   • Metin madenciliği, duygu analizi ve dil modelleme
   • Word2Vec, BERT gibi önceden eğitilmiş modellerin kullanımı
   • NLP projeleri için veri hazırlığı ve işleme teknikleri
9. Zaman Serisi Analizi ve Tahminleme:
   • Zaman serisi veri özellikleri, ARIMA ve SARIMA modelleri
   • Mevsimsellik, trend ve durağanlık testleri
   • LSTM ve diğer derin öğrenme tabanlı zaman serisi modelleri
10. Proje Yönetimi ve Veri Etiği:
    • Veri projelerinin yönetimi ve iş ihtiyaçlarına uyarlanması
    • Veri gizliliği, etik ve sorumlu yapay zeka uygulamaları
    • Veri bilimi projeleri için Agile ve Scrum yöntemleri

Eğitim Sonu Kazanımları:

• Veri bilimi araçlarını ve algoritmalarını etkin bir şekilde kullanarak veri analizi, modelleme ve tahminleme yapabilirsiniz.
• Büyük veri setleri ile çalışma, veri mühendisliği ve dağıtık işleme konularında uzmanlık kazanırsınız.
• Derin öğrenme ve ileri düzey makine öğrenimi teknikleri ile karmaşık veri problemlerine çözümler geliştirebilirsiniz.
• Modern veri bilimi platformları ile model dağıtımı ve MLOps süreçlerinde yetkinlik kazanırsınız.

Bu eğitim, veri bilimi alanında kariyerini geliştirmek veya derinlemesine bilgi edinmek isteyen profesyoneller için ideal bir kurstur. 2024 sürümünde, en son teknolojiler ve güncellenmiş araçlarla, veri biliminin her aşamasında uzmanlık kazanmanız hedeflenmektedir.