Veri Bilimi Eğitimi İçeriği
- Pycharm, Pip
- Değişkenler,String Metotları
- Gömülü Fonksiyonlar
- En Çok Kullanılan Gömülü Fonksiyonlar
- Fonksiyon ve Metotların Farkı
- Listeler ve Demetler
- Liste Metotları
- Ayrıca Sözlükler
- Dict Metotları
- IF , ELIF , Else Koşulları
- For Döngüsü
- Ayrıca While Döngüsü
- Kütüphane , Modül ve Frameworks Kavramları
- Ayrıca Random Kütüphanesi
- Datetime Kütüphanesi
- Request Kütüphanesi
- Fonksiyonlar
- Pycharm Editörü
- Terminal Kavramı
- Ayrıca Temel Terminal Komutları
- Nesne Tabanlı Programlama Nedir
- Neden OOP İhtiyaç Duyulur
- Sınıf ve Nesneler
- Ayrıca Metot Oluşturma
- Yapıcı Metotlar
- Miras Alma
- Kapsülleme
Veri Analizi Numpy
- Numpy Nedir ?
- Vektörel İşlemler Nedir ?
- Numpy Vektörleri
- Numpy Matrisleri
- Matris Metotları
- Vektör Metotları
- Matrislerde Dört İşlem
- Matrislerde Filtreleme
- Matrislerde Birleştirme
- Matris Oluşturma Metotları
Streamlit
- Streamlit Kurulumu
- Streamlit ile Web Tabanlı Arayüz Tasarlama
- Streamlit Metotları
- Ayrıca Streamlit Yayınlama
Veri Analizi Pandas
- Pandas Nedir ?
- Pandas Veri Tipleri
- DataFrame Nedir ?
- DataFrame Oluşturma
- Pandas Serileri
- Index ve Columns Kavramları
- Pandas Metotları
- Seri Metotları
- DataFrame Metotları
- Group İşlemleri
- CSV ile DataFrame oluşturma
- XLSX ile DataFrame Oluşturma
- SQL ile DataFrame Oluşturma
- DF Filtreleme İşlemleri
- DF Stack
- Pandas ile Veri Analizi
- Kaggle Platformu
- Pandas ile csv ve xlsx Çıktı Alma
- Data Preprocessing
- Data Normalleştirme
- Dummies
- Dönüşümler
- ArıBilgi Öğrencilerine İş ve Staj Garantisi Verir...
Daha detaylı bilgi için tıklayınız, veya arayınız 0850 303 16 35
Veri Görselleştirme
- Matplotlib Kütüphanesi Kurulumu
- Scatter Grafiği
- Plot Grafiği
- Bar Grafiği
- Pie Grafiği
- Stack Grafiği
- Grafik Kişiselleştirme
- Grafik Ayarları
Python Api Entegrasyonu
- Json Kodlama Dili
- XML Kodlama Dili
- JSON ile API entegrasyonu
- XML ile API entegrasyonu
Veri Tabanı
- Sorgu Mantığı
- SQL İle Seçme Sorguları
- Ayrıca SQL ile Gruplama ve Filtreleme İşlemleri
- SQL ile Aritmetik Fonksiyonların Kullanımı ve Mantığı
- SQL ile Kategorik Veri Listeleme veya Gruplandırma
- SQL ile Kriter Belirtme ve Kriterlerin Birbiriyle Bağlanması
- SQL ile Şartlı Sorgulamalar ve Data Tagging, Sanal Alanlar Oluşturma
- Ayrıca SQL Kullanarak Birden Fazla Tablo ile Aynı Anda Çalışma, Join Kavramı
- MS Access IDE’sının Etkin Kullanmı
- MSSQL Server’ın Etkin ve Efektif Kullanımı
- Fonksiyonlar ile Veritabanı Yönetimi
- Neden-Sonuç çözümlemesi yapmak
- Finansal Çözümleme İşleveri
- Analiz ve Çözümleyici Uygulamaları
- Tasarlanan Tablolar Arasındaki İlişkiler
- Form Yapılarının oluşturulması
- Form Kontrollerinin Efektif Kullanımı
- Parametrik Sorgulamaların Kurguları
- Raporlama İşlemleri
- Arayüz Formları ve Veri Girişi Formları Tasarlamak
- Parametrik Raporlama İşlemleri
Makina Öğrenmesi (Yapay Zeka)
- Makina Öğrenmesi Nedir ?
- Ayrıca Makina Öğrenmesi Temek Kavramlar
- SkLearn Kütüphanesi
- Regresyon Kavramı
- Sınıflandırma Kavramı
- Liner Regresyon
- Ayrıca Multi Liner Regresyon
- Ridge Regresyon
- Lasso Regresyon
- Ayrıca ElasticNet
- Logistic Regresyon
- Decision Tree Algoritması
- Random Forest Algoritması
- KNN Algoritması
- Facebook Prophet
- Facebook Prophet ile Zamana Bağlı Tahminler
- Ayrıca Facebook Prophet Görselleştirme
Veri bilimcileri, günümüzün dijital çağında veri denizindeki define avcıları gibi düşünsek yeridir. Bu disiplin, büyük veri setlerini analiz ederek değerli bilgilere dönüştürerek birçok sektörde önemli katkılar sağlar. Ayrıca işletmelerden sağlık sektörüne, eğitimden hükümete kadar birçok alanda veri bilimcilerin uzmanlığına olan talep giderek artmaktadır. Bu nedenle, veri bilimi alanında kendini geliştirmek isteyenler için büyük fırsatlar sunmaktadır.
Ne İşe Yarar?
Veri bilimciler, genellikle beş adımdan oluşan bir süreç kullanarak veri analizi yaparlar:
- Veri Toplama: İlk adım, analiz için gereken verileri toplamak veya temizlemektir. Bu süreçte verilerin tutarlılığı ve güvenilirliği sağlanır.
- Veri Keşfi: Veri bilimciler, toplanan verileri keşfeder veya içindeki desenleri, ilişkileri veya eğilimleri belirler.
- Modelleme: Veriye dayalı matematiksel veya istatistiksel modeller oluşturulur. Bu modeller, veriler arasındaki ilişkileri açıklar veya gelecekteki olayları tahmin etmek için kullanılabilir.
- Değerlendirme: Oluşturulan modeller, gerçek dünya verileriyle test edilip veya performansları değerlendirmeye alınır.
- Sonuçların Sunumu: En son adımda, analiz edilen verilerin sonuçları raporlanıp ardından paylaşım gerçekleşir. Bu sonuçları genellikle karar alıcılarla paylaşıp veya stratejik kararlar alınmasına yardımcı olur.
Veri Bilimi Hangi Sektörlere Hitap Eder ?
Birçok farklı sektörde ve meslek alanında çalışan herkes için değerlidir. Örneğin:
- İşletmeler: Pazarlama, satış, finans ve operasyon gibi birçok bölüm, veri biliminden faydalanarak stratejik kararlar alır.
- Sağlık Sektörü: Hastalık tahmini, tedavi planlaması ayrıca hasta memnuniyeti gibi alanlarda sağlık uzmanları kullanır.
- Finans Sektörü: Risk yönetimi, portföy optimizasyonu veya dolandırıcılık tespiti gibi birçok alanda veri bilimi önemlidir.
- Eğitim: Eğitim alanında, eğitimciler öğrenci performansını analiz eder, ayrıca öğretim yöntemlerini geliştirir veya öğrenci başarısını artırmak için veri biliminden faydalanır.
- Hükümet: Hükümet, veri bilimini kamu politikalarını geliştirmek, ayrıca kaynakları etkin bir şekilde kullanmak veya halk sağlığını iyileştirmek gibi alanlarda kullanır.
- ArıBilgi %100 Eğitim Garantisi Verir...
Daha detaylı bilgi için tıklayınız, veya arayınız 0850 303 16 35
Ümit Karabacak
Aysu Sezen Şengül
Mehmet Ali Vergili
Zeynep Sıla Aktan
Çağatay Öztaş
kesinlikle önerebileceğim bir yer veri bilimi ve data ile uğraşanlar daha kaliteli yer bulamazsınız
[…] Veri Bilimi Eğitimi […]