Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi: Geleceği Tahmin Edin
Veri Bilimi, ham verinin içerisindeki gizli desenleri keşfetme ve bu desenlerden otonom kararlar üretebilme sanatıdır. Veri Bilimi Eğitimi programımız; istatistiksel derinlik, Python programlama yetkinliği ve modern Makine Öğrenmesi (Machine Learning) algoritmalarını bir araya getirerek sizi yapay zeka dünyasına hazırlar.
Bu Eğitim Size Ne Kazandıracak?
- Prediktif Analiz: Mevcut verileri kullanarak gelecek trendlerini ve müşteri davranışlarını tahminleme yetisi.
- Algoritmik Hakimiyet: Scikit-learn kütüphanesi ile regresyon, sınıflandırma ve kümeleme modelleri inşa etme.
- Feature Engineering: Ham veriden model performansını artıracak anlamlı nitelikler (feature) üretme uzmanlığı.
- Model Optimizasyonu: Overfitting ve Underfitting gibi kritik problemleri yöneterek yüksek doğruluklu sistemler kurma.
Veri Bilimi Metodolojisi ve Veri Mühendisliği Temelleri
CRISP-DM süreçleri ve verinin analize hazır hale getirilmesi için gerekli altyapı çalışmaları.
- Yaşam Döngüsü: Veri Anlama, Hazırlama, Modelleme ve Yayına Alma.
- Pandas & NumPy: Vektörel işlemler ve gelişmiş veri manipülasyonu.
- Veri Görselleştirme: Seaborn ile istatistiksel veri hikayeleştirme.
Matematiksel Temeller ve Hipotez Testleri
Modellerin arkasındaki olasılık ve istatistik mekanizmasını anlamak.
- Olasılık Dağılımları: Normal, Binom ve Poisson dağılımları.
- Inferential Stats: Güven aralıkları ve P-Value analizi.
- Ön İşleme: Aykırı değer (Outlier) analizi ve normalizasyon teknikleri.
Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)
Etiketli verilerle tahminleme ve sınıflandırma modelleri geliştirme.
- Regresyon Modelleri: Lineer, Polinom ve Ridge/Lasso Regresyon.
- Sınıflandırma: Lojistik Regresyon, Karar Ağaçları ve Random Forest.
- Gelişmiş Algoritmalar: Support Vector Machines (SVM) ve KNN.
Denetimsiz Öğrenme ve Boyut İndirgeme
Etiketsiz verilerdeki gizli yapıları keşfetme ve veri karmaşıklığını azaltma.
- Clustering: K-Means, Hiyerarşik Kümeleme ve DBSCAN.
- PCA: Temel Bileşen Analizi ile boyut indirgeme stratejileri.
- Anomali Tespiti: Verideki olağan dışı durumların tespiti.
Model Değerlendirme ve Performans Tuning
Kurulan modellerin başarısını ölçme ve hiperparametre optimizasyonu.
- Metrikler: Confusion Matrix, ROC-AUC, Precision-Recall Eğrileri.
- Validasyon: K-Fold Cross Validation ve Bias-Variance dengesi.
- Hyperparameter Tuning: Grid Search ve Random Search metodları.
Uygulamalı Yapay Zeka Projesi: Uçtan Uca Deployment
Büyük veri setleri üzerinde model kurma, test etme ve sonuçları iş birimlerine sunma simülasyonu.
Data Scientist & Machine Learning Specialist Sertifikası
Eğitimi başarıyla tamamlayanlar, karmaşık veri problemlerine çözüm üretebilen ve Python ekosisteminde makine öğrenmesi modelleri geliştirebilen Veri Bilimcisi ünvanına sahip olurlar.