Veri Bilimi
( 24 Modüller )

modül #1
Veri Bilimine Giriş
Veri bilimine genel bakış, önemi ve uygulamaları

modül #2
Veri Bilimi Süreci
Veri bilimi sürecini anlamak: problem tanımı, veri toplama, temizleme, analiz ve görselleştirme

modül #3
Veri Bilimi için Python
Veri bilimi için Python programlama diline ve kütüphanelerine giriş (NumPy, Pandas, vb.)

modül #4
Veri Ön İşleme
Eksik değerlerin işlenmesi, veri normalizasyonu, özellik ölçekleme ve veri dönüşümü

modül #5
Veri Görselleştirme
Matplotlib ve Seaborn kullanarak veri görselleştirmeye giriş

modül #6
Tanımlayıcı İstatistik
Merkezi eğilim, değişkenlik ve veri dağılımı ölçüleri

modül #7
Çıkarımsal İstatistik
Hipotez testi, güven aralıkları ve p-değerleri

modül #8
Regresyon Analizi
Basit ve çoklu doğrusal regresyon, regresyon varsayımları ve model değerlendirmesi

modül #9
Özellik Mühendislik
Özellik seçimi, çıkarma ve oluşturma teknikleri

modül #10
Gözetimli Öğrenme
Gözetimli öğrenmeye, sınıflandırmaya ve regresyona giriş

modül #11
Gözetimsiz Öğrenme
Gözetimsiz öğrenmeye, kümelemeye ve boyut azaltmaya giriş

modül #12
Model Değerlendirmesi
Model performansını, aşırı uyumu ve yetersiz uyumu değerlendirme ölçütleri

modül #13
Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar
Karar ağaçlarına ve rastgele ormanlara giriş, avantajları ve sınırlamaları

modül #14
Destek Vektör Makineleri
Destek vektör makinelerine, çekirdek hilesine ve SVM türlerine giriş

modül #15
Sinir Ağları
Sinir ağlarına, algılayıcıya ve çok katmanlı algılayıcıya giriş

modül #16
Derin Öğrenme
Derin öğrenmeye, evrişimli sinir ağlarına ve yinelemeli sinir ağlarına giriş

modül #17
Doğal Dil İşleme
Doğal dil işlemeye giriş, metin ön işleme ve metin gösterimi

modül #18
Büyük Veri ve NoSQL Veritabanları
Büyük veriye, Hadoop ekosistemine ve NoSQL veritabanlarına giriş

modül #19
Veri Hikayeleştirmesi
Veri görselleştirme ve hikayeleştirme kullanarak içgörülerin ve sonuçların etkili bir şekilde iletilmesi

modül #20
Veri Bilimi Araçları ve Teknolojileri
Veri bilimi araçları ve teknolojilerine, Jupyter Notebook'lara ve Git'e giriş

modül #21
Vaka Çalışması 1: Regresyon Analizi
Regresyon analizini gerçek dünya problemine uygulama

modül #22
Vaka Çalışması 2: Sınıflandırma
Sınıflandırma tekniklerini gerçek dünya problemine uygulama

modül #23
Vaka Çalışması 3: Kümeleme
Kümeleme tekniklerini gerçek dünya problemine uygulama

modül #24
Ders Özeti ve Sonuç
Veri Bilimi kariyerinde sonraki adımları planlama

Öğrenmeye, paylaşmaya ve rekabet etmeye hazır mısınız?

Telif Hakkı 2025 @ wizape.com
Her hakkı saklıdır