Açıklama
Genel Tanım
Data Science Uzmanlığı Eğitim Programı, veri analizi, modelleme ve makine öğrenmesi alanında derinlemesine bilgi edinmek isteyen katılımcılara, Python programlama temelleri, veri toplama, temizleme, analiz ve görselleştirme yöntemlerinin yanı sıra, ileri düzey makine öğrenmesi, derin öğrenme, doğal dil işleme ve proje geliştirme süreçlerini kapsamlı bir şekilde öğreten çok disiplinli bir programdır. Bu eğitim, hem teorik bilgileri hem de gerçek dünya uygulamalarını içeren vaka çalışmaları, atölye çalışmaları ve grup projeleriyle desteklenerek, katılımcıların kurumsal ve endüstriyel veri bilimi çözümleri geliştirmesine olanak tanır.
Nedir?
Bu eğitim, veri biliminin temel prensiplerinden başlayarak, Python programlama dilinin kullanımıyla veri setlerinin toplanması, temizlenmesi, analizi ve görselleştirilmesini; makine öğrenmesi algoritmalarının uygulanması, model değerlendirme metriklerinin anlaşılmasını; derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi ileri tekniklerin somut projeler üzerinden uygulanmasını içermektedir. Ayrıca, veri görselleştirme ve raporlama, proje geliştirme, etik ve veri güvenliği konularını da kapsayan modüller sayesinde, katılımcılar iş süreçlerinde stratejik kararlar alabilecek ve dijital dönüşüme öncülük edebilecek bilgi ve beceriye sahip olurlar.
Kimler içindir?
- Veri bilimine yeni başlayanlar, veri analistleri ve veri mühendisleri
- Makine öğrenmesi ve derin öğrenme konularında kendini geliştirmek isteyen yazılım geliştiriciler
- Akademisyenler, araştırmacılar ve dijital dönüşüm projelerinde yer alan profesyoneller
- İş analistleri, strateji belirleyiciler ve ürün yöneticileri
- Veri odaklı karar alma süreçlerini iyileştirmek isteyen kurum içi uzmanlar
Neden Data Science Uzmanlığı Eğitimi ?
- Kapsamlı Temel ve İleri Bilgi: Veri biliminin temel prensiplerinden ileri makine öğrenmesi ve derin öğrenme tekniklerine kadar geniş bir konu yelpazesi sunar.
- Pratik Uygulama: Canlı demo seansları, interaktif atölyeler, grup projeleri ve vaka çalışmaları ile teorik bilgilerin uygulamaya dönüştürülmesi sağlanır.
- Python Giriş ve Araçları: Veri bilimi çalışmalarının vazgeçilmezi Python dilini, uygulamalı örnekler ve projelerle detaylı olarak öğretir.
- Güncel Trendler ve Etik Yaklaşım: Veri güvenliği, etik ilkeler, veri gizliliği ve geleceğe yönelik teknolojik trendler konularını da kapsayarak, rekabet avantajı sağlayacak stratejik bilgiler sunar.
- Kariyer ve İleri Eğitim Fırsatları: Sağlanan kapsamlı içerik, güçlü bir portföy ve sertifikalandırma ile kariyer gelişimine katkıda bulunur.
Modül 1: Python Giriş ve Programlama Temelleri
1.1 Python’a Giriş
1.2 Temel Veri Tipleri ve Operatörler
1.3 Kontrol Yapıları ve Fonksiyonlar
1.4 Python’da Hata Ayıklama ve Kod İyileştirme
Modül 2: Veri Toplama, Temizleme ve Keşifsel Veri Analizi (EDA)
2.1 Veri Toplama ve Entegrasyonu
2.2 Veri Temizleme Teknikleri
2.3 Keşifsel Veri Analizi (EDA)
Modül 3: İstatistik ve Veri Bilimi Temelleri
3.1 Temel İstatistik Kavramları
3.2 İleri İstatistiksel Analizler
3.3 İstatistiksel Yazılım ve Araçlar
Modül 4: Makine Öğrenmesi Temelleri
4.1 Makine Öğrenmesi Algoritmalarına Giriş
4.2 Uygulamalı Makine Öğrenmesi Projeleri
4.3 İleri Makine Öğrenmesi Teknikleri
Modül 5: Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları
5.1 Sinir Ağlarının Temelleri
5.2 Derin Öğrenme Modelleri
5.3 Uygulamalı Derin Öğrenme Projeleri
Modül 6: Veri Görselleştirme ve Raporlama
6.1 Gelişmiş Veri Görselleştirme Teknikleri
6.2 Veri Hikayeleştirme ve Sunum Teknikleri
