Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi

Python, veri bilimi ve makine öğrenimi için kullanılan ve bu konuda popüler olan bir programala dilidir. Python'ın buyt kadar popüler olmasının en önemli nedeni Python'ın öğrenmesi kolay bir dil olması ve Python'ın açık kaynak kütüphanelere sahip olmasıdır. Python'ın en önemli kütüphaneleri arasında arasında NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow bulunur. 

Eğitimi satın aldıktan sonra gün içerisinde sizinle WhatsApp üzerinden iletişime geçilecektir. Eğitime 6 Ay erişiminiz olacaktır. Eğitimi 6 ay içinde tamamlamanız gerekmektedir. Eğitim canlı değildir.

Veri Bilimi ile ve Makine Öğrenmesi ile uğraşmak isteyen herkesin Python'ı öğrenmesi gerekiyor. Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi ile ilgileniyorsanız mutlaka bu eğitime katılmalısınız.

Son yıllarda veri bilimine artan talep dikkat çekmekte ve şirketlerin bu alana yatırımları gün geçtikçe artmaktadır.  Veri bilimi arge çalışmalarından, satışa, insan kaynaklarına, üretime kadar birçok alanda kullanılmaktadır.

Geleceğin en önemli çalışma alanlarından biri veri bilimidir, diğeri de makine öğrenmesidir. Python'ı öğrenerek bu alanda çok başarılı olabilirsiniz.

Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Eğitimi

Konya Karatay Üniversitesi - Workshopers İşbirliği kapsamında gerçekleştirilen Python İle Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Eğitimi katıldıktan sonra sizinle iletişime geçeceğiz ve sizi İstanbul Gedik Üniversitesinin uzaktan eğitim sistemine ekleyeceğiz. Bu sistemde Python İle Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Eğitimi derslerini izleyebilecek ve eğitim sonunda E-Devletinize yansıyacak Üniversite onaylı belge alabileceksiniz. 

Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Eğitimine Kimler Katılmalı?

• Veri Bilimi İle Uğraşmak İsteyenler
• Makine Öğrenmesi İle İlgili Öğrenmek İsteyenler
• Python Konusunda Uzmanlaşmak İsteyenler
• Yazılım ve Makina Öğrenmesi Konusunda Kendini Geliştirmek İsteyenler
• Geleceğin Dünyasında Başraılı Olmak İsteyenler
• Teknoloji Alanında Kendini Geliştirmek İsteyenler
• Üniversite Onaylı Sertifikalı Bir Teknoloji Eğitimine Katılmak İsteyenler
• Teknoloji Alanında Çalışmak İsteyenler

Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Eğitim Konuları

• Python Programına Giriş
• Kullanım Alanları
• İndirilmesi ve Kurulması
• Temel Operatörler
• Atama Operatörleri
• Aritmetik Operatörlere Giriş
• Mantıksal Operatörlere Giriş
• Veri Türleri
• Değişken Türüne Göre Değişken Elemanlarına Erişim
• Değişken Türleri Arasında Dönüşümler
• İşlem Çıktılarının Alınması
• Temel Metin İşlevleri ve Detayları
• Ön Tanımlı Fonksiyonlar
• Fonksiyon Ataması ve Fonksiyonların Yazımı
• Lokal ve Global Değişkenler
• If İfadesinin Kullanımı ve Detayları
• If ve Else İlişkisi Eğitimi
• İf,Else ve Elif İlişkisi
• Döngüler
• For Döngüsü
• While Döngüsü
• Veri İşleme
• Modül Kavramı ve Modülün Çalıştırılması
• Numpy Modülünün Yüklenmesi
• Rastsal Veri Üretme Teknikleri
• Normal Dağılımdan Veri Üretme
• Tam Sayı Veri Üretme
• Numpy Dizeleri Oluşturmak
• Numpy Dizelerinin Özellikleri
• Yeniden Şekillendirme İşlemleri
• Dizeleri Birleştirme İşlemleri
• Dizeleri Ayrıştırma (Splitting) İşlemleri
• Dizelerde Sıralama İşlevi
• İndeksler ile Elamanlara Erişim
• Aralık Seçme İşlemleri
• Matrisler ve İki Boyutlu Aralık Seçme İşlemleri
• Alt Küme İşlemlerini Gerçekleştirme
• Dizelerde Matematiksel İşlemleri
• Fonksiyonlar ile Matematiksel İşlemler
• Temel Matematiksel ve İstatistiksel İşlemler
• İki Bilinmeyenli Denklem Sisteminin Numpy Modülü ile Çözülmesi
• Pandas Modülünün Yüklenmesi
• İndeks Değerlerinin Değiştirilmesi
• Sözlükler Yardımı ile Listelerin Oluşturulması
• İki Seriyi Birleştirerek Yeni Bir Seri Oluşturma
• Pandas Modülünde Eleman İşlemleri
• Data Frame (Veri Çerçevesi)
• Data Frame (Veri Çerçevesi) Eleman İşlemi
• loc ve iloc İşlevleri ile Değişken Seçme
• Koşullu Eleman Seçme İşlevleri
• Veri Çerçevelerinde (Data Frame) Birleştirme İşlemleri
• Veri Çerçevelerinde (Data Frame) Eşleştirme İşlemleri
• İçeri Veri Aktarma ve Dış Ortama Veri Aktarma
• Gruplama İşlemleri
• Toplulaştırma İşlev
• Filtreleme İşlemi
• Tekrarlama Komutları
• Sıralama İşlemleri
• Dönüştürme İşlevleri
• Pivot Tablolar
• Veri Görselleştirme
• Verileri Kategorilere Ayırma
• Barplot Grafikleri
• Seaborn Modülünün Kurulumu
• Seaborn Modülü ile Dağılım Grafikleri Oluşturma
• Seaborn Modülü ile Serpilme Diyagramları Oluşturma
• Pandas Modülü ve Seaborn Modülünde Histogramlar ve Benzerlikleri
• Farklı Kırılımlara Göre Serpilme Diyagramlarının Elde Edilmesi
• Temel İstatistik Bilgileri ?
• Anket Verilerine Bakış
• Evren ve Örneklem
• Betimsel ve Çıkarımsal İstatistik
• Değişken, Sabit Parametre
• Bağımlı Bağımsız Değişken
• Ölçüm Düzeyleri
• Sınıflama (Nominal) Ölçek
• Sıralama (Ordinal) Ölçek
• Eşit Aralıklı (Interval) Ölçek
• Temel İstatistiksel Kavramlar
• Ortalama Detaylar
• Mod
• Medyan
• Standart Sapma
• Varyans
• Korelasyon
• Kovaryans
• Normal Dağılım
• Hipotez Testleri
• Hipotez Testinin Aşamaları
• Programının Arayüzünün Tanıtılması
• Programdaki Menüler
• Çalışma Dosyasının Kaydedilmesi ve Açılması
• Programda Değişken Görünümü ve Veri Görünümü
• Değişken Oluşturma ve Değişkene Özel Ayarlar
• Veri Etkiletlerinin Girilmesi
• Kategorik Değişkenlere İlişkin Kategori İsimlerinin Atanması
• Değişkenin Ölçme Düzeyinin Atanması
• Atanan Değişkene İlişkin Veri Girişi
• Sürekli Değişkenlerin Kategorik Değişkene Dönüştürülmesi
• Görsel Gruplama Teknikleri
• Gözlem ve Değişken Erişimi
• Gözlem ve Frekans İlave Etme
• Değişkenleri Artan ve Azalan Olarak Sıralama
• Tüm Gözlemler İçerisinden Alt Küme Olarak Belirli Koşulla Gözlem Seçme
• Gözlemleri Ağırlıklandırma
• Kategorik Değişkenleri Yeniden Kodlama ile Kategori Birleştirmek
• Matematiksel İşlemler ile Değişkenlerden Yeni Değişken Üretmek
• Ölçek Hesaplamaları
• Anket Verilerinin Güvenilirliğinin Analizi
• Çapraz Tablolar Oluşturmak
• Frekans Tabloları Oluşturmak
• Betimsel İstatistikler Elde Etmek
• Normal Dağılım Testlerine İlişkin Hipotezlerin Kurulması
• Normal Dağılım Testi
• Grup Ortalamalarının Testi
• Tek Örneklem t Testi ve Detaylar
• Bağımsız Örneklem t Testi
• Parametrik Olmayan Bağımsız Örneklem Testi (Mann Whitney U)

Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Eğitim Süresi

Python İle Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Eğitimin Süresi 61 Sattir.  Üniversiteler AKTS (Avrupa Kredi Transfer Sistemi) ye göre belgelendirme sağlanmaktadır.

1 örgün eğitim sistem AKTS (Avrupa Kredi Transfer Sistemine) göre 3/4 uzaktan eğitim saatine eşittir.

Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Eğitimi Sertifikası

Python İle Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Eğitimini tamamladıktan sonra  Konya Karatay Üniversitesi Onaylı Sertifikalı Eğitim Sertifikası alabilirsiniz.