Eğitim Hakkında
Büyük Veri için Makine Öğrenmesi, büyük ölçekli, dağıtık veri setleri üzerinde makine öğrenmesi algoritmalarını uygulama, model eğitimi, değerlendirme ve optimizasyon süreçlerini kapsayan disiplinlerarası bir yaklaşımdır. Bu eğitim, geleneksel makine öğrenmesi yöntemlerinin büyük veri ortamına uyarlanması, paralel ve dağıtık hesaplama teknikleriyle model performansının artırılması ve gerçek zamanlı analitik çözümler üretilmesi konularını detaylı bir biçimde ele alır.
Büyük Veri için Makine Öğrenmesi; çok büyük ve çeşitli veri setleri üzerinde, dağıtık sistemler kullanılarak makine öğrenmesi algoritmalarının ölçeklenmesi ve uygulanması sürecidir. Eğitimde, Hadoop, Apache Spark ve NoSQL veri tabanları gibi büyük veri teknolojilerinin makine öğrenmesi modelleriyle entegrasyonu, veri ön işleme, özellik mühendisliği, dağıtık model eğitimi, hiperparametre optimizasyonu, model validasyonu ve üretime alma konuları derinlemesine incelenecektir.
Kimler İçindir?
- Veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendisileri ve araştırmacıları,
- Büyük veri analistleri, veri mühendisleri ve sistem mimarları,
- Yazılım geliştiriciler, DevOps ve bulut uzmanları,
- Kurumsal veri yöneticileri, iş zekası profesyonelleri ve stratejik karar vericiler,
- Akademisyenler, lisansüstü öğrenciler ve büyük veri projelerinde makine öğrenmesi uygulamalarına odaklanmak isteyen tüm teknoloji meraklıları.
Sertifika
Eğitimlerimize %80 oranında katılım gösterilmesi ve eğitim müfredatına göre uygulanacak sınav/projelerin başarıyla tamamlanması durumunda, eğitimin sonunda dijital ve QR kod destekli “BT Akademi Başarı Sertifikası” verilmektedir.
Eğitim İçeriği
- Eğitimin Tanıtımı ve Hedefler
- Eğitim kapsamının, amaçlarının, öğrenme çıktılarının ve beklenen kazanımların detaylandırılması
- Katılımcı profili, sektör örnekleri ve uygulama alanlarının tartışılması
- Eğitim metodolojisinin (teorik dersler, interaktif atölyeler, vaka analizleri, proje uygulamaları) açıklanması
- Makine Öğrenmesi ve Büyük Veri Kavramlarının Tanıtımı
- Makine öğrenmesinin temel prensipleri ve tarihçesi
- Büyük veri kavramları: 4V (Volume, Velocity, Variety, Veracity)
- Geleneksel ML yöntemleri ile büyük veri üzerindeki uygulamalar arasındaki farklar
- Matematiksel ve İstatistiksel Temellerin Gözden Geçirilmesi
- Temel istatistik, olasılık, lineer cebir ve optimizasyonun makine öğrenmesi üzerindeki etkisi
- Veri setleri, özellikler, etiketler, eğitim/test bölünmesi, overfitting/underfitting
- Hadoop Ekosistemi
- Hadoop Distributed File System (HDFS): mimari, veri depolama prensipleri ve replikasyon stratejileri
- MapReduce: temel algoritma yapısı, batch işleme ve örnek uygulama senaryoları
- YARN: kaynak yönetimi, job scheduling ve cluster yönetimi
- Apache Spark ve Diğer Dağıtık İşleme Motorları
- Apache Spark’ın mimarisi: RDD’ler, DataFrame’ler, Spark SQL
- Spark MLlib: Makine öğrenmesi uygulamaları için dağıtık algoritmalar
- Apache Flink, Storm ve gerçek zamanlı veri işleme motorlarına genel bakış
- NoSQL ve Veri Ambarı Çözümleri
- NoSQL veritabanları (MongoDB, Cassandra, HBase) ve kullanım senaryoları
- Veri gölleri, veri ambarları ve OLAP sistemlerinin büyük veri ile entegrasyonu
- Veri Toplama ve Entegrasyonu
- Farklı veri kaynaklarından (IoT, sosyal medya, log dosyaları, API’ler) veri çekme teknikleri
- Gerçek zamanlı veri akışları, batch veri çekme yöntemleri ve ETL/ELT süreçleri
- Veri entegrasyonu araçları ve otomasyon teknikleri
- Veri Temizleme, Dönüşüm ve Normalizasyon
- Eksik verilerin yönetimi, uç değer tespiti, gürültü giderme ve veri temizleme yöntemleri
- Veri normalizasyonu, standardizasyon, log dönüşümü ve veri formatlama
- Özellik Mühendisliği ve Boyut İndirgeme
- Filtre, wrapper ve embedded yöntemlerle özellik seçimi
- Boyut indirgeme teknikleri: PCA, t-SNE, LDA
- Domain bilgisi kullanarak yeni özelliklerin oluşturulması ve veri zenginleştirme
- Temel Denetimli Öğrenme Algoritmaları
- Doğrusal regresyon, lojistik regresyon, karar ağaçları ve temel sınıflandırma modelleri
- Model eğitiminde hata metrikleri, loss fonksiyonları ve değerlendirme yöntemleri
- Ensemble Yöntemleri ve Gelişmiş Algoritmalar
- Random Forest, Gradient Boosting, AdaBoost, XGBoost gibi ensemble yöntemler
- Destek Vektör Makineleri (SVM) ve K-En Yakın Komşu (KNN) algoritmalarının büyük veri ortamına uyarlanması
- Dağıtık Makine Öğrenmesi Uygulamaları
- Apache Spark MLlib kullanarak dağıtık model eğitimi
- RDD ve DataFrame üzerinden model uygulamaları
- Paralel hesaplama, model eğitimi ve büyük veri setleriyle ölçeklenebilirlik konuları
- Grid search, random search, Bayesian optimizasyon teknikleri
- Dağıtık ortamda hiperparametre ayarlamaları ve model tuning süreçleri
- Model Validasyonu ve Performans Ölçütleri
- Eğitim ve test setlerinin oluşturulması, k-fold cross-validation, hold-out yöntemleri
- Değerlendirme metrikleri: Accuracy, Precision, Recall, F1 Score, ROC, AUC, RMSE, MAE
- Büyük veri ortamında model overfitting ve underfitting kontrolü
- Model Interpretasyonu ve Açıklanabilirlik
- Feature importance, SHAP, LIME gibi yöntemlerle model açıklanabilirliği
- Büyük veri modellerinde karar süreçlerinin yorumlanması ve güvenilirlik analizi
- Model Dağıtım Stratejileri
- Model paketleme, REST API’ler oluşturma, mikroservis mimarileri
- Üretim ortamına model dağıtım süreçleri, örnek entegrasyon senaryoları
- CI/CD Süreçleri ve Otomasyon
- Sürekli entegrasyon ve dağıtım (CI/CD) süreçlerinin makine öğrenmesi projelerine entegrasyonu
- Versiyon kontrolü, otomatik testler, rollback stratejileri
- Model İzleme ve Performans Yönetimi
- Üretim ortamında model performansının izlenmesi, loglama ve hata yönetimi
- Otomatik güncelleme stratejileri, model drift tespiti ve sürekli iyileştirme
- End-to-End Makine Öğrenmesi Projesi
- Gerçek veri setleri üzerinde uygulamalı proje: veri toplama, ön işleme, model eğitimi, validasyon ve dağıtım
- Proje planlaması, takım çalışması, zaman çizelgesi ve sunum teknikleri
- Vaka İncelemeleri ve Grup Çalışmaları
- Endüstri örnekleri ve vaka çalışmaları üzerinden uygulamalı tartışmalar
- Grup projeleri ve bireysel sunumlarla çözüm stratejilerinin geliştirilmesi
- Atölye Çalışmaları ve Canlı Demo Seansları
- Hands-on interaktif oturumlar, canlı kod demo gösterimleri ve uygulamalı hata ayıklama seansları
- Mentor geribildirimleri, uygulama testleri ve interaktif soru-cevap oturumları
- Gelecek Trendleri ve Teknolojik Gelişmeler
- Büyük veri ve makine öğrenmesi alanındaki son trendler, yeni algoritmalar ve dağıtık eğitim teknikleri
- Yapay zeka, IoT, edge computing ve endüstri 4.0 ile ML’nin entegrasyonu
- Araştırma Konuları ve Akademik Çalışmalar
- Güncel akademik yayınlar, konferans bildirileri, açık kaynak projeler ve endüstri işbirlikleri
- Yeni yöntemler, inovasyon örnekleri ve ileri araştırma fırsatları
- Sürekli Öğrenme ve İleri Kaynaklar
- Önerilen kitaplar, online kurslar, seminerler, çalıştaylar ve web seminerleri
- Akademik topluluklar, forumlar, bloglar, GitHub projeleri ve mentor destekleri
- Eğitimin Özeti ve Kritik Öğrenme Noktaları
- Temel kavramların, algoritmaların, model değerlendirme ve üretime alma süreçlerinin özetlenmesi
- Büyük veri ortamında makine öğrenmesinin stratejik önemi ve endüstrideki uygulama örneklerinin vurgulanması
- Performans Değerlendirmesi ve Geri Bildirim
- Proje sunumları, vaka analizleri, interaktif testler ve sınavlar aracılığıyla katılımcı başarısının ölçülmesi
- Katılımcı geri bildirimleri, tartışma oturumları ve mentor değerlendirmeleri
- İleri Yol Haritası ve Kariyer Gelişimi
- Makine öğrenmesi, büyük veri analitiği ve yapay zeka alanlarında ileri eğitim, sertifikasyon programları ve kariyer planlama stratejileri
- Mentor programları, topluluk desteği, sektörel gelişmelerin takibi ve ileri araştırma fırsatları
Neden Bu Eğitimi Almalısınız ?
- Ölçeklenebilirlik: Büyük veri ortamında milyonlarca veriyi işleyebilen ve modellerin performansını artıran dağıtık hesaplama yöntemleri öğrenilir.
- Veriye Dayalı Stratejik Kararlar: Büyük veri setlerinden elde edilen içgörülerle, daha isabetli tahminler ve sınıflandırmalar yaparak iş süreçlerinde rekabet avantajı sağlanır.
- Gerçek Zamanlı Analitik: Akış verilerinin ve gerçek zamanlı verinin makine öğrenmesi modelleri ile analizi, kritik karar süreçlerinde hız kazandırır.
- Entegre Çözümler: Hadoop, Spark ve NoSQL teknolojileri ile makine öğrenmesi modellerinin entegrasyonu sayesinde, endüstride uygulamaya hazır, sağlam ve sürdürülebilir çözümler geliştirilir.
- Performans ve Optimizasyon: Büyük veri üzerinde model eğitimi, hiperparametre optimizasyonu ve model validasyonu gibi ileri tekniklerle, yüksek performanslı ve güvenilir modeller elde edilir.
Önemli Notlar
Program ücretlerine KDV dahil değildir.
Paylaş: