Ön Koşul
Bu eğitimin herhangi bir ön koşulu bulunmamaktadır.
Eğitim Hakkında
Eğitimimiz, Python ekosistemini kullanarak karmaşık veri setlerini analiz etme, istatistiksel çıkarımlar yapma ve makine öğrenimi modelleri geliştirme yetkinliği kazandırmayı amaçlar. Eğitim, sadece teorik algoritmalarla sınırlı kalmayıp; veri temizliği, özellik mühendisliği, model servisleme (API) ve yönetici raporlaması gibi bir projenin tüm yaşam döngüsünü kapsar. Katılımcılar, gerçek dünya vaka çalışmalarıyla (Satış tahmini, müşteri segmentasyonu) öğrendiklerini somut iş çözümlerine dönüştürmeyi deneyimlerler.
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
- Veri Bilimi ve Makine Öğreniminin Kurumsal Değeri
- Veri Bilimi Proje Yaşam Döngüsü ve İş Problemleri
- Uygulama Alanları: Analiz, Tahmin, Segmentasyon, Optimizasyon
- İş Hedefi → Veri Çözümü Haritalama
- Başarı/KPI Ölçütleri ve Etki Analizi
- Python’un Veri Bilimi ve ML’de Rolü
- Python Kurulum ve Ortam Yönetimi (IDE, Jupyter, Conda)
- Python Veri Yapıları ve Fonksiyonel Yapı
- NumPy ile Sayısal Veri İşleme
- Pandas ile Kurumsal Veri Manipülasyonu
- Veri Okuma ve İlk İnceleme
- Veri Temizliği – Kayıp Değerler, Aykırı Değerler
- Özellik Mühendisliği – Yeni Değişkenler ve Dönüşümler
- Statik Analiz ve Veri Dağılımları
- Görselleştirme ile Anlamlı KPI’lar Üretme
- Kurumsal Veri Bilimi İçin İstatistik
- Olasılık, Dağılımlar ve İstatistiksel Testler
- Örneklem ve Popülasyon Yaklaşımı
- Korelasyon ve Nedensellik
- Raporlanabilir İstatistiksel Çıktılar
- Regresyon Analizi ve Tahmin Modelleri
- Lineer ve Lojistik Regresyon
- Model Doğrulama – Eğitim/Test Split
- Performans Metriği: R², RMSE, Confusion Matrix
- Class Imbalance – Çözüm Teknikleri
- K-Nearest Neighbors
- Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar
- Gradient Boosting ve Ensemble Modelleri
- Modellerin İş Süreçlerine Uygulanması
- Model Tuning ve Grid Search Uygulamaları
- Kümeleme Mantığı ve Segmentasyon
- K-Means Uygulaması ve Değerlendirme
- Hierarchical Clustering
- Kümeleme Sonuçlarının İş Anlamlandırılması
- Kurumsal Segment Analizi Raporları
- Cross Validation Stratejileri
- Hiperparametre Optimizasyonu
- Model Saklama – Pickle/Joblib
- Model Servisleme ve API Hazırlığı
- ML Pipeline Oluşturma
- Matplotlib, Seaborn ile Kurumsal Grafikler
- Dashboard Mantığı – KPI Görselleştirme
- Interaktif Veri Sunum Teknikleri
- Sunum ve Raporlama Standartları
- Yönetici İçin Veri Hikâyesi
- Satış Tahmin Modeli
- Müşteri Segmentasyonu
- Operasyonel Performans Analizi
- KPI Görselleştiren Dashboard
- Modelin Üretim Ortamına Konumlandırılması
Neden Bu Eğitimi Almalısınız ?
Eğitim Hedefleri
- Stratejik Yaklaşım Geliştirme: İş problemlerini veri bilimi problemlerine dönüştürebilmek ve projelerin başarı kriterlerini (KPI) belirleyebilmek.
- Python ve Veri Ekosistemine Hakimiyet: NumPy ve Pandas gibi temel kütüphaneleri kullanarak kurumsal veri manipülasyonu ve sayısal veri işleme süreçlerini yönetmek.
- Veri Hazırlığı ve Analiz: Keşifsel Veri Analizi (EDA) teknikleriyle verideki kayıp/aykırı değerleri yönetmek ve istatistiksel testlerle anlamlı sonuçlar türetmek.
- Tahminleme ve Modelleme Yetkinliği: Gözetimli (Regresyon, Sınıflandırma) ve Gözetimsiz (Kümeleme) öğrenme algoritmalarını uygulayarak geleceğe dönük tahminler ve stratejik segmentasyonlar yapabilmek.
- Model Optimizasyonu ve Üretim: Geliştirilen modelleri hiperparametre optimizasyonu ile en iyi seviyeye getirmek ve Pickle/Joblib gibi araçlarla üretim ortamına (API/Pipeline) hazırlamak.
- Veri Hikayeleştirme ve Raporlama: Karmaşık teknik çıktıları, interaktif dashboardlar ve görselleştirme teknikleriyle yöneticilerin anlayabileceği "veri hikayelerine" dönüştürmek.
Kimler İçindir?
- Kariyerini Değiştirmek İsteyenler
- İstatistikçiler ve Matematikçiler
- Veri ve İş Analistleri
- Yazılımcılar ve Mühendisler
- BT Yöneticileri ve Teknoloji Liderleri
Önemli Notlar
Program ücretlerine KDV dahil değildir.
Paylaş: