PYTHON İLE VERİ BİLİMİ VE YAPAY ZEKA EĞİTİMİ

Veri Biliminin önemi şirketler ve devletler tarafında gün geçtikçe artmaktadır (iş süreçlerini iyileştirmede müşteri menuniyetini arttırma ve organizasyon içindeki problemlerin çözümünde kullanımı gibi). Python programlama dilini kullanarak veri bilimi süreci içerisinde kullanılacak olan python kütüphaneleri detaylı ve uygulamalı olarak işlenecektir. Veri bilimi konuları detaylı olarak işlendikten sonra gerçek vaka çalışmalarının çözümlenmesi ile veri bilimi süreci uygulamalı olarak pekiştirilecektir.

Tüm bunlarla beraber eğitim programı süresince Graphic Library (matplotlib), Numpy, Pandas gibi Python kütüphaneleriyle önemli uygulamalar geliştirerek, eğitim sonrasında makine öğrenmesi, yapay zeka, veri işleme vb, veriye dair önemli konuları da öğrenmiş olacaksınız.

EĞİTİM İÇERİĞİ

Modül 1 - Yazılım Geliştirmeye Giriş:

• Yazılım (Program) Nedir?
• Yazılımcı Kime Denir?
• Sektörde Yazılımcı İhtiyaçları (Özel Sektör, Kamu ve Freelancer İş İmkânları)
• Algoritma Mantığını Kavrama
• Algoritma Nedir ve Neden Önemlidir?
• Gerekli Geliştirme Ortamlarının Kurulması (Visual Studio Code, Anaconda vb)
• Neden Python Öğrenmeliyiz?

Modül 2 - Python Programlama Dili İle Yazılım Geliştirme:

• Değişkenler, Veri Tipleriyle Çalışmak, Tip Dönüşümleri
• Operatörler (Aritmetiksel, Karşılaştırma, Mantıksal ve Operatörler)
• Karar Yapıları (If, Else, Else If, Switch Case), 
• Döngüler (For, While Döngüleri)
• Diziler ve Dizi İşlemleri
• Fonksiyon Ataması ve Fonksiyonların Yazımı, Örnek İşlemler
• Python Matematiksel, Metinsel, Tarih ve Saat Fonksiyonları
• Python Random Modülü
• Hata Yakalama, Test ve İstisna Yönetimi

Modül 3 - OOP (Nesne Yönelimli Programlama):

• OOP Nedir, Önemi? Sınıf Oluşturma ve Nesne Kavramı
• Yapıcı (Init) ve Yıkıcı (Del) Metotlar
• Encapsulation,  (Kapsülleme / Erişimi Engelleme)
• Inheritance (Kalıtım)
• Abstract Class  (Soyut Sınıflar)
• Overriding (Üzerine Yazma Öncekini İptal Etme)
• Polymorphism (Çok Biçimlilik)
• PROJE 1: Stok Takip Otomasyon Projesi

Modül 4 - Veritabanı Yönetimi Sorgular ve Raporlama

• Veri Nedir, Veritabanı Nedir, Nerelerde Kullanılır ve Önemi
• SQL Nedir, Kurulum İşlemleri
• SQL Komutları (Create, Alter, Drop, Select, Insert, Update, Delete, Where, Group By vb.)
• İlişkisel Tablolar ve Veri Sorgulama
• PROJE 2: Python İle SQL Bağlanma ve CRUD İşlemleri

Modül 5 - Veri Analizi ve Görselleştirme

• Geliştirme Ortamlarının Kurulması (Anaconda,NumPy ve Pandas vb.)
• Github & Kaggle & Discord hesaplarının açılması ve kullanımı
• Veri Analizi ve Görselleştirme
• Sayısal Hesaplar için Numpy kütüphanesi 
• Veri Analizi için Pandas kütüphanesi 
• Pandas ile Zaman Serisi Analizi 
• Veri Görselleştirmesi için Matplotlib kütüphanesi 
• Veri Ön İşleme
• Seaborn ile Veri Görselleştirme
• Eksik veri (Missing Values) 
• Aykırı Değer Kavramı ve İncelenmesi
• Korelasyon Analizi

Modül 6 - Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi

• Yapay Zeka Tarihçesi, Yapay Zeka Kullanım Alanları
• Makine Öğrenmesi Nedir? ve Terminolojisi
• Doğal Dil İşleme Nedir?
• Olasılık ve İstatistik Nedir? Önemi
• Denetimli Öğrenme (Supervised Learning) 
• Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning) 
• Makine öğrenmesi için Scikit-Learn kütüphanesi
• Regrasyon (Bağlanım) Modelleri (Regression Models)
• Doğrusal Bağlanım Modelleri (Linear Regression Models) vb.
• Sınıflandırma Modelleri (Classification Models)
• Lojistik Bağlanım (Logictic regression) 
• Karar Ağaçları (Decision Tree) 
• K- En Yakın Komşular (KNN) 
• PROJE 3: Python İle Örnek Bir ML Projesinin Hayata Geçirmek

Modül 7 - Derin Öğrenme

• Derin Öğrenmeye Genel Bakış
• Derin Öğrenme Algoritma ve Gereksinimleri
• Neural Network'ü Anlamak
• DBM: Deep Boltzmann Machine
• DBN: Deep Belief Networks
• LSTM: Long Short-Term Memory Network
• CNN: Convolutional Neural Network
• Bagging/Boosting Models
• Model Tuning (Model Performansını Artırma Yöntemleri)
• Grafiksel Kullanıcı Arayüzü ve Veri Çekme
• SPARK Aracı
• PROJE 4: Gerçek Bir Veri Seti Üzerinden Proje Geliştirme

HEDİYE / Modül 8 - Yazılım Sektöründe Kariyer / İş Hayatı

• Bilişim Sektöründe Kariyer Adımları
• Etkili CV Hazırlama Teknikleri
• İş Görüşmelerinde Nelere Dikkat Edilmelidir
• Canlı Mülakat/Teknik Mülakat Süreci
• PROJE 5: Bitirme Projesi Detayları, Önemi ve Yol Haritası

Toplam: 4 Ay (130 Saat + Proje Geliştirme)