PYTHON İLE VERİ BİLİMİ VE YAPAY ZEKA EĞİTİMİ (İLERİ DÜZEY)

Bu eğitimimiz verileri analiz etme, görselleştirme, makine öğrenmesi, veri işleme gibi veriye dair önemli yetenekler kazandırmaktadır.

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.

Not: Bu eğitimden önce "Python Eğitimi (1)" kursunun alınmış olması yada python temellerinin bilinmesi gerekli olmaktadır


EĞİTİM İÇERİĞİ

  • Yapay Zeka Giriş
    • Yapay Zeka tarihçesi 
    • Yapay Zeka kullanım alanları / Bu alanda proje geliştiren şirketler vb.
  • Geliştirme Ortamlarının Kurulması
    • Anaconda kurulumu ve Anaconda Prompt kullanımı 
    • 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
    • Eksik veri (Missing Values) 
    • Aykırı Değer Kavramı ve İncelenmesi
    • Korelasyon Analizi
  • Makine Öğrenmesi
    • Makine Öğrenmesi Terminolojisi
    • Denetimli Öğrenme (Supervised Learning) 
    • Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning) 
    • Makine öğrenmesi için Scikit-Learn kütüphanesi
  • Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)
  • Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)
  • 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) 
  • Bagging/Boosting Models
  • GBM and LightGBM
  • XGBoost
  • CatBoost
  • Model Tuning (Model Performansını Artırma Yöntemleri)
  • Grafiksel Kullanıcı Arayüzü ve Veri Çekme
  • Deep Learning (Derin Öğrenme)
  • Veri Tabanları İle İşlemler (MongoDB, NoSQL)
  • SPARK Aracı
  • Uygulama Geliştirme


Kariyer Dersleri 
İş Hayatı (Bilişim Sektöründe Kariyer, Etkili CV Hazırlama Teknikleri, İş Görüşmelerinde Nelere Dikkat Edilmelidir, Canlı Mülakat, Teknik Mülakat Soruları vb.)


Eğitim Süresi: 72 Saat

Sertifikalar

Katılım Sertifikası:
%90 Katılım oranı ile kursiyerlerimize verilecek olan katılım sertifikasıdır.

Başarı Sertifikası:
Bitirme projesini tamamlayan kursiyerlerimize verilecek olan başarı sertifikasıdır.

Uluslararası Sertifikalar :
PCAP Certified Associate in Python Programming sınavına girerek, PCAP – Certified Associate in Python Programming sertifikası alabilirsiniz.

Çalışma Alanları ve Kariyer

  • Yazılım firmalarında veya Kamu kurumlarında
  • Firmaların bilgi işlem departmanlarında
  • Veri Bilimi, Makine Öğrenmesi, Yapay Zeka (AI) uygulamaları geliştirmede
  • Sektör bağımsız olarak tüm orta ve büyük işletmelerde
  • Bilgi teknolojileri alanında kendi firmalarını kurabilirler
  • Bağımsız danışman (free-lance) olarak çalışabilirler


Alınabilecek Unvanlar                                          

  • Yazılım Uzmanı
  • Yazılım Geliştirici
  • Yazılım Takım Lideri
  • Yazılım Mimarı
  • Web Yazılım Geliştirici
  • Mobil Yazılım Geliştirici
  • Proje Yöneticisi
  • Veri Bilimci
  • Büyük Veri Mühendisi
  • Raporlama Uzmanı
  • Bilgi İşlem Yöneticisi

Kimler Katılmalı

  • Infotech Academy’nin yazılım eğitimlerine geleceğini ve kariyerini yazılım sektöründe devam ettirmek isteyen herkes katılabilir.
  • Kurumsal firmaların yazılım geliştirme departmanlarında programcı, analist, test uzmanı gibi unvanlarla kariyer yapmak isteyen
  • Veri Bilimi, Makine Öğrenmesi, Yapay Zeka (AI) vb. alanlarda akademik kariyer yapmak veya uygulamalar geliştirmek isteyenler.