Bu kurs 7 bölümlük nihai hedefimizin ikincibölümünü oluşturmaktadır.

1. Python: Python Sıfırdan Uzmanlığa Programlama (1)

2. Data Science (Veri Bilimi)

3. Visualization Tools (Görselleştirme Araçları)

4. Machine Learning (Makine Öğrenmesi)

5. Deep Learning (Derin Öğrenme)

6. Statistical Learning (İstatistik)

7. Artificial Intelligence (Yapay Zeka)

Data Science(veri bilimi) kursunda hem Python dili ile veri bilimininnasıl yapıldığınıhem denihai hedefimiz olan Yapay Zeka konusuna temel oluşturacak bilgiler öğreneceğiz.

Neden Data Science?

• İnsanların daha hızlı ve etkili kararlar vermesine yardımcı,

• Verinin artması ile veri bilimcilere olan talep ve iş fırsatları,

• Start-up fırsatları,

• Karar verme yetisi.

Bu Kurs ile Alacaklarınız

1. Sıfırdan Kodlama Becerisi:Sizinle birlikte kod yazıyoruz. Her ders boş bir sayfa ile başlar ve kodu sıfırdan yazarız. Bu şekilde ilerleyebilir ve kodun nasıl bir araya geldiğini ve her satırın ne anlama geldiğini tam olarak anlayabilirsiniz.

2. Kodlar ve Şablonları: Kursta oluşturduğumuz her Python şablonlarını ve kodunu indirebilirsiniz. Bu, sizlere hem daha sonra kod üzerinde pratik yapma hem de kendi projelerinizi şablon sayesinde daha kolay bir şekilde yaratma imkanı sağlayacaktır

3. Teori ve Mantık:Size yalnızca kod yazmayı değil, hem yazdığımız kodun arkasında yatan mantığı ve teoriyi hem de neden böyle bir kod yazdığımızı anlatıyoruz.

4. Kurs içi destek:Size sadece video ile ders anlatımı yapmıyoruz. Size destek olmak için profesyonel Veri Bilimcilerinden oluşan bir ekip oluşturduk. Bu da ders ve ya ders dışı sorularınıza en fazla 72 saat içinde yanıt alacağınız anlamına geliyor.

Data Sciencekursu içeriği

• Kaggle and Data Science(Veri Bilimi)

  • Kaggle Tanıtımı 1

  • Kaggle Tanıtımı 2

  • Kaggle Örneği

  • Kaggle Profil Sayfası

  • Data Science (Veri Bilimi)

• Introduction to Python (Python'a Giriş)

  • İmport and First Look Data

  • Matplotlib

  • Dictionary, Pandas and Logic Control

  • Loop Data Structures (while and for)

• Python Data Science Tool Box

  • User Defined Function and Scope

  • Nested, Default, Flexible, Lambda, Anonymous Functions

  • Iterators and List Comprehension

• Cleaning Data

  • Diagnose Data for Cleaning

  • Exploratory Data Analysis (EDA)

  • Visual Exploratory Data Analysis

  • Tidy and Pivoting Data

  • Concatenating Data and Data Types

  • Missing Data and Testing with Assert

• Pandas Foundation

  • Review of Pandas, Building Data Frames from Scratch,Visual and Statistical EDA

  • Indexing and Resampling Pandas Time Series

• Manipulating Data Frames with Pandas

  • Indexing, Slicing, Filtering and Transforming Data Frames

  • Index Objects, Hierarchical Indexing, Pivoting, Stacking-Unstacking and Melting

Kurs Hakkında Bazı Öğrenci Yorumları

• Sabiha Iffet

  • Daha önce makine öğrenmesi, tensorflow gibi kursları almış ve bunlar için ciddi zaman harcamıştım ama öğrendiklerim hep havada kaldı. Kod ezberlemekten öteye gidemedim. Sıfırdan python anlatan kurslar da C dilini bildiğim için çok uzun ve sıkıcı geliyordu. Bu kurs serisi gereksiz hiçbir ayrıntıya girmemesi, makine öğrenmesi ve yapay zeka için gerekli olan tüm bilgileri temelden alarak vermesi, veri işlemeyi kaggle gibi bir platformdan yapmasıyla diğerlerinden ayrılıyor. Eğer yapay zekaya ilgi duyuyorsanız doğru yerdesiniz.

• Serdal Aydoğmuş

  • Genelde ingilizce kursları tercih ediyorum akıcılık ve ses kalitesi açısından. Bu denli güzel anlatımlı bir türkçe kursa denk gelmek beni mutlu etti. Kalite mühendisiyim, amacım python ile veri görselleştirme öğrenmekti ama şimdi AI aklımı çeliyor. Teşekkürler

• Demettolgun

  • Mükemmel bir içerik. İnternet ortamından parça parça bulup birleştirmeye çalıştığım her alana nokta atışı yapılmış resmen. Çok büyük emek ve özveri ile hazırlanan içerik için sonsuz teşekkür ediyorum.

İçeriğin İngilizceolması sizi yanıltmasın arkadaşlar. Derslerim tamamen Türkçedir.

Hemen kaydolun ve bir an önce başlayalım.