Neden Veri Bilimi ve Yapay Zekayı Öğrenmelisiniz?
Veri Bilimi ve Yapay Zeka Nedir?
Veri bilimi ve yapay zeka, karmaşık zorlukları çözmek ve verileri değerli içgörülere dönüştürmek için akıllı sistemler geliştirmeye odaklanarak inovasyonun ön saflarında yer alıyor.
Ne kazanacaksınız?
Veri bilimi, eğilimleri anlamak ve tahmin etmek için istatistiksel analiz, programlama ve alan bilgisini birleştirir. Veri biliminde bir temel oluşturarak verileri, işletmelerin bilinçli kararlar almasına yardımcı olacak eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürebilirsiniz.
Yapay zeka ise bilgisayarların insan zekasını taklit ederek öğrenmesini ve karar vermesini sağlıyor. Bu durum robot biliminde, sürücüsüz arabalarda ve kişiselleştirilmiş önerilerde giderek daha fazla ilerlemeye yol açıyor. İşletmeler operasyonlarını optimize etmek için verilerden ve yapay zekadan yararlandıkça, bu alanlardaki uzmanlar hayati önem taşıyor.
Bu çok aranan alanda kariyere başlamak ister misiniz?
Code Labs Academy Veri Bilimi Eğitim Kampı, teknolojinin geleceğinin bir parçası olmanızı sağlar ve gelişen alanda heyecan verici kariyer yollarının önünü açar.
Kariyer Gelişimi için Dönüştürücü Veri Bilimi ve Yapay Zeka Eğitim Kampı
Veri Bilimi ve Yapay Zeka kariyerinizi ateşleyecek 500 saatlik bir programa başlayın.
Kapsamlı Veri Bilimi ve Yapay Zeka Eğitim Kampımızla kariyerinizi değiştirecek bir yolculuğu deneyimleyin. Olumlu bir başlangıç sağlamak için hazırlık birimlerini de içeren bu 500 saatlik yoğun program, Veri Bilimi ve Yapay Zeka'deki kariyerinizi ileriye taşımak için titizlikle tasarlanmıştır. Veri Bilimi ve Yapay Zeka ortamında başarılı olmak için temel becerilerde uzmanlaşın ve paha biçilmez uzmanlık kazanın. Kapsamlı programımızla kariyer olanaklarınızı yükseltin ve Veri Bilimi ve Yapay Zeka'nin dinamik dünyasına dalın.
Ne Öğreneceksiniz
Sizi veri biliminde "sadece meraklı" durumdan "tamamen sertifikalı" duruma 12 hafta kadar kısa bir sürede (tam zamanlı) götürmek için tasarlanmış, özel olarak seçilmiş bir müfredat aracılığıyla size koçluk yapıyoruz.
Temel
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git ve GitHub, Doğrusal Cebir, Olasılıklar ve İstatistik.
Veri Analitiği
Veri Analizi, Veri Hazırlama, Veri Görselleştirme ve Veri Araştırma.
Klasik Makine Öğrenimi
Makine Öğrenimi, Denetimli ve Denetimsiz öğrenme, ML modeli geliştirme, Naive Bayes, SVM, Rastgele Ormanlar, ML İşlem Hatları ve Sınıflandırma.
Derin Öğrenme
Sinir Ağları (uygulama, sorun giderme ve optimizasyon), CNN Mimarileri, Otomatik Kodlayıcı Mimarisi, Veri Arttırma, Tensorflow, Keras ve Scikit-Learn.
Doğal Dil İşleme
NLP, Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN), LSTM, Dikkat Mekanizmaları, Transformatör Modeli ve chatbot yapımı için metin kodlama.
Daha fazla ayrıntıya mı ihtiyacınız var?
Müfredatımızı indirin
Bölüm 0: Çalışma Öncesi
Veri bilimi son yılların en prestijli kariyerlerinden biri oldu. Verileri işlemeyi, temizlemeyi, değerlendirmeyi ve olayların sonuçlarını tahmin etmek için makine öğrenimi modelleri geliştirmeyi içerir. Bu bölümde sizi öğrenme yolculuğunuza başlamaya hazırlamak için veri biliminin temellerini ele alacağız.
Python'a Giriş
- Python Dili ve Tarihi
- Python'un Temelleri
- Python'da Temel Veri Yapıları
- Sınıflar ve Nesneler
- Modüller ve Paketler
- Giriş/Çıkış
- Hatalar ve İstisnalar
Ortamlar
- Python Ortamları
- Anakonda
- Jüpiter Defterleri
SQL ve Veritabanları
- SQL'in Temelleri
- SQL Sorguları
Doğrusal Cebir
- Skalerler ve Vektörler
- Matrisler
- Normlar
Git ve GitHub
- Sürüm Kontrolüne Giriş
- İş akışı
- Depoların İncelenmesi
- Değişiklikleri Geri Alma
- Değişiklikleri Getirme ve Çekme
- Değişiklikleri Zorlamak
Proje: Eğri Uydurma
- Bu proje, belirli bir veri kümesine uyacak en iyi eğri denklemini bulmayı içeren 'Eğri uydurma' sorununu çözmeye yöneliktir. Bu sorunun bir örneği konusunda size yol gösterecek ve her bölümde OOP, SQL, Doğrusal Cebir ve son Makine öğrenimi iş akışı gibi temel kavramların kullanımını uygulayacak bölümlere ayrılmıştır.
İhtiyacınız Olanlar
Eğitim kampımıza katılmak için bilgisayar bilimi veya programlama alanında önceden herhangi bir yeterliliğe ihtiyacınız yok. Önceden bilgi sahibi olmadığımızı varsayıyoruz ve ilk birkaç haftada temel bilgiler konusunda size rehberlik ederek sıfırdan güçlü bir temel oluşturmanızı sağlayacağız. İster bu alanda yeni olun ister kariyer değişikliği arıyor olun, programımız hızlı ve güvenli bir şekilde hızlanmanızı sağlayacak şekilde tasarlanmıştır.
Bitirme Projesi
Nihai proje size eğitim kampı bilginizi ve yeni edindiğiniz becerilerinizi dinamik, uygulamalı bir ortamda test etme şansı verir. Gerçek bir şey yaratmak, teknik becerilerinizi sergilemek ve profesyonel portföyünüzün önemli bir parçası olacak bir proje geliştirmek için bir fırsattır. Yaratıcılığınızı ifade etmenize ve eğitim kampı deneyiminiz boyunca ne kadar geliştiğinizi vurgulamanıza olanak tanır.
Ayrıca final projesi, gerçek bir teknoloji işinde karşılaşacağınız zorlukların aynısını yapmak, karmaşık sorunları çözme becerilerinizi sergilemenize olanak sağlamak ve sizi gelecekteki kariyerinizin beklentileri için donatmak üzere tasarlanmıştır.
- Sorun Tanımlaması: Sektörünüz veya ilgi alanınızla alakalı gerçek dünyadan bir sorun seçin. Gelişmiş derin öğrenme tekniklerinin çözümü nasıl geliştirebileceğini vurgulayarak proje kapsamını ve hedeflerini net bir şekilde tanımlayın.
- Veri Toplama ve Ön İşleme: Çeşitli kaynaklardan veri toplayın, temizleyin ve ön işleme tabi tutun. Eksik değerleri, aykırı değerleri ve tutarsızlıkları ele alın. Gerektiğinde normalleştirme ve artırma dahil olmak üzere verilerin derin öğrenme modellerine uygun olduğundan emin olun.
- Keşif Amaçlı Veri Analizi (EDA): Trendleri, korelasyonları belirlemek için veri görselleştirme ve istatistiksel analiz gerçekleştirin. ve içgörüler. CNN'ler, RNN'ler veya transformatörler gibi derin öğrenme mimarilerine uygunluğunu göz önünde bulundurarak proje yönünüzü EDA bulgularına göre hassaslaştırın.
- Model Oluşturma ve Değerlendirme: Makine öğrenimi modellerini geliştirin ve eğitin. görüntü verileri için Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler), zaman serisi veya dizi verileri için Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler) veya LSTM'ler veya NLP görevleri için dönüştürücü modeller gibi gelişmiş derin öğrenme tekniklerini birleştirir. Doğruluk, hassasiyet, geri çağırma veya AUC gibi ölçümleri kullanarak model performansını değerlendirin ve derin öğrenme modellerini optimize etmek için hiperparametre ayarlaması uygulayın.
- Dağıtım ve Sunum: Web çerçevelerini kullanarak son modeli dağıtın., API'ler veya bulut tabanlı hizmetler, derin öğrenme modelleri için ölçeklenebilirlik sağlar. Bulgularınızı, model performansınızı ve iş veya gerçek dünyadaki etkinizi profesyonel bir ortamda paydaşlara sunun.
Neden Bizimle Öğrenin?
- Hızlı tempolu.
- Küçük sınıf mevcutları.
- 1:1 kariyer koçluğu, deneyiminize ve hedeflerinize bireysel olarak hitap eder.
- Dünyanın her yerinden uzaktan öncelikli öğrenme.
Öğrenme Topluluğu
9.9/10
Net Tavsiye Skoru*
5/5
Öğretmen bilgisi*
5/5
Sektörle İlgililik*
Yolculuğunuza Özel Finansman Çözümlerini Keşfedin
Eğitim kamplarımıza erişim mali durum nedeniyle engellenmemelidir. Size kolaylık sağlamak için ödemeleri ve finansman seçeneklerini kolaylaştırmak için sürekli olarak yenilikler yapıyoruz.
İhtiyaçlarınıza uyacak şekilde tasarlanmış çeşitli finansman seçeneklerini keşfedin. Finansal engelleri aşmaya, sizinle dönüştürücü eğitim kamplarımız arasında hiçbir şeyin kalmamasını sağlamaya kararlıyız. Devam eden çabalarımız, ödeme süreçlerini basitleştirmeyi ve eğitim hedeflerinizi finanse etmenizi kolaylaştırmayı amaçlamaktadır.
Size özel mükemmel finansman çözümünün kilidini açın. Çeşitli seçeneklerimizi keşfedin ve öğrenme yolculuğunuza kolaylıkla başlayın. Finansal kısıtlamaların sizi potansiyelinizi gerçekleştirmekten alıkoymasına izin vermeyin; ideal finansman seçeneğinizi bugün bulun.
İşletmeniz için Teknik Yetenek mi Arıyorsunuz?
Code Labs Academy'nin kurumsal eğitimiyle ekiplerinizi geliştirin veya yetenekli Siber Güvenlik, Veri Bilimi ve Yapay Zeka, UX/UI Tasarımı ve Web Geliştirme mezunlarımızı bugün işe alın.
Code Labs Academy'nin özel kurumsal eğitim programlarıyla iş gücünüzün potansiyelini ortaya çıkarın. Uzman liderliğindeki oturumlarımız, ekiplerinizi en son teknoloji becerileriyle güçlendirerek, kuruluşunuzda üretkenliği ve yenilikçiliği artırır.
Alternatif olarak, başarılı siber güvenlik, veri, UX/UI tasarımı ve Web Geliştirme mezunlarından oluşan havuzumuzdan yararlanın. Mezunlarımız, projelerinize katkıda bulunmaya ve işletmenizin başarısını artırmaya hazır, en son sektör uzmanlığıyla donatılmıştır. Code Labs Academy'nin kurumsal eğitimi veya yeterli mezunlarımızı işe almak.
Ekiplerinizi dönüştürmek ve işinizi ileriye taşımak için bugün iletişime geçin.
Yaklaşan Eğitim Kampları
Açık veri bilimi kursu grubumuz yaklaşıyor. Daha fazla bilgi edinmek için tercih ettiğiniz tarihi ve kampüs türünü seçin.
Sıkça Sorulan Sorular
Hala sorularınız mı var?
Başka sorularınız varsa bize hello@codelabsacademy.com veya telefon görüşmesi yapın. Daha fazla bilgi vermekten ve eğitim kampı veya başvuru süreciyle ilgili sorularınızı yanıtlamaktan memnuniyet duyarız.
İş İstatistikleri
2024'te dünya çapında yaklaşık 1,7 milyon açık teknoloji pozisyonu var
ABD
- ABD için tahmini aktif teknoloji iş ilanı sayısı 438.000 (Kaynak)
- CompTIA Teknoloji İşgücünün Durumu Raporu 2024 , ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu tarafından toplanan verilerin analizine dayanarak, teknoloji iş gücünün 2022'den itibaren genel ABD iş gücünden iki kat daha hızlı büyüyeceğini öngörüyor. Bu, yenileme ihtiyaçlarını karşılamak ve endüstrinin genişlemesine uyum sağlamak için her yıl yaklaşık 350.000 yeni teknoloji işinin yaratıldığı anlamına geliyor. (Kaynak)
Code Labs Academy © 2024 Her hakkı saklıdır.