Google Colab'ı Veri Bilimciliği için Kullanmaya Giriş Eğitimi

Bu eğitmen yönlü, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) gelişmiş seviye profesyoneller hedeflenmiştir. Katılımcılar makine öğrenme modellerini daha iyi anlama, hiperparametre ayarlamasını iyileştirmeyi ve Google Colab kullanarak modelleri etkili bir şekilde dağıtım bilgisini edinmek isterler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar:

• Scikit-learn ve TensorFlow gibi popüler çerçeveler kullanarak gelişmiş makine öğrenme modelleri uygulayacaklardır.
• Model performansını hiperparametre ayarlaması aracılığıyla optimize edeceklerdir.
• Google Colab kullanarak gerçek dünyada makine öğrenme modellerini dağıtabilecektir.
• Google Colab'ta büyük ölçekli makine öğrenme projeleri üzerinde işbirliği yapma ve yönetmeyi öğreneceklerdir.

Python kullanarak Veri Bilimi ve Yapay Zekaya yönelik uygulamalı yaklaşımlara derinlemesine bir bakış sunarak profesyonellere veriyi keşfetme, makine öğrenimi modelleri oluşturma ve iş bağlamlarında yapay zeka destekli uygulamalar dağıtma becerileri kazandırır; CRISP-DM iş akışlarını, istatistiksel analizleri, gözetimli ve gözetimsiz öğrenimi, Tensorflow ile derin öğrenmeyi, doğal dil işlemeyi, Spark ile büyük veri işleme ve veri odaklı hikaye anlatımını kapsar. Python veri bilimi sertifikası ve işe hazır analitik eğitim arayanlar için idealdir.

Bu eğitmen liderli canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) Google Colab kullanarak gelişmiş sağlık uygulamaları için yapay zekayı kullanmayı öğrenmek isteyen orta düzeydeki veri bilimcileri ve sağlık profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Google Colab kullanarak sağlık için AI modellerini uygulayın.
• Sağlık verilerinde tahmin modellemesi için AI kullanın.
• AI destekli tekniklerle tıbbi görüntüleri analiz edin.
• AI tabanlı sağlık çözümlerinde etik konuları araştırın.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye'ta (online veya yerinde) hedeflenen, Apache Airflow kullanarak makine öğrenimi iş akışlarını otomatikleştirmeyi ve yönetmeyi isteyen orta düzeydeki katılımcılardır. Bu eğitim, model eğitimi, doğrulama ve dağıtım dahil olmak üzere makine öğrenimi iş akışlarını otomatikleştirmeye odaklanmaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şu konuları yapabilecek duruma gelecektir:

• Makine öğrenimi iş akışı orchestration için Apache Airflow'u kurma.
• Veri ön işleme, model eğitimi ve doğrulama görevlerini otomatikleştirme.
• Airflow'ü makine öğrenimi çerçeveleri ve araçlarıyla tümleştirme.
• Otomatik pipelines kullanarak makine öğrenimi modellerini dağıtım.
• Üretimdeki makine öğrenimi iş akışlarını izleme ve iyileştirme.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) ortamında, veri bilimcileri ve analistleri için AWS Cloud9'un veri bilimi iş akışlarını kolaylaştırmak üzere tasarlanmıştır. Bu eğitim, ara seviye seviyede veri bilimcileri ve analistler hedef almaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AWS Cloud9'da bir veri bilimi ortamı kurma.
• Python, R ve Jupyter Notebook kullanarak Cloud9'da veri analizi yapma.
• AWS Cloud9'u S3, RDS ve Redshift gibi AWS veri hizmetleriyle entegre etme.
• Makine öğrenimi model geliştirme ve dağıtım için AWS Cloud9'un kullanımı.
• Veri analizi ve işleme için bulut tabanlı iş akışlarını optimize etme.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerel) ortamında, büyük veri işleme ve analizi için Google Colab ve Apache Spark'yi kullanmak isteyen orta düzeyli veri bilimcileri ve mühendislerine yönelik olacak.

Bu eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• Google Colab ve Spark kullanarak büyük veri ortamını kurma.
• Apache Spark ile büyük veri kümelerini etkili bir şekilde işlemek ve analiz etme.
• Kooperatif bir ortamda büyük veriyi görselleştirme.
• Apache Spark'yi bulut tabanlı araçlarla entegre etme.

Google Colab Pro, ölçeklenebilir Python geliştirme için bulut tabanlı bir ortamdır ve talepkâr AI ve veri bilimi iş yükleri için yüksek performanslı GPUler, daha uzun çalışma süresi ve daha fazla bellek sunar.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), makine öğrenmesi, veri işleme ve güçlü not defteri arayüzünde işbirlikçi araştırma yapmak isteyen orta düzeyli Python kullanıcılarına yönelik olacak.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Colab Pro kullanarak bulut tabanlı Python not defterlerini kurmayı ve yönetmeyi.
• Hızlı hesaplama için Access GPUler ve TPUs'ları.
• Popüler kütüphaneler kullanarak (örn., TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) makine öğrenmesi iş akışlarını basitleştirmeyi.
• İşbirlikçi projeler için Google Drive ve harici veri kaynaklarıyla entegrasyon yapmayı.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çeşitli egzersizler ve uygulamalar.
• Canlı-lab ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak için bize ulaşın.

Bu eğitmen yönetimi, Türkiye'da (çevrimiçi veya face-to-face) ileri düzeyde bilgisayar görüşü konusunda daha derin bir anlayış geliştirmek ve Google Colab kullanarak TensorFlow'ın yeteneklerini keşfetmek isteyen profesyoneller hedeflenmiştir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek olacaklar:

• TensorFlow kullanarak konvolusyonel sinir ağları (CNN) oluşturma ve eğitim vermesi.
• Ölçeklenebilir ve etkin bulut tabanlı model geliştirimi için Google Colab'ı kullanma.
• Bilgisayar görüşü görevleri için görüntü ön işleme tekniklerini uygulama.
• Gerçek dünya uygulamaları için bilgisayar görüşü modelleri dağıtma.
• CNN modellerinin performansını artırmak için transfer öğrenimini kullanma.
• Görüntü sınıflandırma modellerinin sonuçlarını görselleştirme ve yorumlama.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), derin öğrenme tekniklerini Google Colab ortamında anlamak ve uygulamak isteyen orta düzeyli veri bilimcileri ve geliştiricilere yönelik olabilir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Derin öğrenme projeleri için Google Colab'yi kurma ve kullanma.
• Sinir ağlarının temellerini anlama.
• TensorFlow kullanarak derin öğrenme modellerinin uygulanması.
• Derin öğrenme modellerinin eğitimi ve değerlendirmesi.
• Derin öğrenme için TensorFlow'nin gelişmiş özelliklerinin kullanımı.

Bu Türkiye'ta (çevrimiçi veya yerel) gerçekleşen, eğitmenlerin yönettiği canlı eğitim, veri bilimci yelpazesinde yeni başlayanlar için tasarlanmıştır ve anlamlı ve görsel olarak çekici veri görselleştirmeleri oluşturmayı öğrenmek isteyen kişileri hedef almaktadır.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Google Colab'i görselleştirme için kurma ve kullanma.
• Matplotlib kullanarak çeşitli türde grafik oluşturma.
• Gelişmiş görselleştirme teknikleri için Seaborn'u kullanma.
• Grafikleri daha iyi sunum ve açıklık için özelleştirme.
• Görsel araçlar kullanarak veriyi etkili bir şekilde yorumlama ve sunma.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta seviye veri bilimcileri ve geliştiricilere Google Colab ortamında makine öğrenimi algoritmalarını etkili bir şekilde uygulama konusunda rehberlik eder.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Google Colab'ı makine öğrenimi projeleri için kurma ve kullanma.
• Çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını anlamak ve uygulamak.
• Scikit-learn gibi kütüphaneleri kullanarak veriyi analiz etme ve tahmin etme.
• Denetimli ve denetimsiz öğrenme modellerini uygulama.
• Makine öğrenimi modellerini etkili bir şekilde optimize etme ve değerlendirme.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (Türkiye'da çevrimiçi veya yerel olarak) orta düzeyde veri bilimcilerine ve geliştiricilere yönelik olup, Python kullanarak Google Colab'de doğal dil işleme tekniklerini uygulamak isteyen kişilere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Doğal dil işleme konseptlerinin temelini anlama.
• NLP görevleri için metin verilerini ön işlemesi ve temizleme.
• NLTK ve SpaCy kütüphaneleri kullanarak duygusal analizi gerçekleştirmek.
• Skalabilir ve işbirliği yapabilen geliştirme için Google Colab ile metin verileriyle çalışmak.

Bu eğitmen katarak, canlı eğitim (online veya face-to-face) Python programlama dilini sıfırdan öğrenmek isteyen başlangıç seviyesi geliştiriciler ve veri analistleri için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Python programlama dilinin temellerini anlamak.
• Google Colab ortamında Python kodu uygulamak.
• Kontrol yapılarını kullanarak bir Python programının akışını yönetmek.
• Fonksiyonları oluşturmak ve kodu etkili olarak organize etmek ve yeniden kullanmak.
• Python programlaması için temel kütüphaneleri keşfetmek ve kullanmak.

Bu eğitmen önderliğinde, canlı eğitim (online veya face-to-face) ileri düzey profesyonel için tasarlanmıştır ve Google Colab kullanarak yapay zeka geliştirme süreçlerinde reforansman öğrenmesinin pratik uygulamalarını daha derinlemesine anlamayı isteyen kişilere yönelik olmaktedir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Reforansman öğrenme algoritmalarının temel kavramlarını anlayacaklar.
• TensorFlow ve OpenAI Gym kullanarak reforansman öğrenme modelleri uygulayabilecekler.
• Deneme yanılma yoluyla öğrenen zeki ajentler geliştirebilecekler.
• Q-learning ve derin Q-ağları (DQN) gibi gelişmiş teknikleri kullanarak ajent performansını optimize edebilecekler.
• OpenAI Gym kullanarak simüle ortamlarda ajentlere eğitim verebilecekler.
• Gerçek dünya uygulamaları için reforansman öğrenme modellerini dağıtabilecekler.

Bu eğitmenle canlı eğitim (online veya on-site) Türkiye'da, gerçek dünya verilerine zaman serisi tahmin tekniklerini uygulamak isteyen orta düzeyli veri uzmanları için tasarlanmıştır. Google Colab kullanılarak.

Bu eğitimle birlikte, katılımcıların aşağıdaki becerileri kazanabilecekleri:

• Zaman serisi analizi temellerini anlamayı.
• Google Colab'yı zaman serisi verileri ile çalışmak için kullanmayı.
• ARIMA modellerini veri trendleri tahmin etmek için uygulamayı.
• Facebook’nin Prophet kütüphanesini esnek tahmine kullanmayı.
• Zaman serisi verilerini ve tahmin sonuçlarını görselleştirmeyi.