Giriş: Google Colab için Data Science Eğitimi

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şu becerileri kazanacaklardır:

Türkiye'de (çevrimiçi veya yerel) yöneticinin canlı olarak verilen bu eğitimin hedef人群中的文本似乎中断了，让我来把它翻译完吧。看起来它应该是关于一个培训课程的概述，从英语翻译成土耳其语。以下是完整翻译：

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şu becerileri kazanacaklardır:

Türkiye’da (çevrimiçi veya yerel) yöneticinin canlı olarak verilen bu eğitim, makine öğrenimi modellerini daha iyi anlamayı, hiperparametre ayarlamada becerilerini geliştirmeyi ve Google Colab kullanarak modelleri etkili bir şekilde dağıtmayı isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

• Scikit-learn ve TensorFlow gibi popüler çerçeveler kullanarak gelişmiş makine öğrenimi modelleri uygulama.
• Hiperparametre ayarlaması yoluyla model performansını optimize etme.
• Google Colab kullanarak gerçek dünya uygulamalarında makine öğrenimi modellerini dağıtma.
• Google Colab'de büyük ölçekli makine öğrenimi projelerinde işbirliği yapma ve yönetme.

This instructor-led, live training in Türkiye (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and healthcare professionals who wish to leverage AI for advanced healthcare applications using Google Colab.

By the end of this training, participants will be able to:

• Implement AI models for healthcare using Google Colab.
• Use AI for predictive modeling in healthcare data.
• Analyze medical images with AI-driven techniques.
• Explore ethical considerations in AI-based healthcare solutions.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), paketleri ve veri analizi iş akışlarını tek bir platformda yakalamak, yönetmek ve dağıtmak için Anaconda ekosistemini kullanmak isteyen veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Anaconda bileşenlerini ve kütüphanelerini kurmak ve yapılandırmak.
• Anaconda'ün temel kavramlarını, özelliklerini ve faydalarını anlamak.
• Anaconda Navigator kullanarak paketleri, ortamları ve kanalları yönetmek.
• Veri bilimi ve makine öğrenimi için Conda, R ve Python paketlerini kullanmak.
• Çoklu veri ortamlarını yönetmek için bazı pratik kullanım durumlarını ve teknikleri öğrenmek.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (Türkiye'da ya online ya da on-site), büyük veri işleme ve analizinde Google Colab ve Apache Spark'u kullanmak isteyen orta düzeyli veri bilimcileri ve mühendisleri için tasarlanmıştır.

• Google Colab ve Spark kullanarak büyük veri ortamı kurma.
• Apache Spark ile büyük veri kümelerini verimli bir şekilde işlemek ve analiz etme.
• İşbirlikçi bir ortamda büyük veriyi görselleştirme.
• Apache Spark'u bulut tabanlı araçlarla entegre etme.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

Bu eğitmen destekli canlı eğitim (Türkiye'da veya online) ileri düzey profesyoneller için planlanmıştır ve bilgisayar görünümlerini daha iyi anlamayı ve TensorFlow'i kullanarak gelişmiş görünümsel modeller geliştirmenin kapasitelerini keşfetmeyi amaçlamaktadır.

• TensorFlow kullanarak convolüsyonel sinir ağı (CNN) modelleri oluşturmayı ve eğitmeyi.
• Google Colab'ı ölçeklenebilir ve verimli bulut tabanlı model geliştirme için kullanmayı.
• Bilgisayar görünümleri görevleri için görüntü ön işleme tekniklerini uygulamayı.
• Gerçek dünya uygulamaları için bilgisayar görünümsü modelleri dağıtmayı.
• CNN model performansını geliştirmek için transfer öğrenmesini kullanmayı.
• Görüntü sınıflandırma model sonuçlarını görselleştirip yorumlamayı.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şu becerileri edinecekler:

Bu eğitmen kılavuzlu canlı eğitim (Türkiye'da ya çevrimiçi veya yerel), derin öğrenme tekniklerini anlamak ve Google Colab ortamında uygulamak isteyen orta düzeyli veri bilimcilerine ve geliştiricilere yöneliktir.

• Derin öğrenme projeleri için Google Colab'ı kurma ve yönetme
• Sinir ağlarının temellerini anlamak
• TensorFlow kullanarak derin öğrenme modelleri uygulama
• Derin öğrenme modellerinin eğitimi ve değerlendirmesi
• TensorFlow'nin derin öğrenme için gelişmiş özelliklerini kullanma

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şu becerileri kazanacaklar:

Türkiye'ta (çevrimiçi veya yerel olarak) gerçekleştirilen bu eğitmen kılavuzlu canlı eğitim, anlamlı ve görsel olarak çekici veri görselleştirmeleri oluşturmayı öğrenmek isteyen başlangıç düzeyinde veri bilimcileri için tasarlanmıştır.

• Veri görselleştirme için Google Colab kurulumunu ve gezinmeyi yapın.
• Matplotlib kullanarak çeşitli türde çizimler oluşturun.
• Gelişmiş görselleştirme teknikleri için Seaborn'u kullanın.
• Daha iyi sunum ve anlaşılırlık için çizimleri özelleştirin.
• Görsel araçlar kullanarak veriyi etkili bir şekilde yorumlayın ve sunun.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), Data Science kullanarak kariyerlerini geliştirmek isteyen veri bilimcileri ve geliştiricileri hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri bilimi ve makine öğrenimi hakkında bilgi edinin.
• Veri analitiğini keşfedin.
• Kaggle hakkında bilgi edinin ve nasıl çalıştığını öğrenin.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) orta düzeyli veri bilimcilerine ve geliştiricilere yönelik olup, Google Colab环境中高效应用机器学习算法。

• 为机器学习项目设置和导航Google Colab。
• 理解并应用各种机器学习算法。
• 使用Scikit-learn等库来分析和预测数据。
• 实现监督学习和无监督学习模型。
• 有效地优化和评估机器学习模型。

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), daha hızlı veri analizi için Pandas ile paralel hesaplamalar oluşturmak ve uygulamak isteyen veri bilimcileri ve geliştiricileri hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Modin ile ölçeklenebilir Pandas iş akışlarını geliştirmek için gerekli ortamı kurmak.
• Modin'in özelliklerini, mimarisini ve avantajlarını anlamak.
• Modin, Dask ve Ray arasındaki farkları bilmek.
• Modin ile Pandas işlemlerini daha hızlı gerçekleştirmek.
• Tüm Pandas API'sini ve işlevlerini uygulamak.

Bu eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanacaklar:

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (online veya on-site), Python kullanarak NLP tekniklerini uygulamak isteyen orta seviye veri bilimcileri ve geliştiricilere yöneliktir.

• Doğal dil işleme konseptlerini anlamayı öğrenecekler.
• NLP görevleri için metin verisini ön işleme ve temizleme yapacaklar.
• NLTK ve SpaCy kütüphanelerini kullanarak duyarlık analizi gerçekleştirme.
• Google Colab kullanarak ölçeklenebilir ve işbirlikçi geliştirme için metin verileriyle çalışacaklar.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

Bu eğitmen tarafından verilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), temel düzeyde geliştiricilere ve veri analistlerine yönelik olup, Python programlamayı Google Colab kullanarak sıfırdan öğrenmek isteyen kişilere yöneliktir.

• Python programlama dilinin temellerini anlamak.
• Google Colab ortamında Python kodunu uygulamak.
• Karar yapıcı yapıları kullanarak bir Python programının akışını yönetmek.
• Fonksiyonlar oluşturmak ve kodu etkili bir şekilde düzenleme ve yeniden kullanmayı sağlamak.
• Python programlaması için temel kütüphaneleri keşfetmek ve kullanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), RAPIDS kullanarak GPU hızlandırılmış veri işlem hatları, iş akışları ve görselleştirmeler oluşturmak isteyen veri bilimcileri ve geliştiricilere yöneliktir; XGBoost, cuML gibi makine öğrenimi algoritmalarını uygulayarak.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• NVIDIA RAPIDS ile veri modelleri oluşturmak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• RAPIDS’nin özelliklerini, bileşenlerini ve avantajlarını anlamak.
• Uçtan uca veri ve analiz işlem hatlarını hızlandırmak için GPU’ları kullanmak.
• cuDF ve Apache Arrow ile GPU hızlandırılmış veri hazırlama ve ETL uygulamak.
• XGBoost ve cuML algoritmalarıyla makine öğrenimi görevlerini nasıl gerçekleştireceğini öğrenmek.
• cuXfilter ve cuGraph ile veri görselleştirmeleri oluşturmak ve grafik analizi yapmak.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şu becerileri kazanabilecekler:

Bu eğitmen-destekli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), Google Colab kullanarak yapay zeka geliştirme bağlamında takdir Learning'ın pratik uygulamalarını derinlemesine anlamlandırmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

• Takdir öğrenme algoritmalarının temel kavramlarını anlama.
• TensorFlow ve OpenAI Gym kullanarak takdir öğrenme modelleri uygulama.
• Deneyden-deneyime dayalı öğrenme yapan zeka_agentleri geliştirme.
• Q-öğrenme ve derin Q ağları (DQNs) gibi gelişmiş teknikler kullanarak agentlerin performansını iyileştirme.
• OpenAI Gym kullanarak simüle ortamlarda agentleri eğitme.
• Gerçek dünya uygulamaları için takdir öğrenme modellerini dağıtma.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (Türkiye'da çevrimiçi veya yerel olarak) orta düzeyli veri profesyonellerine yönelik olup, gerçek dünya verilerine zaman serisi tahmin tekniği uygulamak isteyenler için tasarlanmıştır.

• Zaman serisi analizinin temellerini anlamak.
• Google Colab ile zaman serisi verileriyle çalışmak.
• ARIMA modellerini veri trend tahminlerine uygulamak.
• Facebook'in Prophet kütüphanesini esnek tahmine kullanmak.
• Zaman serisi verilerini ve tahmin sonuçlarını görselleştirmek.