Google Colab'ı Veri Bilimciliği için Kullanmaya Giriş Eğitimi
Google Colab, kullanıcıların Python kodu yazıp çalıştırmak için web tabanlı etkileşimli bir ortam sağlayan ücretsiz, bulut tabanlı bir platformdur.
Bu eğitmen önderliğindeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) beginner seviyesindeki veri bilimcileri ve IT profesyonellerini Google Colab kullanarak temel veri bilimciliği konseptlerini öğrenmeye yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar:
- Google Colab'ı kurup kullanmaya başlayabileceklerdir.
- Temel Python kodu yazıp çalıştırabileceklerdir.
- Veri kümelerini içe aktarip yönetebileceklerdir.
- Python kitaplıklarını kullanarak görselleştirmeler oluşturabileceklerdir.
Eğitim Formatı
- Etkileşimli ders ve tartışma.
- Birçok alıştırma ve uygulama.
- Canlı-lab ortamında elden geçirme.
Eğitim Özelleştirme Seçenekleri
- Bu eğitimin özelleştirilmiş bir versiyonunu talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.
Eğitim İçeriği
Google Colab'a Giriş
- Google Colab Hakkında Genel Bakış
- Google Colab'ı Kurma
- Google Colab Arayüzüne Navigasyon
Google Colab ile Başlarken
- Not Defterlerini Oluşturma ve Yönetme
- Temel İşlemler
- Belgelemek için Markdown'ın Kullanımı
Python Programlama'ya Giriş
- Python Temelleri
- Kontrol Yapıları
- Fonksiyonlar ve Modüller
Google Colab'da Kitaplıklarla Çalışma
- Popüler Kitaplıklara Giriş
- Kitaplıkların Kurulumu ve İçe Aktarılması
Veri Kümelerini İçe Aktarma ve Yönetme
- Veriyi Google Colab'a Yüklemek
- Temel Veri Yönetimi
Veri Görselleştirmesi
- Veri Görselleştirme'ye Giriş
- Matplotlib ile Grafik Oluşturma
İşbirlikçi Özellikler
- Google Colab'da İşbirliği Yapma
- Gerçek Zamanlı İşbirliği
İpuçları ve En İyi Uygulamalar
- Google Colab'ı Etkili Kullanma
- Veri Bilim Projesindeki En İyi Uygulamalar
Özeti ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Önceden programlama deneyimi gerektirmez
Hedef Kitle
- Veri bilimciler
- IT profesyonelleri
Açık Eğitim Kursları 5 ve üzeri katılımcı gerektirir.
Google Colab'ı Veri Bilimciliği için Kullanmaya Giriş Eğitimi - Rezervasyon
Google Colab'ı Veri Bilimciliği için Kullanmaya Giriş Eğitimi - Talep Oluştur
Google Colab'ı Veri Bilimciliği için Kullanmaya Giriş - Danışmanlık Talebi
Danışmanlık Talebi
Yaklaşan Etkinlikler
İlgili Kurslar
Google Colab ile Gelişmiş Makine Öğrenmesi Modelleri
21 SaatBu 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.
Google Colab ile Sağlıkta Yapay Zeka
14 SaatBu 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.
Anaconda Veri Bilimciler için Ekosistemi
14 SaatBu 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.
Big Data Colab ve Apache Spark ile Analizler Google
14 SaatBu 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 ve TensorFlow ile Bilgisayar Görüşü
21 SaatBu 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.
Deep Learning ile TensorFlow içinde Google Colab
14 SaatBu 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.
Data Visualization ile Google Colab
14 SaatBu 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.
Kaggle
14 SaatBu 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.
Google Colab ile Makine Öğrenimi
14 SaatBu 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.
Python Pandas İş akışlarını Modin ile hızlandırma
14 SaatBu 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.
Natural Language Processing (NLP) ile Google Colab
14 SaatBu 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.
Python Programming Temel Bilgiler Google Colab kullanarak
14 SaatBu 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.
GPU ile Veri Bilimi NVIDIA RAPIDS ile
14 SaatBu eğitmen tarafından yönetilen, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) veri bilimcilerine ve geliştiricilere RAPIDS'i kullanarak GPU hızlandırılmış veri hatları, iş akışları ve görselleştirmeler oluşturmayı, XGBoost, cuML gibi makine öğrenimi algoritmalarını uygulamayı hedef almaktadır.
Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:
- NVIDIA RAPIDS ile veri modelleri oluşturmak için gerekli geliştirme ortamını kurma.
- RAPIDS'in özelliklerini, bileşenlerini ve avantajlarını anlamak.
- GPU'ları uçtan uca veri ve analitik hatlarını hızlandırmaya kullanma.
- cuDF ve Apache Arrow ile GPU hızlandırılmış veri hazırlığı ve ETL uygulama.
- XGBoost ve cuML algoritmalarıyla makine öğrenimi görevleri nasıl gerçekleştirileceğini öğrenme.
- cuXfilter ve cuGraph ile veri görselleştirmeleri oluşturma ve grafik analizi yürütme.
Reinforcement Learning ile Google Colab
28 SaatBu 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.
Zaman Serisi Analizi Google Colab ile
21 SaatBu 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.