DataRobot Eğitimi

Bu eğitmen liderli canlı eğitimde, katılımcılar Büyük Veri teknolojilerine yaklaşmanın nasıl olması gerektiği, mevcut süreçlerin ve politikaların üzerindeki etkilerini değerlendirme ve suç faaliyetlerinin tespiti ve önlenmesi amacıyla bu teknolojilerin uygulanması konusunda bilgi edinecekler. Dünyanın dört bir yanındaki hukuk uygulama kuruluşlarının benimsemeye yönelik yaklaşımları, zorlukları ve sonuçlarını inceleyerek derinlemesine görüşler elde edecektir.

Eğitimin sonunda katılımcılar:

• Sorgulamalar sırasında hikayeyi birleştirmek için Büyük Veri teknolojisini geleneksel veri toplama süreçleriyle nasıl birleştirilebileceği hakkında bilgi sahibi olacaklardır.
• Veri analizi için endüstri standartlı büyük veri depolama ve işleme çözümlerini uygulayabileceklerdir.
• Suç soruşturması için veri odaklı yaklaşımı etkinleştirebilecek en uygun araçları ve süreçleri benimsemek için bir teklif hazırlayabileceklerdir.

Hedef Kitle

Erişiminiz olan verilerden anlam çıkarmaya çalışıyorsanız veya internet üzerinde bulunan yapılandırılmamış verileri (Twitter, LinkedIn gibi) analiz etmek istiyorsanız bu kurs size uygundur.

Kursun hedef kitlesi çoğunlukla karar vericilere ve toplamaya değen verilerin ne olduğu ve analiz edilmeye değen verilerin ne olduğu konusunda seçim yapmaları gereken kişilere yöneliktir.

Konfigürasyonu yapan kişiler için tasarlanmamıştır, ancak bu kişiler genel bakıştan faydalanabilirler.

Teslimat Şekli

Kurs sırasında katılımcılara çoğunlukla açık kaynak teknolojileri kullanılarak çalışan örnekler sunulacaktır.

Kısa dersler, katılımcıların sunumu ve basit alıştırmalarıyla takip edilecektir.

İçerik ve Kullanılan Yazılımlar

Kullanılan tüm yazılım, kurs her seferinde çalıştırıldığında güncellenir, bu nedenle mümkün olan en yeni sürümleri kontrol ederiz.

Kurs, veriyi elde etmekten başlayarak, biçimlendirmek, işlemek ve analiz etmeye kadar geçen süreci kapsamaktadır. Makine öğrenimi kullanılarak karar alma sürecinin otomatikleştirilmesini açıklamaktadır.

Bu eğitmenlerce yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) orta düzeyde geliştiriciler için tasarlanmıştır ve tahmin edici analiz ve yapıcı modeller kullanarak AI destekli uygulamalar oluşturmaya isteyen kişileri hedef almaktadır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Tahmin edici AI ve yapıcı modellerin temellerini anlamak.
• Tahmin edici kodlama, tahminler ve otomasyon için AI destekli araçları kullanmak.
• Metin ve kod üretimi için LLM'ler (Büyük Dil Modelleri) ve dönüştürücüler uygulamak.
• Zaman serisi tahminleri ve AI tabanlı önerileri uygulamak.
• Gerçek dünya uygulamaları için AI modellerini geliştirmek ve iyileştirmek.
• AI dağıtımındaki etik düşünceleri ve en iyi uygulamaları değerlendirmek.

Bu Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) gerçekleşen, eğitmen yönetimi altında olan canlı eğitim, tahmin edici AI'nin temellerini anlamak isteyen yeni başlayan IT profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Tahmin edici AI'nin temel kavramlarını ve uygulamalarını anlamak.
• Tahmine dayalı analiz için veri toplama, temizleme ve ön işleme yapmak.
• Veriyi keşfetmek ve görselleştirmek için yorumlar ortaya çıkarmak.
• Tahminleri yapma için temel istatistiksel modeller oluşturma.
• Tahmine dayalı model performansını değerlendirme.
• Gerçek dünyada tahmin edici AI kavramlarını uygulama.

R, istatistiksel hesaplama, veri analizi ve grafikler için açık kaynaklı ve ücretsiz bir programlama dilidir. R, şirketler ve akademisyenler tarafından giderek artan sayıda yönetici ve veri analisti tarafından kullanılmaktadır. R'nin veri madenciliği için geniş bir paket yelpazesi bulunmaktadır.

Tahmini analiz, gelecekle ilgili tahminlerde bulunmak için veri analizinin kullanılması sürecidir. Bu süreç, gelecekteki olayları tahmin etmek için öngörüsel bir model oluşturmak amacıyla veri, veri madenciliği, istatistik ve makine öğrenimi tekniklerini kullanır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar, Matlab'ı kullanarak öngörüsel modeller oluşturmayı ve gelecekteki olayları tahmin etmek için bunları büyük örneklem veri kümelerine nasıl uygulayacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Tarihsel ve işlem verilerindeki kalıpları analiz etmek için öngörüsel modeller oluşturmak
• Riskleri ve fırsatları belirlemek için öngörüsel modelleme kullanmak
• Önemli eğilimleri yakalayan matematiksel modeller oluşturmak
• Cihazlardan ve iş sistemlerinden gelen verileri kullanarak israfı azaltmak, zamandan tasarruf etmek veya maliyetleri düşürmek

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Mühendisler
• Alan uzmanları

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyde veri profesyonelleri hedeflenmektedir. Bu grup, makine öğrenme tekniklerini satış tahminleri ve nöral ağlar kullanarak tahmine dayalı modelleme dahil olmak üzere veri tabanlı iş sorunlarına uygulamayı isteyen kişilerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek durumda olacaktır:

• Makine öğrenme temel kavramlarını ve türlerini anlama.
• Sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve ilişkilendirme analizi için anahtar algoritmaları uygulama.
• Python kullanarak keşifçi veri analizi ve veri hazırlığı yapma.
• Doğrusal olmayan modelleme görevleri için nöral ağları kullanma.
• Satış verilerini de içeren iş tahminleri için tahmine dayalı analitik uygulama.
• Görsel ve istatistiksel teknikler kullanarak model performansını değerlendirme ve optimize etme.

Bu Türkiye (çevrimiçi veya現場) yerel eğitim, tahmin edici AI'yi DevOps uygulamalarına entegre etmek isteyen orta düzeyli DevOps profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Tahmin edici analiz modellerini uygulayarak ve çözmek için DevOps pipeline'indeki meydana gelebilecek zorlukları öngörebilirsiniz.
• Geliştirilmiş izleme ve operasyonlar için AI ile desteklenen araçları kullanabilirsiniz.
• Yazılım teslimat akışlarını iyileştirmek için makine öğrenimi tekniklerini uygulayabilirsiniz.
• Proaktif sorun çözümü ve optimizasyonu için AI stratejileri tasarlayabilirsiniz.
• DevOps'ta AI kullanımı etik açıdan düşüncelere yer verebilirsiniz.

R, istatistiksel hesaplama, veri analizi ve grafikler için açık kaynaklı ücretsiz bir programlama dilidir. R, şirketler ve akademideki yöneticiler ve veri analistleri tarafından artan sayıda kişi tarafından kullanılmaktadır. R, veri madenciliği için çeşitli paketlere sahiptir.

RapidMiner, hızlı uygulama prototipleme ve geliştirme için açık kaynaklı bir veri bilimi yazılım platformudur. Veri hazırlama, makine öğrenimi, derin öğrenme, metin madenciliği ve tahmine dayalı analiz için entegre bir ortam içerir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, veri hazırlama, makine öğrenimi ve tahmine dayalı model dağıtımı için RapidMiner Studio'nun nasıl kullanılacağını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• RapidMiner'ü kurmak ve yapılandırmak
• RapidMiner ile veri hazırlamak ve görselleştirmek
• Makine öğrenimi modellerini doğrulamak
• Verileri birleştirmek ve tahmine dayalı modeller oluşturmak
• Tahmine dayalı analitiği bir iş sürecine dahil etmek
• RapidMiner'ü sorun gidermek ve optimize etmek

Hedef Kitle

• Veri bilimcileri
• Mühendisler
• Geliştiriciler

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

Not

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçerek ayarlama yapınız.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç düzeyinden orta düzeyde analistler, araştirmacılar ve profesyoneller için SPSS'yi veri hazırlığı, istatistiksel analiz ve tahmin modellemesi için kullanmayı öğrenmek üzere tasarlanmıştır.