Data Science Programme Eğitimi

Bu, 5 günlük bir veri bilimi ve yapay zeka (AI) giriş kursudur.

Kurs, Python kullanılarak örnekler ve alıştırmalarla sunulmaktadır.

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 eğitimden tamamlanan katılımcılar, Veri Bilimi ve ilgili teknolojiler, yöntemler ve araçları hakkında pratik, gerçek dünya anlayışına sahip olacaklardır.

Katılımcılar, bu bilgiyi pratik alıştırmalar aracılığıyla kullanma fırsatı bulacaklardır. Grup etkileşimi ve eğitmen geri bildirimi, sınıfın önemli bir bileşenidir.

Kurs, Veri Biliminin temel kavramlarına girişle başlar ve daha sonra Veri Biliminde kullanılan araçlar ve yöntemlere ilerler.

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Teknik analistler
• IT danışmanları

Kursun Formatı

• Konuşma, tartışma, alıştırmalar ve yoğun pratik uygulamadan oluşur

Not

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için bizimle iletişime geçin.

Büyük veri, geleneksel veri işleme uygulama yazılımlarının yetersiz kaldığı kadar hacimli ve karmaşık veri kümeleridir. Büyük veri zorlukları arasında veri yakalama, veri depolama, veri analizi, arama, paylaşım, aktarım, görselleştirme, sorgulama, güncelleme ve bilgi gizliliği yer alır.

This course is meant for Marketing Sales Professionals who are intending to get deeper into application of data science in Marketing/ Sales. The course provides
detailed coverage of different data science techniques used for “upsale”, “cross-sale”, market segmentation, branding and CLV.

Difference of Marketing and Sales - How is that sales and marketing are different?

In very simplewords, sales can be termed as a process which focuses or targets on individuals or small groups. Marketing on the other hand targets a larger group or the general public. Marketing includes research (identifying needs of the customer), development of products (producing innovative products) and promoting the product (through advertisements) and create awareness about the product among the consumers. As such marketing means generating leads or prospects. Once the product is out in the market, it is the task of the sales person to persuade the customer to buy the product. Sales means converting the leads or prospects into purchases and orders, while marketing is aimed at longer terms, sales pertain to shorter goals.

Bu eğitmen yönlendirilen, canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi) Data Science alanında kariyer yapmak isteyen profesyoneller için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python ve MySql'yi yükleyip yapılandırmak.
• Data Science'nin ne olduğunu anlama ve nasıl her türlü işe değer katacağını öğrenmek.
• Python'da temel kodlamayı öğrenmek.
• Denetimli ve denetimsiz Makine Öğrenimi tekniklerini öğrenmek, uygulamak ve sonuçları yorumlamak.

Kurs Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneyim.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), veri biliminde işbirliğine dayalı geliştirme fikri tanıtılır ve Jupyter'ın "hesaplamalı bir fikrin yaşam döngüsü"nde nasıl kullanıldığı gösterilir. Katılımcılar, Jupyter ekosistemi üzerine kurulu örnek bir veri bilimi projesi oluşturma sürecinde yönlendirilir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Jupyter'ı kurmak ve yapılandırmak, bir ekip deposu oluşturmak ve Git ile entegre etmek.
• Proje işbirliğini sağlamak için Jupyter'ın uzantıları, etkileşimli widget'lar, çok kullanıcılı mod ve daha fazlası gibi özelliklerini kullanmak.
• Jupyter Notebook'ları ekip üyeleriyle oluşturmak, paylaşmak ve düzenlemek.
• Scala, Python, R arasından seçim yaparak, Apache Spark gibi büyük veri sistemlerine karşı kod yazmak ve yürütmek, tüm bunlar Jupyter arayüzü üzerinden.

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 eğitimdeki ilk bölümda, MATLAB'ın hem bir dil olarak hem de bir platform olarak işlevini ifade eden temellerine odaklanıyoruz. Bu tartışmaya dahil olan MATLAB sözdizimi, diziler ve matrisler, veri görselleştirme, betik geliştirme ve nesne yönelimli ilkelerin tanıtılması.

İkinci bölümde, MATLAB'ı veri madenciliği, makine öğrenimi ve tahmin analitiği için nasıl kullanacağımızı gösteriyoruz. Katılımcılara MATLAB yaklaşımının ve gücünün açık ve pratik bir perspektifini sağlamak için, MATLAB'ın diğer araçlar (örneğin, elektronik tablolar, C, C++, ve Visual Basic) ile kullanımı arasındaki karşılaştırmalar yapıyoruz.

Üçüncü bölümde, katılımcılara işlerini otomasyon aracılığıyla hızlandırmak için veri işleme ve rapor üretilmesini nasıl otomatize edebilecekleri konusunda bilgi vermekteyiz.

Kurs boyunca, katılımcılar laboratuvar ortamında elle yapılan alıştırmalar aracılığıyla öğrendiklerini uygulayacaklardır. Eğitim sonunda, katılımcılar MATLAB'ın yeteneklerini derin bir şekilde anlayacak ve gerçek dünyada veri bilimi sorunları çözme ve işlerini otomasyon aracılığıyla hızlandırma konusunda yetenekli olacaklardır.

Kurs boyunca ilerleme durumu ölçmek için değerlendirmeler yapılacaktır.

Kurs Formatı

• Kurs, teorik ve pratik alıştırmaları, vakıya tartışmalarını, örnek kod incelemesini ve elle yapılan uygulamayı içermektedir.

Not

• Uygulama oturumları, önceden ayarlanmış örnek veri rapor şablonlarına dayanacaktır. Spesifik gereksinimleriniz varsa, lütfen bizimle iletişime geçin.

This instructor-led, live training in Türkiye (online or onsite) is aimed at intermediate-level data analysts, developers, or aspiring data scientists who wish to apply machine learning techniques in Python to extract insights, make predictions, and automate data-driven decisions.

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

• Understand and differentiate key machine learning paradigms.
• Explore data preprocessing techniques and model evaluation metrics.
• Apply machine learning algorithms to solve real-world data problems.
• Use Python libraries and Jupyter notebooks for hands-on development.
• Build models for prediction, classification, recommendation, and clustering.

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.

Python, finans sektöründe büyük popülerlik kazanan bir programlama dilidir. En büyük yatırım bankaları ve hedge fonları tarafından benimsenen Python, temel ticaret programlarından risk yönetimi sistemlerine kadar geniş bir yelpazedeki finans uygulamalarını oluşturmak için kullanılmaktadır.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde, katılımcılar Python'yi kullanarak finansla ilgili belirli sorunları çözmek için pratik uygulamalar geliştirmeyi öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python programlama dilinin temellerini anlayabilecektir
• Python ile finans uygulamaları oluşturmak için en iyi geliştirme araçlarını indirebilecek, kurabilecek ve bakımını yapabilecektir
• Çeşitli kaynaklardan (CSV, Excel, veritabanları, web vb.) finansal verileri düzenlemek, görselleştirmek ve analiz etmek için en uygun Python paketlerini ve programlama tekniklerini seçebilecek ve kullanabilecektir
• Varlık tahsisi, risk analizi, yatırım performansı ve daha fazlası ile ilgili sorunları çözebilecek uygulamalar oluşturabilecektir
• Python uygulamasında sorun giderebilecek, entegre edebilecek, dağıtabilecek ve optimize edebilecektir

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Analistler
• Kantitatif Analistler

Kurs Formatı

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

Not

• Bu eğitim, finans profesyonellerinin karşılaştığı temel sorunlara çözümler sunmayı amaçlamaktadır. Ancak, eklemek veya daha ayrıntılı açıklamak istediğiniz belirli bir konu, araç veya teknik varsa, lütfen bizimle iletişime geçin.

Eğitim kursu, katılımcıları Python Programlama ile Web Uygulaması Geliştirme ve Veri Analitiği hazırlamaya yardımcı olacaktır. Bu veri görselleştirmesi, Yönetim Kurulu tarafından karar alma sürecinde büyük bir araçtır.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) veri analistleri ve web geliştiricileri için Qlik Sense'te ilişkisel modeller geliştirmeyi hedefler.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Qlik Sense'i veri biliminde uygulayın.
• Qlik Sense arayüzünü kullanın ve gezin.
• Yapay zeka etkileşimleriyle veri okuyabilen bir çalışma gücü oluşturun.
• Qlik Sense ile veri odaklı bir kurum oluşturma.

Bu 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.