Istanbul Merkezli Veri Bilimi Eğitimleri

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), sıfırdan model oluşturmadan gerçek dünya problemlerini çözmek için önceden eğitilmiş modellerin kavramını anlamak ve bunları nasıl uygulayacaklarını öğrenmek isteyen yeni başlayan seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Önceden eğitilmiş modellerin kavramını ve faydalarını anlayabilecektir.
• Çeşitli önceden eğitilmiş model mimarilerini ve kullanım alanlarını keşfedebilecektir.
• Belirli görevler için önceden eğitilmiş bir modeli ince ayar yapabilecektir.
• Önceden eğitilmiş modelleri basit makine öğrenimi projelerinde uygulayabilecektir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Istanbul (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 tarafından yönetilen canlı eğitim Istanbul'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 önderliğindeki canlı eğitim Istanbul (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.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde (Istanbul – 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.

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.

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 liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul 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.

This course is designed for Marketing and Sales professionals eager to deepen their understanding of data science applications within these fields. It offers comprehensive coverage of various data science techniques applied to upselling, cross-selling, market segmentation, branding, and Customer Lifetime Value (CLV).\n

The Distinction Between Marketing and Sales - How do these two disciplines differ?

Simply put, sales focuses on targeting individuals or small groups, while marketing aims at larger audiences or the general public. Marketing involves research (identifying customer needs), product development (creating innovative solutions), and promotion (through advertising to build consumer awareness). Essentially, marketing generates leads and prospects. Once a product is launched, the sales team's role is to persuade customers to make a purchase. Sales converts leads into orders, whereas marketing focuses on long-term goals compared to the shorter-term objectives of sales.

KNIME Analytics Platform, veri odaklı yenilikler için önde gelen açık kaynak seçeneğidir. Verinizde gizli olan potansiyeli keşfetmenize, yeni içgörülere ulaşmanıza veya yeni gelecekleri tahmin etmenize yardımcı olur. 1000'den fazla modül, yüzlerce hazır çalıştırılabilir örnek, kapsamlı entegre araçlar ve mevcut en geniş ileri düzey algoritma seçeneği ile KNIME Analytics Platform, herhangi bir veri bilimcisi ve iş analistinin ideal araç kutusu olmaktadır.

KNIME Analytics Platform için bu kurs, başlangıç seviyesindeki kullanıcılar, ileri düzeydeki kullanıcılar ve KNIME uzmanları için KNIME'yi tanıma, daha etkin şekilde kullanma ve KNIME iş akışlarına dayalı net ve kapsamlı raporlar oluşturma konusunda ideal bir fırsat sunmaktadır.

Bu eğitmen yönlendirilmiş canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) veri profesyonellerinin KNIME'yı karmaşık iş ihtiyaçları için kullanmaya yönelik hedeflenen kitleye yöneliktir.

Programlama bilgisine sahip olmayan ve analitik senaryoları uygulamak için en modern araçları kullanmayı planlayan kimseler için hedeflenmiştir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• KNIME'yi yükleyip yapılandırabilirler.
• Veri Bilimi senaryoları oluşturabilirler.
• Modelleri eğitebilir, test edebilir ve doğrulayabilirler.
• Veri bilimi modellerinin değeri zinciri baştan sona uygulanabilir.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında elden geçirilen uygulamalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek veya bu program hakkında daha fazla bilgi almak istiyorsanız, lütfen bize ulaşın.

This instructor-led, live training in Istanbul (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 tarafından yönetilen, canlı eğitim Istanbul (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.