Udemy
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
Development
Web Development Data Science Mobile Development Programming Languages Game Development Database Design & Development Software Testing Software Engineering Development Tools No-Code Development
Business
Entrepreneurship Communications Management Sales Business Strategy Operations Project Management Business Law Business Analytics & Intelligence Human Resources Industry E-Commerce Media Real Estate Other Business
Finance & Accounting
Accounting & Bookkeeping Compliance Cryptocurrency & Blockchain Economics Finance Finance Cert & Exam Prep Financial Modeling & Analysis Investing & Trading Money Management Tools Taxes Other Finance & Accounting
IT & Software
IT Certification Network & Security Hardware Operating Systems Other IT & Software
Office Productivity
Microsoft Apple Google SAP Oracle Other Office Productivity
Personal Development
Personal Transformation Personal Productivity Leadership Career Development Parenting & Relationships Happiness Esoteric Practices Religion & Spirituality Personal Brand Building Creativity Influence Self Esteem & Confidence Stress Management Memory & Study Skills Motivation Other Personal Development
Design
Web Design Graphic Design & Illustration Design Tools User Experience Design Game Design Design Thinking 3D & Animation Fashion Design Architectural Design Interior Design Other Design
Marketing
Digital Marketing Search Engine Optimization Social Media Marketing Branding Marketing Fundamentals Marketing Analytics & Automation Public Relations Advertising Video & Mobile Marketing Content Marketing Growth Hacking Affiliate Marketing Product Marketing Other Marketing
Lifestyle
Arts & Crafts Beauty & Makeup Esoteric Practices Food & Beverage Gaming Home Improvement Pet Care & Training Travel Other Lifestyle
Photography & Video
Digital Photography Photography Portrait Photography Photography Tools Commercial Photography Video Design Other Photography & Video
Health & Fitness
Fitness General Health Sports Nutrition Yoga Mental Health Dieting Self Defense Safety & First Aid Dance Meditation Other Health & Fitness
Music
Instruments Music Production Music Fundamentals Vocal Music Techniques Music Software Other Music
Teaching & Academics
Engineering Humanities Math Science Online Education Social Science Language Teacher Training Test Prep Other Teaching & Academics
AWS Certification Microsoft Certification AWS Certified Solutions Architect - Associate AWS Certified Cloud Practitioner CompTIA A+ Cisco CCNA CompTIA Security+ Amazon AWS AWS Certified Developer - Associate
Graphic Design Photoshop Adobe Illustrator Drawing Digital Painting InDesign Character Design Canva Figure Drawing
Life Coach Training Neuro-Linguistic Programming Mindfulness Personal Development Personal Transformation Meditation Life Purpose Emotional Intelligence Neuroscience
Web Development JavaScript React CSS Angular PHP WordPress Node.Js Python
Google Flutter Android Development iOS Development Swift React Native Dart Programming Language Mobile Development Kotlin SwiftUI
Digital Marketing Google Ads (Adwords) Social Media Marketing Google Ads (AdWords) Certification Marketing Strategy Internet Marketing YouTube Marketing Email Marketing Google Analytics
SQL Microsoft Power BI Tableau Business Analysis Business Intelligence MySQL Data Analysis Data Modeling Big Data
Business Fundamentals Entrepreneurship Fundamentals Business Strategy Online Business Business Plan Startup Freelancing Blogging Home Business
Unity Game Development Fundamentals Unreal Engine C# 3D Game Development C++ 2D Game Development Unreal Engine Blueprints Blender
2021-02-28 18:58:18
30-Day Money-Back Guarantee
Development Data Science Python

(50 Saat) Python A-Z™: Veri Bilimi ve Machine Learning

Python, Machine Learning (Makine Öğrenmesi), İstatistik, SQL, Büyük Veri, Doğal Dil İşleme. 9 Eğitim 1 Arada!
Bestseller
Rating: 4.7 out of 54.7 (4,855 ratings)
18,037 students
Created by Mustafa Vahit Keskin, Veri Bilimi Okulu
Last updated 10/2020
Turkish
30-Day Money-Back Guarantee

What you'll learn

  • Python programlamayı "neyi", "neden" yaptığınızı anlayarak öğreneceksiniz.
  • Veri bilimi ve makine öğrenmesine geniş bir bakış açısı kazanacaksınız
  • Python ile büyük veri analitiği ve büyük veride makine öğrenmesi uygulamaları yapabileceksiniz.
  • Makine öğrenmesini pekiştirecek ve algoritmalara özel optimizasyon teknikleri öğreneceksiniz.
  • Keşifçi veri analizi ve veri görselleştirme teknikleri ile analitik yorumlama kabiliyetleri kazanacaksınız.
  • SQL kullanarak sorgular yazmayı ve veri tabanı sistemlerini öğreneceksiniz.
  • Sentiment analizi ve makine öğrenmesi ile metin sınıflandırma modeli geliştirebileceksiniz.
  • Veri bilimi için istatistiğin önemini ve uygulamalarını öğreneceksiniz.
  • Twitter analitiğinin heyecan dolu dünyasına gireceksiniz.
  • Metin madenciliğinin temel basamaklarının öğrenecek ve kendi problemlerinize uygulayabileceksiniz.
  • İş problemlerine çözüm geliştirme farkındalığına varacaksınız.
  • Veri bilimi proje yönetimini öğrenecek ve iş hayatına adım atmaya hazır hale geleceksiniz.
  • Veri ön işleme ile modelleme öncesi veriyi hazır hale getirebileceksiniz.

Course content

18 sections • 491 lectures • 50h 6m total length

  • Preview03:30
  • Preview12:59
  • Preview04:51
  • Preview07:58
  • Biraz Daha Gerçek Hayat!
    06:00
  • Daha!
    08:01
  • Ödev - Genel Resim
    5 questions
  • Değerlendirme
    00:20

  • Giriş
    00:45
  • Eğitmen Hakkında Bilgilendirme
    03:48
  • Preview02:37
  • Preview03:22
  • Kursu Nasıl Verimli Takip Ederim?
    11:39
  • Kullanılan Kaynaklar
    03:58
  • Veri Bilimi Okulu CV Havuzu
    03:05
  • Udemy Puanlama Sistemi Hk. Bilgilendirme
    08:23
  • Değerlendirme
    00:20

  • Giriş
    01:05
  • Veri Okuryazarlığı Nedir?
    05:35
  • Popülasyon ve Örneklem
    03:16
  • Gözlem Birimi
    01:23
  • Değişkenler ve Değişken Türleri
    03:27
  • Ölçek Türleri
    05:26
  • Merkezi Eğilim Ölçüleri - Aritmetik Ortalama
    02:51
  • Merkezi Eğilim Ölçüleri - Medyan
    06:28
  • Merkezi Eğilim Ölçüleri - Mod
    01:38
  • Merkezi Eğilim Ölçüleri - Kartiller
    03:27
  • Merkezi Eğilim Ölçüleri - Merkezi Eğilimin Önemini Anlamak
    06:37
  • Dağılım Ölçüleri - Değişim Aralığı
    02:25
  • Dağılım Ölçüleri - Standart Sapma
    03:47
  • Dağılım Ölçüleri - Varyans
    01:48
  • Dağılım Ölçüleri - Çarpıklık
    04:56
  • Dağılım Ölçüleri - Basıklık
    05:02
  • İstatistiksel Düşünce Modelleri
    06:48
  • Verinin Tanımlanması
    16:46
  • Verinin Organize Edilmesi ve İndirgenmesi
    04:58
  • Verinin Gösterimi
    05:24
  • Verinin Analiz Edilmesi ve Yorumlanması
    07:00
  • Veri Okuryazarlığı Alıştırmalar - 1
    10 questions
  • Veri Okuryazarlığı Alıştırmalar - 2
    10 questions
  • Değerlendirme
    00:20

  • Bölüm Kodları
    00:01
  • Giriş
    02:21
  • Python'a Giriş
    05:14
  • Anaconda'nın İndirilmesi
    00:16
  • Windows Kurulum İşlemleri
    05:50
  • Linux Kurulum İşlemleri
    08:16
  • MacOS Kurulum İşlemleri
    04:04
  • İlk Adım
    07:13
  • Spyder Kişiselleştirme
    08:38
  • Çalışma Dizini Ayarları
    05:57
  • Sayılar ve Karakter Dizilerine (Strings) Giriş
    07:02
  • Karakter Dizilerini (Strings) Yakından Tanıyalım
    07:26
  • Uzunluk Bilgisine Erişmek: len Metodu
    05:45
  • Büyük Küçük Harf Dönüşümü: upper & lower Methodları
    06:45
  • Karakter Değiştirme: replace Metodu
    03:35
  • Karakter Kırpma İşlemleri: strip Metodu
    03:36
  • Metodlara Genel Bakış
    05:14
  • Karakter Dizilerinde Alt Küme İşlemleri (Substrings)
    06:23
  • Değişkenler (Variables)
    05:52
  • Tip Dönüşümleri
    06:46
  • Kod Çıktısını Ekrana Yazdırmak: print
    05:49
  • Python Programlama Alıştırmalar - 1
    10 questions
  • Python Programlama Alıştırmalar - 2
    10 questions
  • Python Programlama Alıştırmalar - 3
    10 questions
  • Liste Oluşturma
    06:02
  • Liste İçi Tip Sorgulama
    04:54
  • Liste Elemanlarına Erişmek
    05:58
  • Listelere Eleman Ekleme & Değiştirme & Silme
    07:39
  • Metodlar ile Eleman Ekleme & Silme: append & remove
    03:18
  • İndekse Göre Eleman Ekleme & Silme: insert & pop
    05:34
  • Diğer Liste Metodları
    05:22
  • Tuple (Demet) Oluşturma
    04:27
  • Tuple (Demet) Eleman İşlemleri
    02:46
  • Sözlük (Dictionary) Oluşturma
    06:36
  • Sözlük (Dictionary) Eleman Seçme İşlemleri
    05:20
  • Sözlük (Dictionary) Eleman Eklemek & Değiştirmek
    05:36
  • Set (Küme) Oluşturma
    07:15
  • Set (Küme) Eleman Ekleme & Çıkarma
    04:23
  • Setlerde Fark İşlemleri: difference & symmetric_difference
    04:21
  • Setlerde Kesişim & Birleşim İşlemleri: intersection & union
    03:35
  • Setlerde Sorgu İşlemleri
    04:20
  • Python Programlama Alıştırmalar - 4
    10 questions
  • Python Programlama Alıştırmalar - 5
    10 questions
  • Python Programlama Alıştırmalar - 6
    10 questions
  • Fonksiyonlara Giriş ve Fonksiyon Okuryazarlığı
    07:15
  • Fonksiyon Nasıl Yazılır?
    07:19
  • Bilgi Notuyla Çıktı Üretmek
    05:52
  • İki Argümanlı Fonksiyon Tanımlamak
    03:29
  • Ön Tanımlı Argümanlar
    05:41
  • Ne Zaman Fonksiyon Yazılır?
    06:08
  • Fonksiyon Çıktılarını Girdi Olarak Kullanmak: return
    04:34
  • Local ve Global Değişkenler
    03:20
  • Local Etki Alanından Global Etki Alanını Değiştirmek
    08:23
  • True-False Sorgulamaları
    02:56
  • if
    05:43
  • else
    05:00
  • elif
    07:27
  • Uygulama: if ve input ile Kullanıcı Etkileşimli Program
    09:03
  • for Döngüsü
    05:33
  • for Döngüsü Örnek
    04:19
  • Döngü ve Fonksiyonların Birlikte Kullanımı
    09:54
  • if, for ve Fonksiyonların Birlikte Kullanımı
    06:54
  • break & continue
    06:00
  • while
    04:24
  • Python Programlama Alıştırmalar - 7
    10 questions
  • Python Programlama Alıştırmalar - 8
    10 questions
  • Python Programlama Alıştırmalar - 9
    10 questions
  • Sınıflara Giriş ve Sınıf (Class) Tanımlamak
    05:29
  • Sınıf (Class) Özellikleri
    05:22
  • Sınıf Örneklemesi
    03:47
  • Örnek Özellikleri
    09:17
  • Örnek Metodları
    11:34
  • Miras Yapıları
    10:26
  • Fonksiyonel Programlamaya Giriş
    03:15
  • Yan Etkisiz Fonksiyonlar Örnek 1
    04:01
  • Yan Etkisiz Fonksiyonlar Örnek 2
    08:39
  • İsimsiz Fonksiyonlar
    04:16
  • Vektörel Operasyonlar
    06:52
  • Map & Filter & Reduce
    09:25
  • Modül Oluşturmak
    08:08
  • Hatalar İstisnalar
    09:11
  • Python Programlama Alıştırmalar - 10
    10 questions
  • Python Programlama Alıştırmalar - 11
    10 questions
  • Python Programlama Alıştırmalar - 12
    10 questions

  • Giriş
    03:09
  • Bölüm Kodları
    00:00
  • JupyterLab
    07:37
  • NumPy Giriş
    03:23
  • Neden NumPy?
    09:57
  • Numpy Array'i Oluşturmak
    08:39
  • Numpy Array Özellikleri
    03:31
  • Yeniden Şekillendirme: reshape
    03:44
  • Birleştirme (Concatenation)
    03:34
  • Array Ayırma (Splitting)
    05:25
  • Sıralama (Sorting)
    03:08
  • Numpy Quiz - 1
    4 questions
  • Numpy Quiz - 2
    4 questions
  • Numpy Quiz -3
    4 questions
  • Numpy Quiz - 4
    3 questions
  • Index ile Elemanlara Erişmek
    04:13
  • Array Alt Küme İşlemleri
    07:14
  • Alt Küme Üzerinde İşlem Yapmak
    04:27
  • Fancy Index ile Elemanlara Erişmek
    07:04
  • Koşullu Eleman İşlemleri
    04:11
  • Matematiksel İşlemler
    10:56
  • NumPy ile İki Bilinmeyenli Denklem Çözümü
    03:49
  • Numpy Quiz - 5
    4 questions
  • Numpy Quiz - 6
    4 questions
  • Numpy Quiz - 7
    2 questions
  • Pandas Giriş
    04:25
  • Pandas Serisi Oluşturma
    09:38
  • Eleman İşlemleri
    06:49
  • Pandas DataFrame Oluşturma
    08:51
  • Eleman İşlemleri
    13:42
  • Gözlem ve Değişken Seçimi
    10:30
  • Koşullu Eleman İşlemleri
    05:38
  • Birleştirme (Join) İşlemleri
    08:41
  • İleri Birleştirme İşlemleri
    05:42
  • Toplulaştırma ve Gruplama (Aggregation & Grouping)
    07:17
  • Gruplama İşlemleri
    07:35
  • Aggregate
    06:31
  • Filter
    04:36
  • Transform
    07:08
  • Apply
    04:32
  • Pivot Tablolar
    10:19
  • Dış Kaynaklı Veri Okuma
    14:33
  • Doküman Okuma Kültürü
    15:09
  • Pandas Dataframe Quiz - 1
    4 questions
  • Pandas Dataframe Quiz - 2
    3 questions
  • Değerlendirme
    00:20

  • Bölüm Kodları
    00:09
  • Giriş
    01:37
  • Büyük Resmi Görmek ve Veriyi Temsil Etmek
    06:22
  • Python'da Veri Görselleştirme
    04:17
  • Veriye İlk Bakış
    09:49
  • Veri Setinin Betimlenmesi
    09:58
  • Eksik Değerlerin İncelenmesi
    07:49
  • Kategorik Değişken Özetleri
    07:24
  • Sürekli Değişken Özetleri
    03:30
  • Veri Seti Hikayesi
    14:55
  • Sütun Grafiğin Oluşturulması
    04:27
  • Sütun Grafik Çaprazlamalar
    15:28
  • Histogram ve Yoğunluk Grafiğinin Oluşturulması
    10:17
  • Histogram ve Yoğunluk Çaprazlamalar
    15:19
  • Veri Seti Hikayesi
    08:34
  • Kutu Grafiğin Oluşturulması
    03:47
  • Kutu Grafik Çaprazlamalar
    11:48
  • Violin Grafiğin Oluşturulması
    02:22
  • Violin Çaprazlamalar
    02:20
  • Korelasyon Grafiğinin Oluşturulması
    03:37
  • Korelasyon Çaprazlamalar
    07:26
  • Doğrusal İlişkinin Gösterilmesi
    08:52
  • Scatter Plot Matrisi
    07:50
  • Isı Haritası (Heat Map)
    10:07
  • Veri Seti Hikayesi
    10:00
  • Çizgi Grafiğin Oluşturulması
    08:24
  • Basit Zaman Serisi Grafiği
    07:27
  • Değerlendirme
    00:21

  • Veri Bilimi için İstatistik Giriş
    01:48
  • Bölüm Kodları
    00:09
  • Örnek Teorisi
    06:04
  • Örnek Teorisi Uygulama
    07:33
  • Betimsel İstatistikler
    02:32
  • Betimsel İstatistikler Uygulama
    05:05
  • Güven Aralıkları
    07:20
  • İş Uygulaması: Fiyat Stratejisi Karar Destek Sistemi
    08:21
  • Olasılığa Giriş ve Olasılık Dağılımları
    04:08
  • Bernoulli Dağılımı
    05:01
  • Bernoulli Dağılımı Uygulama
    02:52
  • Büyük Sayılar Yasası
    08:40
  • Binom Dağılımı
    04:00
  • İş Uygulaması: Reklam Harcaması Optimizasyonu
    06:10
  • Poisson Dağılımı
    05:22
  • İş Uygulaması: İlan Girişi Hata Olasılıklarının Hesaplanması
    04:42
  • Normal Dağılım
    03:00
  • İş Uygulaması: Satış Olasılıklarının Hesaplanması
    11:50
  • Hipotez Testi Nedir?
    02:29
  • Hipotezler ve Türleri
    03:33
  • Hata Tipleri
    05:56
  • p-value
    04:05
  • Hipotez Testi Adımları
    03:09
  • Tek Örneklem T Testi
    04:54
  • İş Uygulaması: Ürün Satın Alma Adım Optimizasyonu
    12:57
  • İş Uygulaması: Web Sitesinde Geçirilen Sürenin Testi
    05:51
  • Tek Örneklem T Testi Varsayım Kontrolü
    07:18
  • Tek Örneklem T Testi Uygulaması
    02:18
  • Nonparametrik Tek Örneklem Testi
    05:10
  • Tek Örneklem Oran Testi
    01:51
  • İş Uygulaması: Dönüşüm Oranı Testi
    07:04
  • Bağımsız İki Örneklem T Testi
    04:16
  • İş Uygulaması: ML Modelinin Başarı Testi
    08:13
  • Bağımsız İki Örneklem T Testi Varsayım Kontrolü
    04:49
  • Bağımsız İki Örneklem T Testi Uygulaması
    04:47
  • Nonparametrik Bağımsız İki Örneklem T Testi
    01:30
  • Bağımlı İki Örneklem T Testi
    02:42
  • İş Uygulaması: Şirket İçi Eğitimin Performans Etkisi Ölçümü
    07:12
  • Bağımlı İki Örneklem T Testi Varsayım Kontrolü
    05:36
  • Bağımlı İki Örneklem T Testi Uygulaması
    03:38
  • Nonparametrik Bağımlı İki Örneklem Testi
    03:30
  • İki Örneklem Oran Testi
    01:29
  • İş Uygulaması: Kullanıcı Arayüzü Deneyi (AB Testi)
    06:45
  • Varyans Analizi
    02:07
  • İş Uygulaması: Anasayfa İçerik Stratejisi Belirleme
    06:56
  • Varsayım Kontrolü
    02:46
  • Hipotez Testi
    02:58
  • Nonparametrik Hipotez Testi
    01:28
  • Korelasyon Analizi
    07:26
  • İş Uygulaması: Bahşiş ile Ödenen Hesap Arasındaki İlişkinin İncelenmesi
    04:20
  • Korelasyon Varsayım Kontrolü
    01:52
  • Korelasyon Katsayısı Hipotez Testi
    03:07
  • Nonparametrik Korelasyon Testi
    03:55

  • Giriş
    01:37
  • Bölüm Kodları
    00:00
  • Veri Ön İşlemeye Genel Bakış
    04:11
  • Aykırı Gözlem
    04:07
  • Kime Göre Neye Göre Aykırı Gözlem
    08:08
  • Aykırı Değerleri Yakalamak
    11:19
  • Aykırı Değer Problemini Çözmek
    11:38
  • Çok Değişkenli Aykırı Gözlem Analizi
    13:15
  • Baskılama Yöntemi
    08:52
  • Eksik Gözlem Analizi
    14:24
  • Eksik Veri Hızlı Çözüm
    10:14
  • Eksik Veri Yapısının Görselleştirilmesi
    13:04
  • Silme Yöntemleri
    03:58
  • Basit Değer Atama Yöntemleri
    05:48
  • Kategorik Değişken Kırılımında Değer Atama
    06:39
  • Kategorik Değişkenler için Değer Atama
    03:22
  • Tahmine Dayalı Değer Atama - KNN & Random Forests & EM
    10:01
  • Değişken Standardizasyonu
    08:31
  • Değişken Dönüşümleri
    10:00
  • One-Hot Dönüşümü ve Dummy Değişken Tuzağı
    07:21
  • Veri Standardizasyonu - Dönüşümü
    30:12
  • Değerlendirme
    00:21

  • Makine Öğrenmesine Giriş
    19:46
  • Terminoloji
    09:54
  • Model Doğrulama Yöntemleri
    11:39
  • Model Başarı Değerlendirme Yöntemleri
    12:39
  • Yanlılık - Varyans Değiş Tokuşu
    13:12
  • Parametre & Hiperparametre & Model Optimizasyonu
    07:26
  • Değerlendirme
    00:21

  • Preview03:22
  • Bölüm Kodları
    00:10
  • Basit Doğrusal Regresyon - Teori
    14:26
  • Basit Doğrusal Regresyon - Model
    36:28
  • Preview03:06
  • Makine Öğrenmesinde Artıkların Önemi
    11:15
  • Çoklu Doğrusal Regresyon - Teori
    07:21
  • Çoklu Doğrusal Regresyon - Model
    09:52
  • Çoklu Doğrusal Regresyon - Tahmin
    05:23
  • Çoklu Doğrusal Regresyon - Model Tuning
    07:42
  • Temel Bileşen Regresyonu (PCR) - Teori
    04:39
  • PCR - Model
    13:08
  • PCR - Tahmin
    03:28
  • PCR - Model Tuning
    12:34
  • Kısmi En Küçük Kareler Regresyonu (PLS) - Teori
    03:48
  • PLS - Model
    03:33
  • PLS - Tahmin
    03:21
  • PLS - Model Tuning
    04:50
  • Ridge Regresyon - Teori
    04:01
  • Ridge Regresyon - Model
    06:53
  • Ridge Regresyon - Tahmin
    01:32
  • Ridge Regresyon - Model Tuning
    04:54
  • Lasso Regresyon - Teori
    02:56
  • Lasso Regresyon - Model
    03:01
  • Lasso Regresyon - Tahmin
    00:54
  • Lasso Regresyon - Model Tuning
    05:01
  • Preview01:55
  • ElasticNet Regresyon - Model
    00:49
  • ElasticNet Regresyon - Tahmin
    00:57
  • ElasticNet Regresyon - Model Tuning
    03:13
  • Değerlendirme
    00:22

Requirements

  • Bilgisayar/tablet/mobil cihaz ve internet bağlantısı

Description

9 Eğitim 1 Arada!

Platformun en kapsamlı, en çok satan ve en yüksek puanlı Python, Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi eğitimi. 140 alıştırma ile öğrendiklerinizi uygulama ve pekiştirme imkanı bulacaksınız.

21. Yüzyılın en popüler mesleklerinden birisi olarak görülen veri bilimcilik için gereken tüm yetkinlikleri ele alacağımız bu eğitim ile sıfırdan uzmanlığa veri bilimci olmak için gereken tüm yetkinlikleri sektör profesyoneli bir veri bilimciden gerçek hayat uygulamaları ile pekiştirme imkanı bulacaksınız.

Python programlama dilini sıfırdan ileri seviyeye "neyi", "neden" yaptığınızı anlayarak öğreneceksiniz. 

Kurs içeriği modern iş dünyasının gerçek senaryoları ile oluşturulmuştur ve  sıfırdan başlayanları ileri bir seviyeye ulaştırmak amacını taşımaktadır.


  • Python Programlama

  • Veri Okuryazarlığı

  • Veri Manipülasyonu

  • Keşifçi Veri Analizi

  • Veri Görselleştirme

  • Veri Bilimi için İstatistik

  • Veri Ön İşleme

  • Makine Öğrenmesi

  • Büyük Veri Analitiği

  • Doğal Dil İşleme ve Metin Madenciliği

  • Twitter Analitiği

  • Veri Tabanları ve SQL (Sqlite)

  • Veri Bilimi Proje Yönetimi


                                                                          --- Kurs ile İlgili Bazı Yorumlar ---


★★★★★ "Sadece tanıtım aşamasından bile kursun ne kadar kaliteli bir içeriğe sahip olduğunu anlayabiliyorsunuz. Eğitmen sağ olsun hiç teklemeden anlatıyor, akıcı bir konuşmaya sahip. İlerledikçe yorumu güncelleyeceğim." İbrahim Kaplan


★★★★★ "Bu kursu almadan önde başka eğitmenden kurs aldım ve eğitime devam ediyordum. Vahit hocanın ücretsiz "Veri Bilimi ve Veri Bilimcilik için Giriş Eğitimi" videolarını izledim tam aradığım anlatım şekli. Vahit hoca Phyton kursu yayınlar yayınlamaz satın aldım. Diğer kursa ara verdim ve bu kursa devam ediyorum. Vahit hocanın eğitim şekli, ders anlatması, kodlardan önce işin temeli ve mantığını vermesi çok hoşuma gitti. Vahit hocam elinize sağlık gerçekten. (bu arada diğer eğitim de kaliteli hakkını yemeyelim fakat bu kadar detaylı anlatım yok)" Hilmi El


★★★★★ "Az önce gönderini Linkedin de tesadüfen görüp kursunun tanıtım videolarını izledim. Ben 2 Türkçe bir de Jose portila dan İngilizce olmak üzere toplam 3 kurs aldım. Ama gerçekten yapılan işini amacını açıklayan seni gördüm. Türkçe içerikler genelde daha önce hazırlanmış olan ingilizce kursların benzeri şeklinde olur ama bu kurs ingilizce kursların çok üzerinde. Türkçeyi plaza dilinden uzak sade bir şekilde kullanman ve Özellikle işin matematiğini çok güzel açıklaman takdire şayan. Teşekkür ederim." Can Boran


★★★★★ "Bu platform içerisindeki en kapsamlı Veri Bilimi ve Machine Learning kursu. Detayları atlamadan , anlaşılır ve bir o kadar da herkesin anlayabileceği seviyede anlatması bu kursu bu seviyeye getiriyor. Vahit Hocam , emeğinize sağlık." Serkan Arslan


★★★★★ "Akıcı, açıklayıcı, basit anlatımı, zengin içeriği ve öğrendiklerinizi pekiştireceğiniz küçük sınavları ile, içeriği güncellenen bir yapısı olmasının yanında M.Vahit Keskin'in büyük bir zaman, emek ve özveri ile hazırlamış olduğu paha biçilemez bir kaynak, büyük bir paylaşım olarak görüyorum. Sizi her zaman çalışma ve öğrenme açısında motive eden, cesaret veren üslubuyla, soru sormakta çekinmeyeceğiniz, gercek hayattan orneklerle bakış açınızı değiştiren, hassas noktalara değinen iyi bir öğretmen. Daha önce aldığım diğer yerli ve yabancı kursların dışında her yönüyle farklı bir yerde görüyor ve herkese tavsiye ediyorum."  Eser SAHIN


★★★★★ "Vahit Bey'in tasarladığı kursun henüz başlarında olmakla birlikte , gerek konuların veriliş biçimi gerekse örneklemelerin anlaşılırlığından çok memnun olduğumu belirtmek isterim. Vahit bey'in anlatımı , sadece Veri bilişimi konularında hiçbir altyapı sahibi olmayanlar için diil , çocukların bile anlayabileceği düzeyde tasarlanmış. Daha da önemlisi , bir sorunla karşılaştığımızda geri dönüşlerin şaşırtıcı derecede hızlı ve yoğun olması. Şahsen Vahit bey tarafından whatsapp'dan arandığımı söylersem bu desteğin derecesi hakkında bir fikir sahibi olabilirsiniz sanırım . Vahit bey'e böyle bir eğitimi bu kadar uygun bir etiket ile sunduğu için ve tabi süregelen desteklerinden dolayı teşekkür etmek isterim. Veri bilişimi ve Yapay Zeka konularına ilgi duyan herkese başlangıç için şiddetle tavsiye ederim bu eğitimi. Kayıtsız kalmayın zira bir yerden başlayacaksanız bu kurs kesinlikle doğru yer." Haluk


Who this course is for:

  • Veri bilimi ve yapay zeka dünyasına meraklı olan öğrenciler
  • Yazılım kökenli olup veri bilimi dünyasına geçmek isteyenler
  • İstatistikçi olup veri bilimi dünyasına girmeyi hedefleyenler
  • Veri bilimine ilgili olan diğer herkes

Instructors

Mustafa Vahit Keskin
Data Science & Machine Learning & AI
Mustafa Vahit Keskin
  • 4.7 Instructor Rating
  • 13,986 Reviews
  • 85,241 Students
  • 7 Courses

İsveç’te veri bilimi ve yapay zeka danışmanı olarak çalışan Vahit, Türkiye ve Avrupa’da birçok kurum ile çalışmış, eğitimler vermiş ve danışmanlıklar yapmıştır.

Veri Bilimi Okulu kurucu ortaklarındandır. Veri Bilimi Okulu ve Vahit’in online eğitim platformlarında 90 binden fazla öğrencisi, 300’ten fazla bootcamp mezunu vardır. Bu programlardan mezun olan katılımcılar Türkiye’nin birçok şirketinde görev almaktadır.

İş birlikteliği yapılan şirketlerden bazıları:

Turkcell, İş Bankası, sahibindencom, Vodafone, THY, Türksat, Peak Games, Papara, ETİ, DHL, MetGlobal...


Veri Bilimi Okulu
AI & Data Science & Machine Learning & Big Data & SQL
Veri Bilimi Okulu
  • 4.7 Instructor Rating
  • 21,783 Reviews
  • 108,686 Students
  • 12 Courses

Merhabalar!

Sektör profesyonellerinden uluslararası kalitede eğitimler.

Veri Bilimi Okulu; eğitmenleri alanında uzman, sektör deneyimi olan ve eğitimcilik yapmış profesyonellerin bir araya geldiği bir platformdur.

Udemy Türkiye'nin veri bilimi, yapay zeka, makine öğrenmesi ve büyük veri alanlarında içerik üreten İLK partneridir.

Veri Bilimi Okulu ücretsiz eğitimler, seminerler, paneller ve ödüllü veri bilimi yarışmaları düzenleyen ve ekosistemi sürekli besleme anlayışına sahip sosyal sorumluluk yönü olan bir oluşumdur.

Profesyonel proje danışmanlıkları ve eğitimler ile Türkiye'de şirketlere kurumsal destek sağlayan Veri Bilimi Okulu sizlere profesyonel ve güncel olarak "dünyanın içeriğini" sunmayı amaçlamaktadır.

İş birliklikleri için: veribilimiokulu@gmail.com

  • Udemy for Business
  • Teach on Udemy
  • Get the app
  • About us
  • Contact us
  • Careers
  • Blog
  • Help and Support
  • Affiliate
  • Terms
  • Privacy policy
  • Cookie settings
  • Sitemap
  • Featured courses
Udemy
© 2021 Udemy, Inc.