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 Amazon AWS CompTIA Security+ AWS Certified Developer - Associate
Photoshop Graphic Design Adobe Illustrator Drawing Digital Painting InDesign Character Design Canva Figure Drawing
Life Coach Training Neuro-Linguistic Programming Mindfulness Personal Development Personal Transformation Life Purpose Meditation Coaching 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 Retargeting
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
30-Day Money-Back Guarantee

This course includes:

  • 18.5 hours on-demand video
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
Development Programming Languages Machine Learning

Python ile Makine Öğrenmesi (2020)

Python ve makine öğrenmesinde sıfırdan başlayarak uzun bir maratona hazır mısınız?
Rating: 4.4 out of 54.4 (253 ratings)
10,316 students
Created by Enes Zengin, F. Berkay AKALIN
Last updated 11/2020
Turkish
30-Day Money-Back Guarantee

What you'll learn

  • Makine Öğrenmesi
  • Python
  • Python ve Veri Analizi
  • Python ve Makine Öğrenmesi
  • Gözetimli Öğrenme
  • Gözetimsiz Öğrenme

Course content

10 sections • 102 lectures • 18h 43m total length

  • Preview03:06
  • Preview02:52
  • Preview02:30
  • Preview02:16

  • Preview08:56
  • Makine Öğrenmesi
    3 questions
  • Makine Öğrenmesi Konseptleri
    07:26
  • Makine Öğrenmesi Konseptleri
    2 questions
  • Makine Öğrenmesi Akışı
    06:38
  • Makine Öğrenmesi Akışı
    3 questions
  • Gözetimli Öğrenme (Supervised Learning)
    11:12
  • Gözetimli Öğrenme (Supervised Learning)
    3 questions
  • Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)
    07:18
  • Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)
    1 question
  • Performans Analizi
    10:56
  • Performans Analizi
    1 question
  • Performansı Arttırmak
    06:38
  • Performansı Arttırmak
    1 question
  • Derin Öğrenme (Deep Learning)
    08:07
  • Derin Öğrenme (Deep Learning)
    1 question
  • Bilgisayarlı Görü (Computer Vision)
    11:42
  • Bilgisayarlı Görü (Computer Vision)
    1 question
  • Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing)
    09:00
  • Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing)
    1 question
  • Makine Öğrenmesinin Sınırlamaları
    07:18
  • Makine Öğrenmesinin Sınırlamaları
    1 question

  • Preview06:11
  • Python Ortamları (Python Environments)
    11:28
  • Değişkenler ve Tipler (Variables and Types)
    06:21
  • Değişkenler ve Tipler (Variables and Types)
    5 questions
  • Listeler (Lists)
    05:23
  • Listeler (Lists)
    3 questions
  • Alt Küme Listeleri (Subsetting Lists)
    07:15
  • Alt Küme Listeleri (Subsetting Lists)
    3 questions
  • Liste İşlemleri (List Manipulations)
    08:37
  • Liste İşlemleri (List Manipulations)
    3 questions
  • Fonksiyonlar (Functions)
    05:21
  • Fonksiyonlar (Functions)
    3 questions
  • Metotlar (Methods)
    04:36
  • Metotlar (Methods)
    3 questions
  • Paketler (Packages)
    07:01
  • Paketler (Packages)
    3 questions
  • Numpy (Nümerik Python)
    10:40
  • Numpy (Nümerik Python)
    5 questions
  • 2 Boyutlu Numpy Dizileri (2D Numpy Arrays)
    09:00
  • 2 Boyutlu Numpy Dizileri (2D Numpy Arrays)
    3 questions
  • Numpy: Temel İstatistikler
    12:46
  • Numpy: Temel İstatistikler
    1 question

  • Preview08:20
  • Matplotlib: Giriş
    3 questions
  • Matplotlib: Histogram
    08:51
  • Matplotlib: Histogram
    3 questions
  • Matplotlib: Özelleştirme
    09:05
  • Matplotlib: Özelleştirme
    3 questions
  • Sözlükler-1 (Dictionaries)
    06:12
  • Sözlükler-1 (Dictionaries)
    3 questions
  • Sözlükler-2 (Dictionaries)
    10:10
  • Sözlükler-2 (Dictionaries)
    3 questions
  • Pandas Veri Çerçeveleri-1 (DataFrames)
    13:14
  • Pandas Veri Çerçeveleri-1 (DataFrames)
    3 questions
  • Pandas Veri Çerçeveleri-2 (DataFrames)
    14:35
  • Pandas Veri Çerçeveleri-2 (DataFrames)
    3 questions
  • Karşılaştırma Operatörleri
    08:50
  • Karşılaştırma Operatörleri
    3 questions
  • Boolean Operatörleri (Boolean Operators)
    09:04
  • Boolean Operatörleri (Boolean Operators)
    3 questions
  • Koşullu Durumlar: if,elif,else (Conditional Statements)
    11:00
  • Koşullu Durumlar: if,elif,else (Conditional Statements)
    3 questions
  • Pandas Veri Çerçevesini Filtreleme (Filtering Pandas DataFrame)
    12:59
  • Pandas Veri Çerçevesini Filtreleme (Filtering Pandas DataFrame)
    3 questions
  • while Döngüleri (while Loops)
    06:40
  • while Döngüleri (while Loops)
    3 questions
  • for Döngüleri (for Loops)
    11:44
  • for Döngüleri (for Loops)
    3 questions
  • Veri Yapıları Üzerine Döngüler-1
    11:29
  • Veri Yapıları Üzerine Döngüler-1
    3 questions
  • Veri Yapıları Üzerine Döngüler-2
    12:19
  • Veri Yapıları Üzerine Döngüler-2
    3 questions

  • Rastgele Sayılar (Random Numbers)
    11:27
  • Rastgele Yürüyüş (Random Walk)
    14:32
  • Dağılım (Distribution)
    24:45

  • Preview10:25
  • Özgün Fonksiyonlar
    3 questions
  • Çoklu Parametreler ve Değerler
    09:45
  • Çoklu Parametreler ve Değerler
    3 questions
  • Fonksiyon Uygulaması
    17:58
  • Kapsam ve Fonksiyonlar
    07:06
  • Kapsam ve Fonksiyonlar
    3 questions
  • İç İçe Fonksiyonlar (Nested Functions)
    13:26
  • İç İçe Fonksiyonlar (Nested Functions)
    3 questions
  • Fonksiyonlarda Varsayılan ve Esnek Parametreler
    10:38
  • Fonksiyonlarda Varsayılan ve Esnek Parametreler
    3 questions
  • Fonksiyon Uygulaması
    18:13
  • Lambda Fonksiyonları (Lambda Functions)
    07:37
  • Lambda Fonksiyonları (Lambda Functions)
    3 questions
  • Hata Yönetimi (Error Handling)
    09:37
  • Hata Yönetimi (Error Handling)
    3 questions
  • Iteratorlere Giriş
    10:01
  • Iteratorlere Giriş
    3 questions
  • Iterator Fonksiyonları
    08:48
  • Iterator Fonksiyonları
    3 questions
  • Iteratorler ve Veri
    10:19
  • Iteratorler ve Veri
    3 questions
  • List Comprehensions
    07:41
  • List Comprehensions
    3 questions
  • İleri Seviye List Comprehensions
    06:43
  • İleri Seviye List Comprehensions
    3 questions
  • Generators
    10:50
  • Generators
    3 questions

  • Preview10:07
  • Keşifsel Veri Analizi (Exploratory Data Analysis)
    3 questions
  • Histogram
    14:07
  • Histogram
    3 questions
  • Bee Swarm Plots
    08:35
  • Bee Swarm Plots
    3 questions
  • Ampirik Kümülatif Dağılım Fonksiyonu (ECDF)
    22:31
  • Ampirik Kümülatif Dağılım Fonksiyonu (ECDF)
    3 questions
  • Ortalama ve Ortanca
    06:18
  • Ortalama ve Ortanca
    3 questions
  • Yüzdelikler ve Box Plot
    12:06
  • Varyans ve Standart Sapma
    06:06
  • Dağılım Grafiği ve Kovaryans
    11:46
  • Olasılıksal Mantık ve İstatistiksel Çıkarsama
    03:03
  • Rastgele Sayılar ve Hacker Statistics
    13:33
  • Binom Dağılımı
    03:29
  • Poisson Süreci ve Poisson Dağılımı
    03:20

  • Preview07:33
  • Gözetimli Öğrenmeye Giriş
    3 questions
  • Keşifsel Veri Analizi (Exploratory Data Analysis)
    18:50
  • Keşifsel Veri Analizi (Exploratory Data Analysis)
    3 questions
  • Sınıflama (Classification)
    22:46
  • Sınıflama (Classification)
    3 questions
  • Model Performansını Analiz Etme
    32:12
  • Model Performansını Analiz Etme
    3 questions
  • Regresyon (Regression)
    22:37
  • Regresyon (Regression)
    3 questions
  • Lineer Regresyon (Linear Regression)
    15:49
  • Doğrusal Regresyon (Linear Regression)
    3 questions
  • Çapraz Doğrulama (Cross Validation)
    08:31
  • Çapraz Doğrulama (Cross Validation)
    3 questions
  • Regresyon Regülasyonu
    14:58
  • Regresyon Regülasyonu
    3 questions
  • Sınıflandırma Metrikleri (Classification Metrics)
    17:33
  • Sınıflandırma Metrikleri (Classification Metrics)
    3 questions
  • Lojistik Regresyon (Logistic Regression)
    17:00
  • Lojistik Regresyon (Logistic Regression)
    3 questions
  • ROC Eğrisi
    05:08
  • ROC Eğrisi
    3 questions
  • Hiper-Parametre Optimizasyonu (Hyperparameter Tuning)
    14:19
  • Hiper-Parametre Optimizasyonu (Hyperparameter Tuning)
    3 questions
  • Veri Ayrımının Önemi
    02:41
  • Veri Ayrımının Önemi
    3 questions
  • Veri Ön İşleme
    16:40
  • Veri Ön İşleme
    3 questions
  • Eksik Veriler
    18:04
  • Eksik Veriler
    3 questions
  • Verilerin Ölçeklendirilmesi
    20:32
  • Verilerin Ölçeklendirilmesi
    3 questions
  • Gözetimli Öğrenme
    04:40
  • Gözetimli Öğrenme
    3 questions

  • Preview15:07
  • Gözetimsiz Öğrenmeye Giriş
    3 questions
  • Kümeleme Analizi
    19:26
  • Kümeleme Analizi
    3 questions
  • Kümeleme Performansını Arttırmak
    11:58
  • Kümeleme Performansını Arttırmak
    3 questions
  • Hiyerarşik Kümeleme
    13:11
  • Hiyerarşik Kümeleme
    3 questions
  • Hiyerarşik Kümelerden Veri Çekme
    13:16
  • Hiyerarşik Kümelerden Veri Çekme
    3 questions
  • t-SNE ve 2 Boyutlu Görüntüleme
    09:00
  • t-SNE ve 2 Boyutlu Görüntüleme
    3 questions
  • Temel Bileşen Analizi (Principal Component Analysis)
    17:33
  • Temel Bileşen Analizi (Principal Component Analysis)
    3 questions
  • İçsel Boyutlandırma
    25:52
  • İçsel Boyutlandırma
    3 questions
  • Boyut Azaltma
    20:01
  • Boyut Azaltma
    3 questions
  • Negatif Olmayan Matris Ayrıştırma-1
    13:11
  • Negatif Olmayan Matris Ayrıştırma-2
    17:29
  • Gözetimsiz Öğrenme
    02:19

  • Takip Edilmesi Gereken Kaynaklar
    05:37

Requirements

  • Temel matematik ve istatistik bilgisi
  • Temel ingilizce bilgisi
  • Araştırma ve kompleks problem çözmeye ilgi

Description

Merhaba!

Gelişen bilgisayar ve yazılım teknolojileri ile birlikte her geçen gün hayatımızdaki etkisinin belki de tam olarak farkında olmadığımız Makine Öğrenmesi konusunda uzun, yorucu ancak son derece eğlenceli bir yolculuğa çıkmaya hazır mısınız? Bu kurs boyunca temel seviyeden başlayarak makine öğrenmesi konusunda ihtiyaç duyacağınız birçok konuda teorik ve uygulamaları bilgilere ulaşabileceksiniz. Makine Öğrenmesi konusunda çok önemli bir parametre olan verinin toplanması, işlenmesi ve kullanılması ise son yılların en popüler programlama dillerinden birisi olan Python ile yapılacaktır. Python konusunda da aynı şekidle temel seviyeden başlayarak adım adım basamakları çıkacaksınız.

Öğrenme Yöntemi Nasıl?

Kursta yer alan her bölümde kısa, anlaşılır ve teorik içeriklerde öncelikle temel bilgiler verilerek konu ilgili kafanızda bir şablonun oturtulmasına çalışılmıştır. Daha sonra ise her bölümün özelliğine göre hazırlanmış olan uygulamalarla teorik bilgilerinizi pratiğe dökeceksiniz. Bu uygulamaların bazılarında Google'ı kullanarak cevaplara ulaşmanız gerekebilir. Bu da bilgiye ulaşmak için emek harcamanıza ve sonucunda da öğrendiğiniz bilgiyi unutmamanızı sağlayacaktır. Zamanla bölüme ve kursta geldiğiniz seviyeye bağlı olarak çok daha karmaşık ve kompleks uygulamalar da yapılacaktır.

Kurs Müfredatı

  1. Kursa Giriş

  2. Herkes İçin Makine Öğrenmesi

  3. Python'a Giriş

  4. Python: Matplotlib ve DataFrames

  5. Örnek Uygulama

  6. Python ve Veri Bilimi

  7. Python ve İstatistik

  8. Gözetimli Öğrenme

  9. Gözetimsiz Öğrenme

  10. Takip Edilmesi Gereken Kaynaklar

Kursta yer alan her bölüm ve dersle ilgili sorularınıza mümkün olan en kısa sürede cevap vermeye çalışacağız. Kurs ile ilgili eksik kalan, geliştirilmesini istediğiniz noktaları ve diğer görüşlerinizi de belirtmeniz durumunda gerekli noktalarda güncelleme çalışmalarını da hızlı bir şekilde yapmaya çalışacağız. Bununla birlikte kursun içeriğinin de düzenli olarak güncellenmesi ve gerekiyorsa yeni bölümlerin/derslerin eklenmesi de planlarımız içerisinde yer alıyor. Kursa başlamadan önce dikkat etmenizin faydalı olduğunu düşündüğümüz noktaları tekrar hatırlatmak istiyoruz.

  • Anlatılan her konuyla ilgili bol bol okuma yapmaya çalışın.

  • Örnek ve uygulamaları kendiniz yapmaya çalışın, kendinizi zorlayın. Takıldığınız noktalarda için Google'dan yardım almayı unutmayın.

  • Yazarak çalışmak her zaman anlatılanların aklınızda daha fazla kalmasını sağlayacaktır. Her konuyu kendinize göre notlar alarak çalışın. Bu sayede anladığınızı sandığınız ancak aslında takıldığınız noktaları fark edebilir ve sorunları hızlı bir şekilde çözebilirsiniz.

Herkese başarılar!

Enes Zengin

F. Berkay Akalın

Who this course is for:

  • Makine öğrenmesi konusunda kendini geliştirmek isteyenler
  • Python konusunda kendini geliştirmek isteyenler
  • Makine öğrenmesi uygulamalarında tecrübe kazanmak isteyenler

Instructors

Enes Zengin
Researcher
Enes Zengin
  • 4.4 Instructor Rating
  • 253 Reviews
  • 10,316 Students
  • 1 Course

Merhaba,

Kocaeli Üniversitesi Jeoloji Mühendisliği Bölümü'nden mezun olduktan sonra başladığım yüksek lisans ve doktora çalışmalarımı Kütahya Dumlupınar Üniversitesi'nde 2019 yılında tamamladım. Doktora çalışmalarım sırasında University of Aberdeen'de (İskoçya) 6 ay süre doktora çalışmalarım ile ilglili olarak nümerik analiz ve modelleme çalışmaları amacıyla bulundum. Bununla birlikte doktora sonrası çalışmalarım için University of British Columbia'ya (Kanada) 12 ay süreyle gitmek için hazırlanıyorum. Özellikle doktora çalışmalarım sırasında analiz etmek zorunda kaldığım çok fazla veri ve modelleme çalışmaları nedeniyle Python ile içli dışlı oldum. Python konusunda tecrübelendikçe yavaş yavaş makine öğrenmesi konusunda da kendimi geliştirdim. Hatta her iki konuda da geliştirmeye devam ediyorum. Halen aktif olarak Kütahya Dumlupınar Üniversitesi'nde öğretim elemanı olarak akademik hayatıma devam ediyorum.

F. Berkay AKALIN
Mühendislik, Programlama, Online Pazarlama ve Optimizasyon
F. Berkay AKALIN
  • 4.4 Instructor Rating
  • 253 Reviews
  • 10,316 Students
  • 1 Course

Merhaba, Ben F. Berkay Akalın. İstanbul Teknik Üniversitesi ve University at Buffalo Üniversitelerinden Çevre Mühendisi olarak mezun olduktan sonra, profesyonel hayatıma programlama, online pazarlama ve arama motoru optimizasyonu yaparak devam ettim. Mühendislik eğitiminin bana kattığı yetenekler ile birlikte kendimi profesyonel olarak çalıştığım bu alanlarda daha ileri noktalara taşımaya çalışıyor, bu platform üzerinden bildiklerimi ve tecrübelerimi diğer öğrenmek isteyenlerle paylaşıyorum.

  • 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.