 (1).jpg "Complete Creator: Learn 3D Modelling")
Açıklama
Python, Veri Vilimi ve Makine Öğrenmesi ile kariyerinde fark yarat!
Eğitim Türü: Online (Çevrimiçi) Eğitim
Eğitim Detayları
Makine öğrenmesi (Machine Learning), bir bilgisayarın doğrudan yönerge/kodlama olmadan öğrenmesine yardımcı olmak için matematiksel modelleri kullanma işlemidir. Makine Öğrenmesi (ML), Yapay Zeka'nın (AI) bir alt kümesi olarak kabul edilir. ML, tahmin yapabilen bir veri modeli oluşturmak ve verilerdeki kalıpları belirlemek için algoritmaları kullanır. Tıpkı insanların daha fazla alıştırma yaptıkça gelişmesi gibi, veri ve deneyim miktarı arttıkça Makine Öğrenmesinin sonuçları da daha doğru hale gelir.
Makine Öğrenmesi Mühendisi (Machine Learning Engineer), çeşitli kaynaklardan toplanan verileri, gerektiğinde uygulanabilen modellere çevirir. Bu modeller, bilgisayarların ve robotların gelen verileri işlemesini ve anlamlandırmasını sağlayan algoritmalardır.
ARC ENSTİTÜ’DE PYTHON İLE VERİ BİLİMİ VE MAKİNE ÖĞRENMESİ EĞİTİMİ
Makine öğrenmesi son dönemin dikkat çeken uygulamaları arasındadır.
ARC Enstitü’de Makine öğrenmesi eğitimi kapsamında algoritmalar oluşturarak konuyu daha iyi bir şekilde kavramanız, gerek teorik gerekse de pratik eğitimler ile alanda uzmanlaşmanız hedefleniyor.
Uzman eğitmenler sayesinde eğitim sürecinde konuya olan hakimiyetiniz de önemli ölçüde artacaktır. Katılımcılarımıza Python ile veri bilimi ve makine öğrenmesi alanlarında oldukça kapsamlı bir eğitim programı sunuyoruz.
Eğitimin amacı alana yönelik bir uzmanlık oluşturmaktır. Katılımcıların kendilerine bu alanda bir kariyer planı çizebilmesi hedeflenir.
PYTHON İLE VERİ BİLİMİ VE MAKİNE ÖĞRENMESİ EĞİTİMİ İLE İLGİLİ SEKTÖR VE MESLEKLER
- Tıp
- Sağlık
- Savunma
- Tarım
- Madencilik
- Medya
- Bankacılık ve Finans
- Bilişim
- Turizm
- Eğitim
- Hukuk
PYTHON İLE VERİ BİLİMİ VE MAKİNE ÖĞRENMESİ EĞİTİMİNE KİMLER KATILMALI?
- Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi üzerine bir kariyer edinmek isteyenler
- Makine Öğrenmesi hakkındaki mevcut bilgilerini gerçek projelerle derinleştirmek isteyenler
- Makine Öğrenmesi kavramlarının Python ile uygulamalarını öğrenmek isteyenler
- Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi konusuna ilgi duyanlar
EĞİTİM SONUNDA HANGİ BECERİLERİ ELDE EDECEKSİNİZ?
Eğitim başlıca kazanımları arasında ML Engineer pozisyonunda yepyeni bir kariyer planı oluşturmak gelir. Elbette bu mühendislik alanı için üniversitelerin ilgili bölümlerini bitirmiş olmanız zorunludur. Örneğin Bilgisayar Mühendisliği mezunu olan bir kişi ML alanında da uzmanlık elde etmek isteyebilir. Bunun için de eğitim programına katılım göstermesi önemlidir. Aynı şekilde konuya dair ilgi duyan kişiler de ML öğrenimi için eğitime başvurabilir. Çağımızın önemli konularından olan veri bilimi ve ML, gelecekte de değerini kaybetmeyecek alanların başında gelmektedir.
EĞİTİM İÇERİĞİ
Bölüm 1 / 10 Saat
- Temel Seviye Python Eğitimi
- Python’a Giriş
- Neden Python?
- Kullanım alanları
- Gerekli ortamın kurulması
- Temel Programlama
- Değişkenler
- Karar Yapıları
- Döngüler
- Diziler
- Fonksiyonlar
Bölüm 2 / 20 Saat
- Python ile Veri Bilimi
- Veri Bilimine Giriş
- Veri Bilimi ve Veri Bilimci Nedir?
- Veri Bilimi Proje Döngüsü
- Veri Analizi - NumPy
- Neden NumPy?
- NumPy Array Özellikleri
- Splitting
- Sorting
- Concatenation
- NumPy Alıştırmalar
- Veri Analizi - Pandas
- Pandas Serisi Oluşturma
- Pandas DataFrame
- Birleştirme İşlemleri
- Toplulaştırma ve Gruplama
- Filter, transform, apply
- Pivot tablolar
- Pandas Alıştırmalar
- Veri Görselleştirme - Matplotlib
- Matplotlib nedir?
- Matplotlib ile Grafik Oluşturma
- Plot, subplot, axes
- Matplotlib ile figure oluşturma
- Matploitlib ile grafik türleri
Bölüm 3 / 20 Saat
- Machine Öğrenmesi Eğitimi
- Genel Bakış
- Makine Öğrenmesi nedir?
- Makine Öğrenmesinin türleri
- Sınıflandırma (Classification)
- Regression
- Supervised ve Unsupervised Learning
- Veri Ön işleme (Pre-Processing)
- Dataset (Train, Test, Cross Validation)
- Makine Öğrenmesi Algoritmaları
- Lineer Regression
- Logistic Regression
- Naive Bayes Algoritması
- K-En yakın komşuluk algoritması (K-NN)
- Karar Ağaçları (Decision Tree)
- Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machine)
- K-means
- Temel Bileşen Analiz (Principle Component Analysis)
- Doğal Dil işleme(Natural Processing Language)
- Deep Learning (Derin Öğrenme)
- Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Network)
Bölüm 4 / 10 Saat
- Gerçek Hayat Uygulamaları
- Titanic Veri setinin Analizi
- NBA veri setinin analiz edilerek Basketbol’da galibiyete etkisinin incelenmesi
- Tekstilde kumaş hatalarının otomatik tespiti
- Tıpta makine öğrenmesinin kullanımı: Troid görüntülerinin sınıflandırılması uygulaması
ÖNEMLİ NOT!
- ARC Enstitü’de alacağınız tüm eğitimler yetkin kurum ve üniversitelerin ışığında hazırlanmıştır.
- Online-Örgün-Videolu eğitim türlerinden her biri katılımcının eğitim sonucunda konu ile ilgili öngörülen seviyede uzmanlık edinmesi öngörülerek kurgulanmıştır.
- Eğitimlerimizin tamamı düşük kontenjanda sağlıklı öğrenme ortamı korunarak gerçekleştirilir.
- Katılımcılarımız eğitim, eğitmen, sertifikasyon ya da her hangi bir konu ile ilgili iletişim ihtiyaçlarında ARC Enstitü’ye 7/24 ulaşabilirler.
- ARC Enstitü’de katılımcının eğitim tekrarı ihtiyacı öngörülerek eğitimleriniz kayıt altına alınır ve sizlere ulaştırılır.
- ARC Enstitü eğitimlerinin tümü aktif çalışma, uygulama ve proje odaklıdır.
- Eğitimlerimizi dilerseniz grup halinde alarak %20 indirim elde edebilirsiniz.
- Sertifikasyon sürecinin tümü sizin adınıza ARC Enstitü tarafından yürütülür.
- Eğitim uzmanlarımız sizi merak ettiğiniz tüm konular ile ilgili bilgilendirmek için her an hazırdırlar.
Yorumlar
Ön Kayıt Formu
