Python ile Veri Bilimi & Makine Öğrenmesi Eğitimi — ARC Enstitü
ARC Enstitü
Kariyerinde Fark Yaratan Beceri: Python, Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi
Makine Öğrenmesi (Machine Learning), verilerdeki kalıpları tespit edip tahminler üreten algoritmalar aracılığıyla bilgisayarların “öğrenmesini” sağlayan matematiksel modeller bütünüdür. Bu eğitim, Python ekosistemini kullanarak teoriyi pratiğe dökmeniz ve gerçek dünyada uygulanabilir makine öğrenmesi çözümleri geliştirmeniz için tasarlanmıştır.
Kimler Katılmalı?
- Yapay zeka ve makine öğrenmesi alanında kariyer yapmak isteyenler
- Mevcut ML bilgilerini gerçek projelerle derinleştirmek isteyenler
- Python ile veri bilimi uygulamalarını öğrenmek isteyenler
- Veri odaklı karar alma süreçlerinde yetkinlik kazanmak isteyen profesyoneller
Eğitim Türü & Sertifika
- Eğitim Türü: Online (Canlı)
- Sertifika Bilgisi: Üniversite onaylı sertifika (E-Devlet sorgulamalı)
Eğitim Sonunda Kazanımlarınız
- Python ile veri işleme ve görselleştirme yapabilme
- NumPy, Pandas ve Matplotlib gibi temel kütüphanelerle veri analizi becerisi
- Denetimli ve denetimsiz makine öğrenmesi algoritmalarını uygulama, değerlendirme ve optimize etme
- Model seçme, veri ön işleme, cross-validation ve model doğrulama teknikleri
- Gerçek veri setleri üzerinde proje geliştirme (ör. Titanic, NBA, tıbbi görüntü sınıflandırma)
- ML Engineer rolü için temel iş akışlarını ve endüstri uygulamalarını anlama
Eğitim İçeriği (Modüller & Saat Dağılımı)
Bölüm 1 — 10 Saat | Temel Seviye Python Eğitimi
- Python’a giriş, neden Python? Kullanım alanları
- Gerekli ortam kurulumu
- Temel programlama: değişkenler, karar yapıları, döngüler, diziler, fonksiyonlar
Bölüm 2 — 20 Saat | Python ile Veri Bilimi
- Veri bilimine giriş ve proje döngüsü
- NumPy: array işlemleri (split, sort, concat), alıştırmalar
- Pandas: Series/DataFrame oluşturma, birleştirme, toplulaştırma, groupby, pivot, apply/filter
- Veri Görselleştirme: Matplotlib ile grafik oluşturma, subplot, figure, farklı grafik türleri
Bölüm 3 — 20 Saat | Machine Learning Eğitimi
- Makine öğrenmesine genel bakış: supervised vs unsupervised
- Veri ön işleme, train/test split, cross-validation
- Algoritmalar: Linear Regression, Logistic Regression, Naive Bayes, K-NN, Decision Tree, SVM, K-Means, PCA
- Model değerlendirme metrikleri, model seçme ve optimizasyon
- Temel doğal dil işleme (NLP) kavramları
- Deep Learning giriş; yapay sinir ağlarının temelleri
Bölüm 4 — 10 Saat | Gerçek Hayat Uygulamaları & Proje Çalışmaları
- Titanic veri seti analizi (örnek uygulama)
- NBA veri seti analizi: galibiyete etki eden faktörlerin incelenmesi
- Tekstilde kumaş hatalarının otomatik tespiti örneği
- Tıpta uygulama: tiroid görüntülerinin sınıflandırılması (uygulama)
Hedef Sektörler & Kariyer Alanları
- Tıp & Sağlık — teşhis destek sistemleri
- Finans & Bankacılık — risk ve kredi tahmini
- Tarım & Madencilik — veriye dayalı optimizasyon
- Medya & Pazarlama — öneri sistemleri, içerik analizi
- Bilişim & Teknoloji — ML mühendisliği, veri mühendisliği
- Turizm, Eğitim, Hukuk ve diğer veri odaklı sektörler
Eğitim Modeli & Uygulama Şekli
- Canlı, uygulamalı dersler (Zoom)
- Proje odaklı yaklaşım; gerçek veri setleriyle uygulama
- Kayıtlar ders sonrası erişime açılır
- Düşük kontenjan, birebir geri bildirim ve mentörlük
- 7/24 teknik destek ve eğitim tekrar erişimi
Neden ARC Enstitü?
- Alanında uzman eğitmenler ve güncel müfredat
- Uygulama + proje odaklı öğrenme metodolojisi
- Bitirme projesi ile portföy oluşturma desteği
- Üniversite onaylı, E-Devlet’te doğrulanabilir sertifika
- Grup kayıtlarında %20 indirim avantajı
