Python ile Veri Bilimi

🌟 Python ile Veri Bilimine Giriş: En Esnek Maraton Uzun Yolculuğunuz!

Merhaba! 🚀

Gelişen bilgisayar ve yazılım teknolojileri ile birlikte her geçen gün hayatımızdaki etkisinin belki de tam olarak farkında olamaya zaman gelmiş değil misiniz? Veri bilimi, hem kariyer hem de eğlencili bir yolculuğa çıkmak için sıfırdan başlayacak olan bu kurs boyunca, temel seviyenden başlayarak makine öğrenmesi konusunda ihtiyaç duyacağınız birçok konuda teorik ve uygulamaları bilgilere ulaşıbleceksiniz. 📊✨

Öğrenme Yöntemi: Kursta yer alan her bölümde, ilk olarak kısa ve anlaşılır teorik içeriklerle kafanızda bir şablonun oturtulmasına çalışacağız. Sonra, bu bilgileri pratiğe dönüştürmek için hazırlanmış olan uygulamalarla geçersiz kılavacın! Bazı uygulamalar Google'a yardımcı olacaktır, bu sayede bilgiye ulaşmak ve öğrendiğiniz bilgiyi unutmamasınıza katkıda bulunacaktır. 🧠⚙️

Kurs Müfredaresi:

• Enes Zengin: Kursun yaratıcı ruhu ve başlangıç noktalarıyla hikaye arzular.
• F. Berkay Akalın: Yapay zeka uzmanı olarak, bilgilerinizi pekiştirme ve uygulama yönlerinden gelenizde yanında olacağız.

Kurs Programı:

1. Python Temelleri: Python'un temel yapıları ve programlamanın asil bileşenlerini keşfedin.
2. Veri İşleme ve Analiz: Verileri işleyip analiz ederek, her türlü veri setle uğraşın.
3. Makine Öğrenimi: Python ile makine öğrenimi modellerini oluşturarak ve uygulayarak deneyim kazanın.
4. Veri Entegrasyonu ve İşleme: API'ler, web arayüzleri ve veri altyapılarıyla hem eğlendirhem hem de kariyerinizi bir yana güçlendirelim.
5. Proje Yönetimi: Gerçek dünya verilerine olan uygulanabilir projelerin yapısını keşfedin ve geri bildirimlerde geliştirmelidir.

Kurs İlk Ağ Newton'ları:

• Anlatılan her konuyla ilgili bol bol okuma yapmaya çalışın.
• Örnek ve uygulamaları kendiniz yapmaya çalışın, kendinizi zorlayın. 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.

Sonraki Adımlar: Kursa başlamadan önce dikkat etmenizin faydalı olduğunu unutmayın:

• 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 aklınızde 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.

Her adımda, kendinizi geliştirerek ve zorlayarak hem eğlenceli hem de karmaşık bir dünya görürsünüz! Herkes için basit ve hafif bir ilerleme planıyla, başarılar dilerim ve Enes Zengin ve F. Berkay Akalın arasından da sizi destekleyen bir eğitime katılarak bu uzayada keşfetmeye hoş geldiniz.

Kullanılan Kaynaklar:

• Python Programming Language: Python'un resmi sitesi (https://www.python.org/)
• Scikit-learn, TensorFlow gibi Makine Öğrenimi Kütüphaneleri: Bu kütüphanelerin resmi siteleri (https://scikit-learn.org/, https://www.tensorflow.org/)
• GitHub API ve Veri Setleri: GitHub'ın API hakkındaki bilgilerine (https://docs.github.com/en/rest) ve veri setlerine (https://github.com/topics/dataset) ulaşabilirsiniz.
• Kaggle Competitions: Kaggle platformu (https://www.kaggle.com/) üzerinden gerçek dünya projelerinde deneyim kazanabilirsiniz.

Bu yolculuğa hoş geldiniz! Kendinizi pekişte ve zorlayarak bir yeni bilgi ve beceri seti oluşturun ve piyasa adınızı yaratın. Başlarınız çekinmeyin, hemen başlayalım!