Python İle Veri Bilimi Ve Makine Öğrenmesi
Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Eğitimi
Veri bilimi ve makine öğrenmesi, günümüzde birçok endüstride karar alma süreçlerini iyileştirmek ve geleceği tahmin etmek için önemli bir araç haline gelmiştir. Python, bu alanlarda en çok tercih edilen programlama dillerinden biri olup, güçlü kütüphaneleri ve esnek yapısıyla veri analizi ve modelleme süreçlerini kolaylaştırmaktadır. Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Eğitimi, katılımcılara bu iki güçlü alanı Python ile nasıl kullanabileceklerini öğretir. Bu eğitim programı, hem başlangıç seviyesindeki katılımcılara hem de konuyu daha ileri düzeyde öğrenmek isteyenler için kapsamlı bir içerik sunmaktadır.
Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesine Giriş
Veri bilimi, verileri analiz ederek, çıkarımlar yapmayı, desenler keşfetmeyi ve bu verilerle anlamlı bilgiler üretmeyi amaçlayan bir alandır. Makine öğrenmesi ise, bilgisayarların verilerle öğrenmesini ve bu verilerle tahminlerde bulunmasını sağlayan bir alt alandır. Python, her iki alanda da yaygın olarak kullanılmakta çünkü veri işleme, analiz ve modelleme için çeşitli araçlar sunmaktadır.
Python ile Veri Bilimi
Veri bilimi, büyük veri setlerini analiz etmek ve bu verilerden anlamlı sonuçlar çıkarmak için istatistiksel analiz, veri görselleştirme ve makine öğrenmesi tekniklerini kullanır. Python, veri bilimi için ideal bir dil olmasının yanı sıra, çok sayıda kütüphane ve framework ile bu süreci kolaylaştırır. NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn gibi kütüphaneler, verilerin temizlenmesi, analizi ve görselleştirilmesi gibi işlemleri hızlı ve verimli bir şekilde gerçekleştirmeyi sağlar.
Veri Bilimi Adımları
Veri Toplama: Veri bilimi sürecinin ilk adımı, ilgili verilerin toplanmasıdır. Bu veriler, çeşitli kaynaklardan gelebilir, örneğin veritabanları, API'ler, dosyalar (CSV, Excel) vb.
Veri Temizleme ve Hazırlama: Veriler genellikle eksik, hatalı veya düzensiz olabilir. Bu adımda veriler temizlenir ve analiz için uygun hale getirilir.
Veri Analizi: Verinin temel özelliklerini anlamak, eğilimleri keşfetmek ve istatistiksel analizler yapmak için Python kullanılır.
Veri Görselleştirme: Analiz sonuçlarını daha anlaşılır kılmak için çeşitli görselleştirmeler yapılır. Python, veri görselleştirme konusunda güçlü araçlar sunar.
Modelleme: Veriden anlamlı sonuçlar çıkarmak için makine öğrenmesi modelleri eğitilir ve değerlendirilir.
Python ile Makine Öğrenmesi
Makine öğrenmesi, verilerden öğrenen ve bu verilerle tahmin yapabilen algoritmaların kullanılmasını içerir. Python, özellikle Scikit-learn, TensorFlow, Keras, ve PyTorch gibi kütüphanelerle makine öğrenmesi modellerinin oluşturulmasını sağlar. Makine öğrenmesinin temel türleri şunlardır:
Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Etiketli verilerle çalışarak tahmin yapmayı amaçlar. Örnekler: regresyon, sınıflandırma.
Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Etiketsiz verilerle çalışarak gizli desenleri keşfeder. Örnekler: kümeleme, boyut indirgeme.
Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Bir ajan, çevresinden aldığı geri bildirimle öğrenir ve en iyi aksiyonu seçmeye çalışır.
Makine Öğrenmesi Adımları
Veri Hazırlama: Verinin uygun formata getirilmesi, eksik verilerin tamamlanması, normalizasyon gibi ön işlemler.
Model Seçimi ve Eğitim: Farklı makine öğrenmesi algoritmalarını seçmek ve bu modelleri verilerle eğitmek.
Model Değerlendirme: Modelin başarımını değerlendirmek için doğruluk, F1 skoru, ROC eğrisi gibi metrikler kullanılır.
Model İyileştirme: Eğitim sürecinde elde edilen sonuçları iyileştirmek için parametre ayarları yapılır ve model yeniden eğitilir.
Tahmin ve Sonuçlar: Eğitim sonrası model, yeni verilere dayalı tahminler yaparak sonuçlar elde eder.
Eğitim İçeriği
1. Python’a Giriş ve Temel Programlama Bilgisi
Python dilinin temelleri, veri yapıları ve algoritmalar.
Veri işleme için temel kütüphaneler: NumPy, Pandas.
2. Veri Bilimi ile İlgili Kütüphaneler ve Araçlar
Pandas: Veri işleme ve analizi.
NumPy: Matematiksel hesaplamalar ve array manipülasyonu.
Matplotlib & Seaborn: Veri görselleştirme teknikleri.
3. Makine Öğrenmesine Giriş
Makine öğrenmesinin temel prensipleri ve algoritmalar.
Scikit-learn: Denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmalarını kullanma.
TensorFlow ve Keras: Derin öğrenme uygulamaları için temel kütüphaneler.
4. Veri Analizi ve Modelleme
Veri analizi için adımlar: temizleme, keşifsel analiz, görselleştirme.
Model oluşturma, parametre ayarlamaları ve model optimizasyonu.
5. İleri Düzey Makine Öğrenmesi Teknikleri
Model değerlendirme ve başarım analizi.
Derin öğrenme ve yapay sinir ağları.
Büyük veri setleri ile çalışmak ve paralel işlem teknikleri.
6. Uygulamalı Proje
Gerçek dünyadan bir veri seti ile makine öğrenmesi projeleri geliştirme.
Proje tasarımı, model eğitimi, değerlendirme ve sonuç çıkarımı.
Kimler Katılmalı?
Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Alanında Kariyer Yapmak İsteyenler: Bu eğitim, veri bilimi ve makine öğrenmesine ilgi duyan herkese hitap eder.
Yazılım Geliştiriciler ve Analistler: Python programlama dilini kullanarak veri analizi ve makine öğrenmesi tekniklerini öğrenmek isteyen profesyoneller için ideal.
İstatistik, Mühendislik ve Matematik Öğrencileri: Bu alandaki temel bilgi ve becerileri geliştirmek isteyen akademik veya endüstriyel alanda çalışan kişiler için uygundur.
İş Zekası ve Veri Analisti Olmak İsteyenler: Büyük veri setleriyle çalışmayı öğrenmek ve bu verilerden anlamlı sonuçlar çıkarmak isteyen profesyoneller.
Sonuç
Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Eğitimi, katılımcılara Python ile veri bilimi ve makine öğrenmesi alanında güçlü bir temel sağlar. Python’un güçlü kütüphaneleri ile veri analizi yapabilme, model kurma ve bu modellerle tahminlerde bulunma yetenekleri kazanabilirsiniz. Veri bilimi ve makine öğrenmesi konularına ilgi duyan herkes için bu eğitim, hem teorik bilgi hem de pratik beceriler kazandırmayı amaçlar.
