Data Scientist Bootcamp
Vahit Keskin
Data Science, Machine Learning
Program Hakkında
- Hızlandırılmış online ve mentor destekli Veri Bilimci Yetiştirme programıdır.
- Program 25 Ocak 2023 – 18 Mayıs 2023 tarihleri arasında gerçekleştirilecektir.
- Eğitim sonunda 10+ gerçek hayat veri bilimi projesi tamamlanmış olacaktır.
- Ön hazırlık eğitimi kaydınızı yaptırdıktan sonra başlayacaktır.
- Eğitim 14 hafta sürmektedir. Programın bitişinden sonra 2 hafta bireysel final projeleri için zaman verilecektir. Böylece eğitim 16 hafta sürmüş olacaktır.
- Online-uzaktan eğitimde deneyimli bir ekip ile çalışma imkanı.
- Türkçe olarak hiçbir online ya da in-class eğitimde bulunmayan özgün içeriklerle gerçek hayata uygun bir süreç deneyimleyeceksiniz.
- Birlikte öğrenme ve topluluk gücünden faydalanma imkanı olacaktır.
- Personal marketing ve iş arama konularında eğitim verilecektir.
- Deneyimli bir veri bilimciden sektörün beklentilerine yönelik projelerle dolu bir eğitim olacaktır.
Eğitim toplam kaç hafta ve kaç saat olacak? Ders saati ve günleri nelerdir?
Eğitimimiz toplam 16 hafta 200+ saat olacaktır.
| Gün | Saat | İçerik |
| Salı | 20.00 – 23.00 | Mentor Görüşmesi |
| Çarşamba | 20.00 – 22.00 | Modül Tekrarı |
| Perşembe-Salı | Her fırsatta | Derslerin İzlenmesi ve Ödevlerin Yapılması |
Erken kayıt dönemine özel %20 indirim!
İndirim öncesi fiyatlandırma:
• Bireysel: 18.300 TL
• Öğrenci: 13.500 TL
1 Aralık’a kadar geçerli indirimli fiyatlar:
• Bireysel: 14.600 TL
• Öğrenci: 10.800 TL
Programda hangi konular ele alınacak?
Veri Bilimi için Python Programlama
- Çalışma Ortamı Ayarları
- Veri Yapıları
- Fonksiyonlar
- Koşullar & Döngüler
- Comprehensions
- Python ile Veri Analizi: NumPy
- Python ile Veri Analizi: Pandas
- Python ile Veri Analizi: Veri Görselleştirme
- Python ile Veri Analizi: Gelişmiş Fonksiyonel Keşifçi Veri Analizi
CRM Analitiği:
- CRM Analitiğine Giriş
- RFM Analizi
Tavsiye Sistemleri:
- Association Rule Learning
Ölçümleme Problemleri:
- Rating Products
- Sorting Products
- Sorting Reviews
- AB Testi
Özellik Mühendisliği:
- Outliers
- Missing Values
- Encoding Scaling
- Feature Extraction
- Uygulama
Makine Öğrenmesi:
- Temel Kavramlar
- Doğrusal Regresyon
- Lojistik Regresyon
- KNN
- CART
- Gelişmiş Ağaç Yöntemleri
- Dengesiz Veri Setleri
- Denetimsiz Öğrenme
- Makine Öğrenmesi Pipeline
SQL:
- Giriş
- Kurulum
- Veritabanı İşlemleri
- Veri Tipleri ve Normalizasyon
- SQL Komutları
- SQL ile Veritabanı Sorgulama
- İlişkisel Veritabanı
Production Level Data Science:
- Linux Komutları
- Git – Github
- Veritabanı Sorgulama
- Makine Öğrenmesi Projesi
- Streamlit ile arayüz oluşturma
- API
- JSON
Eğitimde hangi projeler yapılacaktır?
- Python Alıştırmalar
- Pandas Alıştırmalar
- Kural Tabanlı Sınıflandırma ile Potansiyel Müşteri Getirisi Hesaplama
- FLO RFM Analizi İle Müşteri Segmentasyonu
- Armut Association Rule Based Recommender System
- Rating Product & Sorting Reviews in Amazon
- AB Testi ile Bidding Yöntemlerinin Dönüşümünün Karşılaştırılması
- Telco Müşteri Terk Özellik Mühendisliği
- Linear Regresyon Denklemi Hesaplama
- Confusion Matrix Yorumlama
- Ev Fiyat Tahmin Modeli
- Telco Müşteri Terk Modeli
- FLO Gözetimsiz Öğrenme
- Scoutium Makine Öğrenmesi ile Yetenek Avcılığı Sınıflandırma
- SQL Alıştırmalar
- Aktif öğrenme süreci: Alıştırmalar-ödevler ve projeler
- Mentor desteği: Tüm katılımcılara mentorlar tarafından birebir destek
- Kariyer koçluğu: Etkili CV oluşturma, kişisel marka değeri ve içerik üretme stratejileri gibi konularda modern kariyer koçluğu
Veri bilimi ve yapay zeka alanlarında kariyer planı yapan kişiler.
Geçmiş yıllardaki katılımcıların profilleri incelendiğinde üniversite çıkış bölümü eşit ağırlık ya da sayısal olanların daha başarılı olduğu gözlemlenmektedir.