16+ Saat Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi

🎓 **Kurs Adı:** 16+ Saat Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi (Machine Learning) --- ### Kurseyi Tanınırken... 😊 Merhakemuz, _Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi_ kursuna hoş geldiniz! Eğer siz de **Makine Öğrenmesi** ve **Yapay Zeka** algoritmalarını kodlar yoluyla anlamak, büyük veri setlerini analiz edip işlemeyi öğrenmek istiyorsanız, bu kurs sizlere en iyi yolları açmaya ve katılımcı olacaktır. 🤖 --- ### Kurs İçeriği ve Ön Bahislar 📚 Kursumuz, **Python** programlama dilini kullanarak **Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi** konseptlerinin tamamını adım adım öğretir. Önceki bilgi bırakarak başlayabilmenize olanak tanıyan, **istatistik**, **lineer cebir** veya benzeri teknolojik dallara yakın olmanız gerekmektedir. Kurs matematiksel ve teorik temelleri üzerine kurulmuş olup, bu konulara adil bir seviye sahibizce uygulamalarla destekleneceğinizi hatırlatan. #### Kurssiz Metin içeriğine göre: 1. **Machine Learning Temelleri** - Makine Öğrenmesinin tanımı ve temel prensipleri - İstatistiklerle Veri Analizi - Lineer Cebir ve Makine Öğrenmesindeki rolü 2. **Veri Ön İşleme** - Verilerin temizlenmesi, dönüştürülmesi ve hazırlanması yöntemleri 3. **Keşifsel Veri Analizi** - Verileri keşfederek anlayalım ve görselle tanımlayalım 4. **Supervised Learning** - Sınıflama modelleri (Classification) - K Nearest Neighbors, Regresyon (KNN, Regression) - Kararlı Modeller (Logistic Regression, Decision Trees) - Ensemble Modelling (Adaboost, XGBoost) - Perceptronlar ve Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları (Multi-Layer Perceptrons, Deep Learning) - Model Optimization ve Hyperparameter Tuning 5. **Unsupervised Learning** - Kümeleme modelleri (K-Means Clustering, Hierarchical Clustering) - Temel Bileşenler Analizi (Principal Component Analysis) 6. **Birliktelik Kural Çıkarımı (Association Rules Mining)** - Rakamlar veya kutular arası ilişkileri keşfederek verilerde dengeli analiz yapalım 7. **Zaman Serileri Analizi ve ARIMA Modelleri** - Zaman serilerindeki trendleri ve hareketleri analiz edelim - ARIMA modelleriyle ilerikle değineyimize gelin --- ### Kurs Neden Şimdi? 🕒 Bu kurs, hem eğitimseverlerin hem de işçilerin ihtiyaçlarına hizmet eder. Veri bilimi ve makine öğrenmesi becerileri, bugün her sektörde oldukça tümekilmiştir. Bu kursa, Python programlama dilini kullanarak verileri analiz edip modeller yapabilme yeteneklerinizi geliştirebilir ve karier yolunuzu önemli bir adımlarla çizebilirsiniz. --- ### Eğitimci Hikayesi 👩‍🏫 Bu kursu, veri bilimi ve makine öğrenmesi alanında uzmanlık kazanan eğitmenler tarafından tasarlandı ve hazırlandı. Eğitmenler, bu alanda pratik deneyimli ve en gün celikleri biliyen uzmanlar olarak sizlere teşvik edecektir. Hem teorik bilgilerinize hem de pratik uygulamalarla zengin bir öğrenme deneyimi sunacaktır. --- ### Katılım ve Aşamsal Öğrenme 🎓 Kurs, hem online platformlarında hem de fiziksel donanımlarla açıklanacak. Bu sayede, herhangi bir konfor olmasa da, yerlerinden veya hareketlerinizi etmeyen bir şekilde öğrenmeye devam edebilirsiniz. Ayrıca, kursun her aşamasında görevler ve pratik uygulamalar sunacağız, teorik bilgilerinizi pekiştirmek için gerçek dünya verilerini kullanacaktır. --- ### Son Olarak... 🎁 Bu kurs, veri bilimi ve makine öğrenmesi konularında yeni bir şans tanıyan, Python programlama dilinin sınırlarını keşfedebilirsiniz. Kariyer yapısal değişiklikler yaratmayı, mevcut işlerinizde daha verimli çalışmayı veya yeni bir başlangıç yapmayı hedeflerinize ekleyebilir geniş bir bilgi yasağı sahibiz hale gelicektir. Sizi bu zengin uygulama ve öğrenme yoluna hoş geldinizdiyiz! Alçaklandığında, sizlere Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi konusunda geniş bir kenar kanatlı bir bilgi sahibi olmak üzere... **Bugün ayarladığınız kişisel değerli zaman, gelecekteki başarılarınız için bir önemli adımdır!**

📚 **Course Overview:** This course provides an introduction to the world of machine learning, with a focus on Python as the primary tool for implementation. It is designed for beginners who may have no prior knowledge of machine learning or data science concepts. The course is structured to guide learners from the basics to more advanced topics, culminating in practical exercises using Python and real-world datasets. 🛠️ **Pros:** - **Comprehensive Introduction:** Suitable for beginners with no prior knowledge of machine learning or data science, offering a step-by-step guide through the subject matter. - **Practical Application:** Focuses on practical exercises using Python, allowing learners to apply concepts in real-world scenarios. - **Diverse Learning Resources:** Utilizes various learning resources, including textual explanations and potentially additional materials for a more enriching experience. - **Clear Structure:** The course seems to have a clear, logical progression from basic concepts to more complex ideas, ensuring learners build their understanding incrementally. - **Community Support:** Encourages interaction with the community for support and further learning opportunities, which can enhance the overall learning experience. 🔍 **Cons:** - **Small Text Issue:** The course materials feature very small text in places, which could be challenging for some learners, especially those with visual impairments or who prefer larger text sizes. - **Rushed Explanation:** Some content suggests that the explanations of the code may be rushed, potentially leaving learners feeling that important context and explanations are missing before diving into practical coding tasks. - **Incomplete Code Examples:** There have been instances where code is presented without full explanations or justifications for its use, which could lead to confusion among learners. - **Terminology Errors:** The course may contain errors in the usage of specific terms within the field of machine learning and data science, which could cause misinterpretation or a lack of clarity. - **Resource Availability:** Learners have reported difficulty in finding the exact resources referenced during the course, which could disrupt the learning flow if not addressed. **Learner Feedback Summary:** The majority of recent reviews indicate that learners who are new to machine learning and Python, or those looking for an introduction to data science concepts, find this course valuable. It is praised for its comprehensive approach and practical application of concepts. However, some learners highlight concerns regarding the presentation of text size, the pacing of code explanations, and potential terminology issues that could affect understanding. Overall, the course appears to be a solid educational resource with room for improvement in terms of usability and clarity. In conclusion, this course is highly recommended for beginners interested in exploring machine learning through Python, provided that the identified issues are not significant hurdles for the learner. It's advisable for learners to complement the course material with additional resources or to seek clarification when necessary to ensure a thorough understanding of the concepts presented.