Skip to Content
Ana Sayfa └Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi Eğitimi
Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi Eğitimi

Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi Eğitimi


Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi eğitimi, veri analiz süreçlerini derinlemesine inceleyerek işletmelere özel yapay zeka çözümleri geliştirmek için gerekli bilgi ve becerileri kazandırır. Eğitimde, veri toplama ve temizleme, veri görselleştirme, makine öğrenimi modelleri, performans yönetimi ve model dağıtımı gibi temel konular ele alınır.

Katılımcılarımız, Python ekosistemindeki zengin kütüphaneleri (NumPy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn vb.) kullanarak büyük veri kümelerini optimize etme ve ileri düzey tahmin modelleri oluşturma yetkinliği kazanır. Bu eğitim, iş zekâsından derin öğrenmeye kadar uzanan geniş bir yelpazede uzmanlaşma fırsatı sunar.


Eğitim Süresi 70 Saat
Eğitim Ortamı Online
Python Nedir?

Python, kolay okunabilir sözdizimi, geniş kütüphane desteği ve çok yönlü kullanım alanlarıyla öne çıkan, yüksek seviyeli bir programlama dilidir. Veri analizi, web geliştirme, otomasyon, yapay zeka ve makine öğrenimi gibi pek çok alanda etkin çözümler sunar.

Python Eğitiminin Amacı Nedir?

Eğitim, Python dilinin temel ve ileri seviye özelliklerini detaylı bir şekilde öğretmeyi ve katılımcılara bu dili kullanarak profesyonel uygulamalar geliştirme becerisi kazandırmayı amaçlar. Katılımcılar, veri işleme, otomasyon, nesne yönelimli programlama gibi konularda uzmanlaşarak geniş bir yelpazede projeler üretebilir.

Python Eğitimini Neden Almalısınız?

Bu eğitim, işletmelerin dijital dönüşüm sürecine katkı sağlamak, veri odaklı çözümler geliştirmek ve modern yazılım dünyasına uyum sağlamak isteyen profesyoneller için tasarlanmıştır. Python bilgisi, işletmelere stratejik seviyede yazılım ve veri işleme avantajı sunar.

Kimler Python Eğitimini Alabilir?
  • Veri analistleri, veri bilimciler ve yapay zeka uzmanları
  • Web ve yazılım geliştiriciler
  • Otomasyon ve script yazımıyla ilgilenen IT profesyonelleri
  • Programlama alanında kendini geliştirmek isteyenler

Eğitim, yazılım ve veri odaklı projelerde uzmanlaşmak isteyen herkes için uygundur.

Python Eğitiminin Kariyere Yararları Nelerdir?
  • Modern yazılım ve veri bilimi projelerinde uzmanlık sağlar.
  • Şirketlerin otomasyon, veri analizi ve yapay zeka alanlarında rekabet gücünü artırır.
  • Farklı sektörlerde (finans, e-ticaret, sağlık vb.) çalışma olanağı sunar.
  • Teknoloji dünyasında aranan bir profesyonel olarak liderlik yapma fırsatı elde edebilirsiniz.
  • Daha geniş iş olanakları ve profesyonel statü elde etme imkânı sağlar.
Eğitim Sonunda Hangi Beceriler Kazanılır?
  • Python’da temel ve ileri programlama becerileri
  • Veri işleme ve analiz kütüphanelerini (Pandas, NumPy vb.) kullanma
  • Otomasyon script’leri ve nesne yönelimli programlama yapma
  • Veri bilimi ve makine öğrenimi gibi ileri konulara altyapı oluşturma
Tüm Yazılım Eğitimleri Temel Programlama Dilleri
  • Bölüm 1: Kurs Tanıtımı ve Geliştirme Ortamının Kurulumu
    5 Ders ·
    • Kursun genel hedefleri ve kazanımları
    • Python ekosistemine giriş
    • Anaconda kurulumu
    • Jupyter Notebook kurulumu ve kullanımı
    • Python 3.9+ kurulumu
  • Bölüm 2: Python Programlamaya Giriş (boş)
  • 2.1 Temel Programlama Kavramları
    2 Ders ·
    • Değişkenler ve veri tipleri
    • Listeler, Tuple, Sözlükler ve Setler
  • 2.2 Operatörler
    3 Ders ·
    • Aritmetik, Atama, Karşılaştırma ve Mantıksal Operatörler
    • Üye Operatörler (in, not in)
    • Kimlik Operatörleri (is, is not)
  • 2.3 Kontrol Akışı
    2 Ders ·
    • Koşul ifadeleri (if, else, elif)
    • Döngüler (for, while)
  • Bölüm 3: Fonksiyonlar ve İleri Python (boş)
  • 3.1 Fonksiyonlar
    3 Ders ·
    • Yerleşik fonksiyonlar (Built-in Functions)
    • Kullanıcı tanımlı fonksiyonlar
    • Lambda ve anonim fonksiyonlar
  • 3.2 Global ve Yerel Değişkenler (boş)
  • 3.3 İleri Düzey Fonksiyonlar
    1 Ders ·
    • Map, Filter ve Reduce
  • Bölüm 4: Python ile Veri Analizi (boş)
  • 4.1 Numpy Kütüphanesi
    3 Ders ·
    • Numpy dizilerine giriş ve veri tipi işlemleri
    • Dizi manipülasyonu ve hesaplama işlemleri
    • İndeksleme, sıralama ve mantıksal diziler
  • 4.2 Pandas Kütüphanesi
    4 Ders ·
    • Seriler (Series) ve DataFrame işlemleri
    • Mantıksal indeksleme ve alt kümeler
    • Gruplama, dönüşüm ve veri birleştirme
    • Verinin yeniden yapılandırılması
  • Bölüm 5: Veri Temizleme ve Hazırlama
    5 Ders ·
    • Veri temizleme yöntemleri
    • Eksik veri yönetimi ve doldurma
    • Kategorik verilerin sayısal hale dönüştürülmesi
    • Normalizasyon ve standartlaştırma
    • Öznitelik mühendisliği ve seçimi
  • Bölüm 6: Makine Öğrenimine Giriş
    4 Ders ·
    • Makine öğrenmesi nedir?
    • Algoritma türleri: Denetimli ve denetimsiz öğrenme
    • Scikit-learn kütüphanesi tanıtımı
    • Veri setlerinin eğitim ve test olarak ayrılması
  • Bölüm 7: Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)
    10 Ders ·
    • 7.1 Sınıflandırma Algoritmaları
    • Logistic Regression
    • Decision Tree
    • Random Forest
    • Destek Vektör Makineleri (SVM)
    • Model değerlendirme: Doğruluk, hassasiyet, F1 skoru
    • 7.2 Regresyon Algoritmaları
    • Linear Regression
    • K-Nearest Neighbour (KNN)
    • Model değerlendirme: Hata metrikleri
  • Bölüm 8: Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)
    7 Ders ·
    • 8.1 Kümeleme Algoritmaları
    • K-Means
    • Hiyerarşik Kümeleme
    • DBSCAN
    • 8.2 Boyut Azaltımı (Dimensionality Reduction)
    • PCA (Principal Component Analysis)
    • LDA (Linear Discriminant Analysis)
  • Bölüm 9: Topluluk Öğrenmesi (Ensemble Learning)
    5 Ders ·
    • 9.1 Bagging ve Boosting Teknikleri
    • Adaboost
    • XGBoost
    • 9.2 Düzenlileştirme (Regularization)
    • Ridge ve Lasso Regresyon
  • Bölüm 10: Model Optimizasyonu ve Canlıya Alma
    8 Ders ·
    • 10.1 Model Seçimi
    • K-Fold Cross Validation
    • RandomizedSearch ve Grid Search
    • Bayesian Optimizasyon (Hyperopt)
    • 10.2 Hiper Parametre Ayarları
    • XGBoost ve diğer algoritmalar için ayarlar
    • 10.3 Modelin Canlıya Alınması
    • Uygulama entegrasyonu

Impress Akademi Sertifika Programı

E-Devlet Onaylı Sertifika

Eğitim sonunda verilen e-devlet onaylı sertifikalar, resmi olarak geçerliliğe sahiptir ve kariyerinizde güçlü bir referans oluşturur.

  • Resmi geçerliliğe sahip
  • E-devlet sistemine entegre
  • Resmi başvurularda kullanılabilir
Sertifier Onaylı Dijital Sertifika

Sertifier altyapısı ile hazırlanan dijital sertifikalarımız, kişiye özel seri numarasıyla oluşturulur ve dijital kütüphanenize eklenir.

  • Kişiye özel seri numarası
  • LinkedIn entegrasyonu
  • PDF formatında indirilebilir
  • Dijital kütüphane erişimi

Kariyerinize Değer Katın

Impress Akademi olarak eğitimlerimizin sonunda iki tür sertifika sunmaktayız:

E-Devlet Onaylı Sertifika
  • Resmi geçerliliğe sahip
  • E-devlet sisteminde kayıtlı
  • Resmi başvurularda kullanılabilir
Sertifier Dijital Sertifika
  • Benzersiz seri numaralı
  • LinkedIn ve sosyal medyada paylaşılabilir
  • Dijital kütüphanede saklanır
  • PDF formatında indirilebilir