Buradasın

Veri Bilimi ve Yapı Öğrenmeye Başlama Rehberi

Yapay zekadan makale özeti

Bu video, bir eğitimci tarafından sunulan veri bilimi ve yapı öğrenmeye başlama konulu bir eğitim içeriğidir. Konuşmacı, veri bilimi alanında deneyimli biri olarak izleyicilere rehberlik etmektedir.
Video, veri biliminin ne olduğunu açıklayarak başlıyor ve yapay öğrenme kavramlarını örneklerle anlatıyor. Ardından dünyadaki veri bilimi trendleri, sektördeki iş imkanları ve maaş bilgileri paylaşılıyor. Daha sonra veri bilimindeki farklı roller (veri mühendisi, veri analisti, veri bilimcisi) ve dil seçimleri (özellikle Python) ele alınıyor. Son bölümde ise veri bilimi öğrenmek isteyenler için kullanılabilecek kaynaklar (Kela, Datacamp, GitHub, Power Data Science, Kahve) ve pratik yapmanın önemi vurgulanıyor.

Veri Bilimi ve Yapay Öğrenme: Veri bilimi, matematik, istatistik ve bilgisayar bilimlerini iş bilgisiyle harmanlayan bir disiplindir.
Yapay öğrenme, gözetimsiz (unsupervised), gözetimli (supervised) ve takviyeli (reinforce) öğrenme olmak üzere üç farklı öğrenme tipine ayrılmaktadır.
Veri bilimi 21. yüzyılın en seksi mesleği olarak seçilmiş ve sektördeki artışı net şekilde gözlemlenebilmektedir.
02:13Veri Bilimi Rolü ve Seçenekleri: Veri biliminde üç farklı rol vardır: veri mühendisi, veri analisti ve veri bilimcisi.
Veri mühendisi karmaşık verileri yapısal hale getirirken, veri analisti trendleri yakalayıp raporlar.
Veri bilimcisi verileri keşifsel analiz yapar, modeller kurar ve tahminler yapar.
03:44Dil Seçimi ve Kaynaklar: Veri biliminde Python dili çok fazla öne çıkmaktadır.
Eğitim için Mustafa Keskin, Arda Sıfırdan ve Mustafa Murat Coşkun gibi eğitmenlerin kursları önerilmektedir.
Kaggle, DataCamp, GitHub gibi platformlar veri bilimciler için önemli kaynaklardır.
05:42Öğrenme Stratejisi: Veri bilimini öğrenirken bir projeyle desteklenmesi önerilmektedir.
Kendi veri setinizi toplamanız veya mevcut veri setlerini kullanmanız önemlidir.
Öğrendiklerinizi uygulamazsanız öğrenmenin anlamı kalmaz.