• Buradasın

    Veri Bilimi

    Özetteki ilgi çekici içerikler

    • Excel'den R Programına Veri Seti Aktarma Eğitimi

      Bu video, Fırat adlı bir eğitmen tarafından sunulan bir eğitim içeriğidir. Fırat, Excel'den R programına veri seti aktarma yöntemlerini adım adım göstermektedir.. Videoda, Excel'den R programına veri seti aktarma için üç farklı yöntem anlatılmaktadır: virgül ile ayrılmış CSV dosyası için "read.csv" fonksiyonu, sekme ile ayrılmış metin dosyası için "read.table" fonksiyonu ve metin dosyası için "read.delimited.text" fonksiyonu. Ayrıca, veri aktarımı sırasında dikkat edilmesi gereken ondalık simge ve liste ayıcı ayarları hakkında bilgi verilmektedir. Video, programın nasıl kapatılacağı bilgisiyle sonlanmaktadır.

      • youtube.com

    • Data Warehouse Eğitim Serisi: İlk Ders

      Bu video, Datayos eğitim serisinin ilk bölümü olup, bir eğitmen tarafından sunulan veri bilimi eğitim içeriğidir.. Video, data warehouse kavramını tanıtarak başlıyor ve data warehouse'ın ne olduğunu açıklıyor. Data warehouse, farklı veri kaynaklarından (database, API, flat file) veri toplayıp tek bir noktada toplayan ve anlamlı çıktılar üreten bir ortam olarak tanımlanıyor. Eğitmen, data warehouse'ın üç farklı mimarisi (inmen, kimble ve databall) olduğunu belirtiyor ve her firmanın ihtiyaçlarına göre farklı yaklaşımlar seçebileceğini vurguluyor. Video, uygulamalı bir data warehouse geliştirme serisinin ilk bölümü olup, ilerleyen derslerde normalizasyon, de normalizasyon, databot kimble yaklaşımları ve dimashoplar gibi konuların ele alınacağı belirtiliyor.

      • youtube.com

    • Hacettepe Üniversitesi İstatistik Bölümü Tanıtımı

      Bu video, Hacettepe Yapay Zeka Topluluğu'nun YouTube kanalında yayınlanan bir röportajdır. Röportajda Hacettepe Üniversitesi İstatistik Bölümü'nde dördüncü sınıf öğrencisi olan Barış, kendi deneyimlerini ve bölümün özelliklerini paylaşıyor.. Videoda istatistik bölümünün gerçek yüzü, iş imkanları ve mezuniyet sonrası kariyer seçenekleri anlatılmaktadır. Barış, bölümün sadece grafiklerden ibaret olmadığını, tamamen bilimsel ve matematiksel altyapıya sahip olduğunu vurgulayarak, veri bilimi ve yapay zeka gibi alanlarda temel oluşturduğunu belirtiyor.. Ayrıca videoda Hacettepe Üniversitesi Beytepe Kampüsü'nün özellikleri, kampüs içi imkanlar, akademik kadro, İngilizce bilmenin önemi, hazırlık okumanın gerekliliği ve mezunların ortalama maaşlarının 20-24 bin TL arasında olduğu gibi bilgiler de paylaşılmaktadır. İstatistik bölümünün son elli yılın gelecek en iyi mesleklerinden biri olduğu vurgulanarak video sona ermektedir.

      • youtube.com

    • Python Programlama Dili Temel Eğitimi

      Bu video, yazılım şirketi kurucusu Mehmet Tek tarafından sunulan yaklaşık sekiz saatlik kapsamlı bir Python programlama dili eğitim serisidir.. Eğitim, Python programlama dilinin temellerini adım adım anlatmaktadır. İçerikte Python'un tanıtımı, kurulumu, Jupyter Notebook kullanımı, programlama öğrenme tavsiyeleri, temel fonksiyonlar (print, input), değişkenler, veri tipleri (numbers, string, list, tuple, set), matematiksel işlemler ve string metotları (upper, lower, capitalize, count, index, strip, replace) gibi konular ele alınmaktadır.. Eğitim, Python'un genel amaçlı bir dil olduğunu, yazılım programlamaya yeni başlayanlar için kolay olduğunu ve veri bilimi, yapay zeka, makine öğrenmesi ve oyun geliştirme gibi alanlarda popüler olduğunu vurgulamaktadır. Ayrıca Google, Dropbox, Spotify ve Netflix gibi büyük şirketlerde kullanıldığı belirtilmektedir. Video, programlama öğrenme sürecinde dikkat edilmesi gereken yedi temel tavsiye de içermektedir.

      • youtube.com

    • Yapay Zeka Giriş Dersi

      Bu video, bir eğitim dersi formatında yapay zeka konusunu anlatan bir sunumdur. Konuşmacı, yapay zeka teknolojisinin temel kavramlarını ve uygulamalarını açıklamaktadır.. Video, yapay resim ve video üretimi örnekleriyle başlayıp, yapay zeka modelinin nasıl geliştirildiğini, kullanılan teknikleri ve veri bilimi ile ilişkisini anlatmaktadır. Ayrıca yapay zekanın tarihini, günümüz ve gelecek beklentilerini, darbe vuran modelleri ve Türkiye'deki uygulamalarını da ele almaktadır. Video, yapay zeka alanının sürekli gelişen bir ekosistem olduğunu vurgulayarak sonlanmaktadır.

      • youtube.com

    • Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi Temel Kavramları

      Bu video, Buse adlı bir eğitmen tarafından tablet üzerinden sunulan bir eğitim içeriğidir.. Video, veri madenciliği ve makine öğrenmesi alanındaki temel kavramları kapsamlı şekilde ele almaktadır. İçerikte sınıflandırma, regresyon, kümeleme, birliktelik analizleri gibi temel teknikler, veri ön işleme adımları, özellik ölçekleme, mesafe ölçütleri, öğrenme algoritmaları (supervised ve unsupervised), entropi hesaplamaları ve model değerlendirme metrikleri gibi konular işlenmektedir.. Eğitmen, regresyon çalışmalarında kullanılan root mean square error ve R-squared gibi metrikleri anlatarak, bu metriklerin neden önemli olduğunu ve makine öğrenmesi modellerinin değerlendirilmesinde nasıl kullanıldığını açıklamaktadır. Ayrıca, sınıflandırma ve regresyon karşılaştırmaları, veri madenciliğinde kullanılan future scaling ve future processing gibi ön işleme teknikleri ile öznitelik seçimleri hakkında bilgi vermektedir.

      • youtube.com

    • Yapay Zeka ve Yazılım Sektörü

      Bu videoda Yusuf, 19 yaşında İstanbul Teknik Üniversitesi'nde endüstri mühendisliği okuyan ve aynı zamanda oyun geliştiricisi olan bir içerik üreticisi, yapay zekanın yazılım sektörüne etkisini kendi bakış açısından değerlendiriyor.. Video, yapay zekanın son yıllarda gerçek dünyada nasıl geliştiğini ve yazılım sektöründe yarattığı endişeleri ele alıyor. Yusuf önce yapay zekanın oyun geliştirme sürecindeki kullanımını anlatıyor, ardından mobil uygulama geliştirme, web geliştirme ve veri bilimi alanlarındaki uygulamalarını açıklıyor. Son bölümde ise yapay zekanın gelecekteki potansiyeli ve insanların teknolojiye adapte olmaları gerektiğini vurguluyor.

      • youtube.com

    • TÖBE Yapay Zeka Mühendisliği Müfredatı Karşılaştırması

      Bu video, bir akademisyen tarafından sunulan, TÖBE'nin yapay zeka mühendisliği müfredatının diğer üç üniversitenin (Hacettepe, Bahçeşehir ve İstanbul Teknik Üniversitesi) müfredatlarıyla karşılaştırmasını içeren bir eğitim içeriğidir.. Videoda, dört üniversitenin yapay zeka mühendisliği müfredatlarındaki benzerlikler ve farklılıklar detaylı bir tablo üzerinden anlatılmaktadır. Programlamaya giriş dersi, fizik dersleri, yapay zeka giriş dersi, veri bilimine giriş dersi, yapay öğrenme, derin öğrenme, veri madenciliği, yöneylem araştırması, özdevinirler, olasılık ve istatistik, mikroekonomi ve nesne yönelimli programlama gibi derslerin hangi üniversitelerde zorunlu, hangi üniversitelerde seçmeli olduğu ve hangi üniversitelerde bulunmadığı karşılaştırılmaktadır.. Ayrıca, İTÜ'nün programının "yapay zeka ve veri mühendisliği" olarak adlandırılması ve bu isim farklılığının yarattığı yanlış anlaşılmalar ele alınmaktadır. Konuşmacı, yapay zeka mühendisliği alanının yeni bir disiplin olduğu için müfredatların liberal olmaması gerektiği ve özellikle yapay zeka, yapay öğrenme ve veri madenciliği gibi derslerin zorunlu olması gerektiği vurgulamaktadır.

      • youtube.com

    • Trenes Akademi Tanıtım Videosu

      Bu video, Trenes Akademi'nin tanıtımını yapan bir reklam filmidir.. Video, teknolojinin ve internetin son yıllarda nasıl geliştiğini anlatarak başlıyor ve yapay zeka, büyük veri gibi konuları ele alıyor. Trenes Akademi'nin veri bilimi, yapay zeka, makine öğrenmesi, derin öğrenme, veri analizi, web geliştirme, programlama gibi alanlarda 400'den fazla eğitim videosu sunduğu belirtiliyor. Ayrıca kanalın yeni teknolojileri yakalamak için en yeni konular hakkında da içerik ürettiği vurgulanıyor.

      • youtube.com

    • Sabancı Üniversitesi Webinar: Veri, Yapay Zeka ve Veri Analitiği

      Bu webinar, Sabancı Üniversitesi'nin "Teknolojinin Gücüyle Geleceğe" serisinin ikinci bölümü olup, Berrin Yanıkoglu, Selim Baldis ve Kemal Kılıçdar gibi öğretim üyeleri tarafından sunulmaktadır. Ayrıca Berkay Topçu ve diğer uzmanlar da panelde yer almaktadır.. Webinar, yapay zeka ve veri analitiği konularını kapsamlı bir şekilde ele almaktadır. İlk bölümde yapay zekanın tarihçesi ve bileşenleri anlatılırken, sonraki bölümlerde karar verme süreçleri, ferasete dayalı ve modele dayalı yaklaşımlar karşılaştırılmaktadır. Sunum, gerçek dünya uygulamaları, özellikle finansal servislerdeki veri analitiği çalışmaları ve sigorta suistimal tespiti gibi konulara odaklanmaktadır.. Webinar ayrıca veri biliminin perakende, sağlık, telekom, enerji ve imalat sektörlerindeki uygulamalarını, tarımdaki potansiyelini ve yapay zekanın toplumsal değişimler üzerindeki etkilerini de ele almaktadır. Konuşmacılar, KVKK gibi etik ve yasal konular, veri okuryazarlığının önemi ve yapay zekanın gelecekteki gelişimine dair spekülasyonlar hakkında görüşlerini paylaşmaktadır.

      • youtube.com

    • R Programlama Dili Kapsamlı Eğitim Videosu

      Bu video, Barton Polson tarafından sunulan R programlama dili hakkında kapsamlı bir eğitim serisidir. Eğitmen, R'nin veri bilimindeki önemini ve temel kullanımını adım adım anlatmaktadır.. Video, R'nin kurulumu ve temel arayüzü ile başlayıp, veri görselleştirme teknikleri, istatistiksel analiz, veri manipülasyonu, veri okuma ve modelleme yöntemlerini içermektedir. Eğitim, temel grafik oluşturma (plot, histogram, scatterplot), veri yapıları (vector, matrix, array, data frame, list), faktör oluşturma, veri içe aktarma ve çeşitli modelleme teknikleri (hiyerarşik kümeleme, PCA, regresyon) gibi konuları kapsamaktadır.. Eğitim boyunca iris, mtcars ve us judge ratings gibi örnek veri setleri kullanılarak pratik uygulamalar gösterilmektedir. Video, R'de veri analizi yapmak isteyenler için temel bir rehber niteliğindedir ve son bölümde izleyicilere R ile ilgili daha fazla öğrenme için öneriler sunulmaktadır.

      • youtube.com

    • İstatistik ve Veri Bilimi Eğitim Dersi

      Bu video, Marmara Üniversitesi Nüfus ve Sosyal Araştırmalar Enstitüsü'nde çalışan Zübeyir Nişancı tarafından sunulan bir eğitim dersidir. Ders, Fuat Hoca ve Fatih Hoca gibi diğer eğitmenlerle birlikte Yükseköğretim Kurulu öncülüğünde hazırlanmıştır.. Video, istatistik ve veri bilimi konularını sıfırdan başlayarak karmaşık hale doğru ilerleyen bir yapıda ele almaktadır. İçerikte istatistiğin temel kavramları, veri toplama yöntemleri, bilgisayar sistemlerinin çalışma prensipleri, kuantum bilgisayarlar, istatistik tarihi, big data, yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi konular detaylı şekilde anlatılmaktadır.. Ders, farklı seviyelerdeki katılımcılar için hazırlanmış olup, veri analizi okuryazarlığı edinmek, temel istatistik, orta seviye kodlama dilleri ve yapay zeka mantığını öğrenmek isteyenler için bir başlangıç seviyesi sunmaktadır. Eğitmen, önümüzdeki hafta sıfırdan başlayarak Excel dosyalarıyla pratik çalışmalara başlayacaklarını ve derslerin veri değişken tipleri, dosya tipleri gibi konuları içereceğini belirtmektedir.

      • youtube.com

    • Veri Bilimi Eğitim Serisi: Set ve Tuple Veri Yapıları

      Bu video, Coşkun Eğitim Vakfı YouTube kanalından Emre Cansu tarafından sunulan bir eğitim serisinin bir bölümüdür. Emre Cansu, Coşkun Eğitim Vakfı eğitmenlerinden biridir.. Video, veri bilimi serisinin bir parçası olarak set ve tuple veri yapılarını anlatmaktadır. Öncelikle tuple veri yapısı tanıtılmakta, listelerle arasındaki farklar (tuple'ların değişime kapalı olması) örneklerle açıklanmaktadır. Ardından set veri yapısı ele alınmakta, küme işlemleri (kesişim, fark, birleşim, simetrik fark) kod örnekleriyle gösterilmektedir. Video, bir sonraki derste pandas ve seriler konusunun işleneceği bilgisiyle sonlanmaktadır.

      • youtube.com

    • Python Programlama Dili Kullanım Alanları ve Avantajları

      Bu eğitim videosunda Yakın Kampüs.com'dan Erol Mesutgün, Python programlama dilinin çeşitli kullanım alanlarını ve avantajlarını anlatmaktadır.. Video, Python'un script yazma, veri bilimi, machine learning, web tasarımı, oyun geliştirme ve mikroservisler gibi farklı kullanım alanlarını kapsamlı şekilde ele almaktadır. İçerik, Python'un genel özellikleri, felsefesi ve diğer programlama dillerine göre avantajlarını açıklamakta, ayrıca veri bilimi, web tasarımı ve mikroservisler için gerekli kütüphaneleri ve framework'leri detaylı şekilde anlatmaktadır.. Videoda ayrıca Python'un basit ve okunaklı yapısı, indentation özelliği, deklaratif ve imperatif programlama yaklaşımları karşılaştırılmakta ve Python'un diğer sistemlerle iletişim kurma kapasitesi örneklerle gösterilmektedir. Konuşmacı, kendi deneyimlerinden örnekler vererek Python'un pratik uygulamalarını ve diğer sistemlerle entegre edilebilme kapasitesini vurgulamaktadır.

      • youtube.com

    • Kaggle Platformu Tanıtımı

      Bu video, Data Force TR kanalında yayınlanan bir eğitim içeriğidir. Sunucu, veri bilimi ve yapay zeka alanındaki önemli bir platform olan Kaggle'ı tanıtmaktadır.. Video, veri biliminin önemi ve Kaggle platformunun ne olduğunu açıklayarak başlıyor. Kaggle, veri analitiği, makine öğrenmesi ve yapay zeka ile ilgili profesyonel ve meraklıları bir araya getiren, veri kümeleri paylaşımı, kaynak kodları ve yarışmalar içeren bir platform olarak tanıtılıyor. Google'ın 2017 yılında satın aldığı bu platform, kullanıcıların veri görselleştirme, veri ayıklama ve yapay öğrenme algoritmaları geliştirme süreçlerini adım adım gerçekleştirmelerine olanak sağlıyor. Ayrıca, Kaggle profilinin iş arayanlar için kariyer fırsatları sunabileceği vurgulanıyor.

      • youtube.com

    • Gradio ile Model Diplo Etme ve Varlık İsimlerini Tanıyan Uygulama Geliştirme Eğitimi

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan veri bilimi alanında model diplo etme ve uygulama geliştirme eğitimidir. Eğitmen, kendi eğittiği ve Hugging Face Hub'a yüklediği çok dilli bir modeli kullanarak adım adım gösterimler yapmaktadır.. Video, modeli canlıya alma sürecini detaylı olarak ele almaktadır. İlk olarak modelin indirilmesi, Google Colab veya Jupyter Notebook'ta Transformers kütüphanesinin yüklenmesi, modelin pipeline ile yüklenmesi ve son olarak Gradio arayüzü kullanılarak modelin canlı hale getirilmesi gösterilmektedir. Ayrıca, varlık isimlerini tanıyan bir uygulamanın nasıl geliştirileceği, Pypline ile model indirme, Gradio ile uygulama geliştirme ve Hugging Face Hub'a uygulama yükleme süreci de anlatılmaktadır.. Eğitim, token sınıflandırma (NER) görevinin nasıl gerçekleştirildiğini kod örnekleriyle açıklamakta ve İngilizce, Almanca ve Türkçe gibi farklı dillerde modelin nasıl çalıştığını göstermektedir. Eğitmen, demo uygulamasını çalıştırarak isim ve yer tespiti yapabilen bir sistem göstermekte ve bu uygulamayı Hugging Face Hub'a yükleyerek dünya çapında paylaşılabilir hale getirmektedir.

      • youtube.com

    • Confusion Matrix İncelemesi ve Python Uygulaması

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı confusion matrix (karışıklık matrisi) konusunu anlatmaktadır.. Video, confusion matrix'in ne olduğunu açıklayarak başlıyor ve 2x2 boyutundaki matrisin true pozitif, false pozitif, false negatif ve true negatif değerlerini açıklıyor. Ardından Python'da confusion matrix'in nasıl hesaplanacağı gösteriliyor ve son olarak bu matrisin görselleştirilmesi için seaborn ve matplotlib kütüphanelerinin nasıl kullanılacağı anlatılıyor. Video, sınıflandırma problemlerinde modelin doğruluğunu ölçmek için kullanılan metrikleri ve bunların nasıl yorumlanacağını öğrenmek isteyenler için faydalı bir kaynak niteliğindedir.

      • youtube.com

    • Bayesian Network Kullanım Eğitimi

      Bu video, bir konuşmacının Bayesian Network (Bayes ağları) kullanımını adım adım anlattığı eğitim içeriğidir. Video, bir izleyicinin sorusu üzerine iki ay sonra hazırlanmıştır.. Video, Bayesian Network'in temel kullanımını göstermekte olup, önce Bayezid Network editörünün kullanımı, node ve edge ekleme, veri setiyle (örneğin iris veri seti) network oluşturma ve düzenleme adımları anlatılmaktadır. Daha sonra Veka programında Bayesian Network'in nasıl kullanılacağı, Java üzerinden nasıl çağrılacağı ve Veka'daki hazır kütüphanelere nasıl erişileceği gösterilmektedir.. Eğitim içeriğinde search algoritmaları (hill climbing, simulated annealing), estimator parametrelerinin ayarlanması ve oluşturulan network'ün sınıflandırma işlemleri için nasıl kullanılacağı da açıklanmaktadır. Ayrıca paket yöneticisi üzerinden yeni paketlerin nasıl yüklenebileceği ve bu kütüphanelerin kendi Java kodlarında nasıl kullanılabileceği hakkında bilgiler verilmektedir.

      • youtube.com
  • Yazeka sinir ağı makaleleri veya videoları özetliyor