• Buradasın

    Veri Bilimi

    Özetteki ilgi çekici içerikler

    • Makine Öğrenmesi ve Veri Seti Projeleri Toplantısı

      Bu video, Rıza Da Gül, Galipankaya, Tank Tanay, Umut, Galip ve Aysun gibi öğrencilerin katıldığı bir toplantı formatındadır. Katılımcılar elektrik-elektronik, makine ve bilgisayar mühendisliği öğrencileridir. Videoda öğrenciler kendi buldukları veri setlerini ve bu veri setleriyle ilgili projelerini sunmaktadır. İlk bölümde öğrenciler kendi projelerini anlatırken, ikinci ve üçüncü bölümlerde veri seti seçimi ve problem tanımlama toplantıları gerçekleştirilmektedir. Toplantılar sonunda katılımcılar 2022 yılı ile ilgili ve güncel veri seti olan uçuş biletleri projesi üzerinde çalışmayı planlamaktadır. Katılımcılar şarap tadımcılığı, oyun satış analizi, orta Asya'daki arabalar ve el aletlerinin sınıflandırılması, kalp hastalıkları, araba fiyatları, kuş türleri sınıflandırma, şarap kalitesi tahmin etme ve uçak fiyat tahmini gibi çeşitli veri seti problemlerini ele almaktadır. Toplantılar sonunda katılımcılar kendi tercih ettikleri veri setlerini ve bunların kullanım amaçlarını tartışmaktadır.

      • youtube.com

    • Üniversite Tercihleri ve Geleceğin Becerileri Üzerine Röportaj

      Habertürk'te yayınlanan "Yolun Başındayken" programında sunucu Görkem, MEF Üniversitesi Rektör Yardımcısı Profesör Dr. Erhan Erkut ile üniversite tercihleri ve öğrencilerin geleceği hakkında bir röportaj gerçekleştiriyor. Röportajda tercih döneminin başlaması, öğrencilerin geleceği ve geleceğin becerileri ele alınıyor. Profesör Erkut, öğrencilerin sadece hangi bölüme gireceğine değil, kendilerini nasıl geliştireceklerine odaklanmaları gerektiğini vurguluyor. Ayrıca Birleşmiş Milletler Sürdürülebilir Kalkınma Hedefleri ve beş mega trend (demografik deprem, şehirleşme, iklim değişikliği) hakkında bilgiler paylaşılıyor. Videoda girişimcilik becerisinin önemi, veri bilimi ve yapay zeka gibi geleceğin becerileri, sunum teknikleri, takım çalışması ve kariyer planlama gibi çok disiplinli becerilerin geliştirilmesi gerektiği anlatılıyor. MEF Üniversitesi'nde girişimcilik ve veri bilimi-yapay zeka yan dallarının açılması ve bunların hibrit eğitim modeli ile sunulması hakkında da bilgiler veriliyor.

      • youtube.com

    • Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Eğitim Videosu

      Bu video, Yunus Makas tarafından sunulan yapay zeka ve makine öğrenmesi konularını kapsayan detaylı bir eğitim içeriğidir.. Video, yapay zekanın tanımı ve tarihçesiyle başlayıp, veri bilimi, makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi alt dallarını açıklamaktadır. İçerikte makine öğrenmesinin çalışma prensipleri, yapay sinir ağları, öğrenme modelleri (denetimli, denetimsiz, yarı denetimli ve pekiştirmeli öğrenme) ve regresyon ile sınıflandırma algoritmaları ele alınmaktadır.. Ayrıca, derin öğrenme algoritmalarının çalışma prensipleri, havuzlama yapıları ve düzleştirme katmanları gibi konular da anlatılmaktadır. Video, yapay zeka ve makine öğrenmesinin sağlık, ulaşım, finans, bankacılık, e-ticaret, doğal dil işleme, tedarik zinciri optimizasyonu, tahmin sistemleri, tavsiye sistemleri, konuşma tanıma ve resim/video tanıma gibi alanlardaki uygulamalarını da kapsamaktadır.

      • 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

    • Hızlandırılmış Eğitim: Dijital Yetkinlik ve Bilişim Teknolojileri

      Bu video, öğretmenlere yönelik hazırlanmış bir eğitim dersidir ve hızlandırılmış eğitim serisinin sekizinci modülüdür.. Video, dijital yetkinlik kavramının tanımı ve temel kavramlarıyla başlayıp, dijital beceri, dijital okuryazarlık, dijital dönüşüm gibi konuları ele almaktadır. Daha sonra dijital vatandaşlık, bilişim etiği ve telif hakkı gibi konular işlenmekte, Türkiye'nin 2023 Sanayi ve Teknoloji Stratejisi gibi politika belgeleri hakkında bilgiler verilmektedir. İkinci bölümde ise mobil öğrenme, veri bilimi, yapay zeka, blokzincir gibi teknolojik gelişmeler ve bunların eğitimdeki uygulamaları anlatılmaktadır.. Video ayrıca dijital yeterlilikler çerçeveleri (CYC, Teknolojik Pedagojik Alan Bilgisi, Geniş Tabanlı Öğretmen Dijital Yeterlilik Çerçevesi, DIAMPEDI ve UNESCO), okul düzeyinde dijital yetkinlikleri kazandırmak için gerekli altyapı gereksinimleri, teknik destek, müfredat, öğretmen eğitimi ve EBA gibi eğitim bilişim ağı sistemleri hakkında detaylı bilgiler sunmaktadır.

      • 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

    • Bilgisayar Mühendisliği Mesleği ve Bölümü Hakkında Bilgilendirme

      Bu videoda Karabük Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği lisans mezunu ve yüksek lisans tez döneminde olan Buse, aynı zamanda Simurg AI'de yapay zeka uzmanı ve Towers AI'de makine öğrenim mühendisi stajyer olarak çalışan bir bilgisayar mühendisi, mesleği hakkında bilgilendirme yapıyor. Video, bilgisayar mühendisliğinin ne olduğu, yazılım mühendisliği ile arasındaki farklar, mesleğin avantajları ve dezavantajları hakkında bilgiler sunuyor. İçerikte bilgisayar mühendisliği müfredatındaki önemli dersler (devre analizi, nesne tabanlı programlama, veri yapıları, algoritmalar, ayrık matematik, veritabanı yönetimi, internet tabanlı programlama, görüntü işleme, ağ güvenliği) anlatılmakta ve maaş aralıkları (devlet sektöründe 8.225 TL, özel sektörde 2.820-13.000 TL) ile iş olanakları (bilgisayar mühendisi, yazılım uzmanı, veri analisti, veri bilimcisi, kalite kontrol test uzmanı, web tasarım uzmanı, donanım mühendisliği, veri mimarı, konfigürasyon yöneticisi, internet uzmanı, robotik mühendisliği) hakkında detaylı bilgiler veriliyor. Video, üniversite tercih sürecinde bilgisayar mühendisliği bölümünü düşünen öğrencilere yönelik bilgilendirici bir içeriktir ve mesleği sevmenin önemini vurgulayarak sonlanıyor.

      • youtube.com

    • Veri Bilimi Eğitimi Tanıtımı

      Bu video, bir eğitim tanıtımı formatında sunulmuş olup, konuşmacı veri bilimi mesleğinin önemini vurgulamaktadır. Video, günümüzde dünyaya yön veren şeyin artık petrol değil veri olduğunu anlatarak başlıyor. Veri biliminin önemi, dünya standartlarında yetkin bir veri bilimcisi olmanın gerekliliği ve bu mesleğin geleceği ele alınıyor. Kodlaca tarafından sunulan sekiz haftalık veri bilimi eğitiminin içeriği (Linux, MapReduce, Radius ve HDFS gibi araçlar) ve bu eğitimle dünya çapında iş bulma imkanı hakkında bilgi veriliyor.

      • youtube.com

    • İstatistik Bölümü ve Kariyer Fırsatları

      Bu video, bir insan kaynakları yöneticisi tarafından sunulan, istatistik bölümü hakkında bilgilendirici bir içeriktir. Sunucu, istatistik bölümünün önemi ve mezunların kariyer fırsatları hakkında detaylı bilgiler vermektedir. Video, istatistik bölümünün tanımı ve amacı ile başlayıp, günümüzde verinin önemini ve big data devriminin bu alanın gelişimini anlatmaktadır. Ardından istatistik mezunlarının çalışabileceği 18 farklı iş alanı, maaş seviyeleri ve iş adetleri hakkında bilgiler verilmektedir. Son bölümde ise bölümün geleceği, kazanç durumu ve iş fırsatları gibi üç ana kategori üzerinden puanlama yapılarak toplam puan ortalaması 8,7 olarak belirlenmiştir. Videoda ayrıca istatistik bölümünün taban puanlarının düşük olması nedenleri ve mezunların kariyer planlaması için öneriler sunulmaktadır. Sunucu, bu bölümün zevkle okunabileceğini, kendini geliştirebileceğini ve fark yaratabileceğini vurgulamaktadır.

      • youtube.com

    • BIMTECH MBA Kampüsü Tanıtım Videosu

      Bu video, bir eğitimci tarafından Trichi'deki Bhati Dasan Institute of Management (BIMTECH) MBA kampüsünü tanıtan bir gezi formatındadır. Videoda kampüsün ilk yıl öğrencisi Sneha, ikinci yıl öğrencisi Ashrugad Naik ve direktörü Dr. Asid K. Barma ile röportajlar yapılmaktadır.. Video, BIMTECH'in kampüs turu, eğitim süreci, ücretler, yerleştirme durumu ve staj imkanları hakkında kapsamlı bilgiler sunmaktadır. Kampüsün 100% konutlu olduğu, her yıl 120 öğrenci kabul ettiği ve toplam 250 öğrenciye ev sahipliği yaptığı belirtilmektedir. Ayrıca, üniversiteye giriş için gerekli sınavlar, yerleştirme oranları ve staj maaşları hakkında detaylı bilgiler verilmektedir.. Videoda ayrıca BIMTECH'in yeni kampüs planları, MBA programının 180 öğrenciye kadar genişleyeceği, ASESB Accurated Institute ile işbirliği yapacağı ve öğrencilerin veri bilimi eğitimi alacağı bilgileri paylaşılmaktadır. Programın capstone projeleri, uluslararası işbirlikleri, AI ve dijital dönüşüm konularındaki eğitim imkanları, araştırma incubation projeleri ve danışmanlık hizmetleri hakkında da bilgiler verilmektedir.

      • youtube.com

    • Veritabanı Yönetim Sistemleri Eğitim Serisi

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan veritabanı yönetim sistemleri eğitim serisinin ilk bölümüdür. Eğitmen, veri bilimi ve veri bilimcisi olma yolunda eğitim serisi hazırlarken karşılaşılan veritabanı konusundaki eksiklikleri gidermek amacıyla bu seriyi hazırladığını belirtiyor. Video, veritabanı yönetim sistemlerinin temel kavramlarını kapsamlı şekilde ele almaktadır. İçerikte veritabanı mimarisi, temel terminolojiler, şema ve instance kavramları, veritabanı dilleri (DML ve DDL), sorgu işleme, veri depolama, log tutma ve indeksleme gibi konular detaylı olarak anlatılmaktadır. Ayrıca merkezi, client-server, paralel ve dağıtık veritabanı mimarileri ile iki tier ve üç tier mimari modelleri de açıklanmaktadır. Eğitim serisi toplam 20 videodan oluşmakta olup, teorik bilgilerin yanı sıra Oracle PL/SQL, Microsoft SQL Server, MySQL ve PostgreSQL gibi farklı veritabanı yönetim sistemlerinin kurulumu ve kullanımına yönelik uygulamalı eğitimler de içermektedir. Eğitmen, konuları mümkün olduğunca hızlı ve basit şekilde anlatacağını belirtmektedir.

      • youtube.com

    • Microsoft AI Architect Emrah Mete ile Üretken Yapay Zeka Röportajı

      Bu video, Deniz Akademi YouTube kanalında yayınlanan, sunucu Şevket'in Microsoft'tan AI Architect Emrah Mete ile gerçekleştirdiği bir röportajdır. Emrah Mete, yaklaşık 15 yıldır endüstride teknik uzman olarak çalışmakta ve son 5-6 yıldır bulut teknolojileri, yapay zeka, makine öğrenimi, veri bilimi ve büyük veri analitiği konularında kurumsal şirketlere destek olmaktadır. Röportajda üretken yapay zeka sistemlerinin güncel gelişmeleri, büyük dil modellerinin (ELEM) yeni yetkinlikleri ve kullanım alanları ele alınmaktadır. Ayrıca kurumsal organizasyonlarda yapay zeka uygulamalarının karşılaştığı zorluklar, yetenek açığı ve bu alanda kendini yetiştirmenin yolları, teknik becerilerin yanı sıra soft skills'in önemi gibi konular da tartışılmaktadır. Videoda ayrıca kurumsal dünyada kullanılan araçların ölçeklenebilirlik, verimlilik ve güvenlik gibi özelliklerinin önemi, prompt engineering rollerinin artışı ve bu alanlarda hem teknik hem de iletişim becerilerinin gerekliliği gibi konular da ele alınmaktadır. Genç yeteneklere yönelik öneriler ve yapay zeka alanında araştırma yapmanın önemi de röportajın içeriğinde yer almaktadır.

      • youtube.com

    • Karar Ağaçları Eğitim Videosu

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı karar ağaçları konusunu anlatmaktadır. Video, karar ağaçlarının yapısını ve çalışma prensibini açıklayarak başlıyor. Önce para yatırma örneği üzerinden karar ağaçlarının nasıl çalıştığını gösteriyor, ardından iris çiçeği veri seti üzerinde karar ağacı oluşturma sürecini adım adım anlatıyor. Entropi kavramı, bilgi kazancı ölçümü ve karar ağacı oluşturma algoritması detaylı olarak açıklanıyor. Son olarak, RapidMiner programı kullanılarak karar ağacı modelinin nasıl oluşturulacağı gösteriliyor.

      • 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

    • 2025'te Öğrenilmesi Gereken 10 Teknoloji

      Bu video, 2025'te teknolojik dünyada öne çıkacak teknolojileri tanıtan bir eğitim içeriğidir. Konuşmacı, izleyicilere gelecekteki kariyer fırsatları hakkında bilgi vermektedir. Video, 2025'te teknolojik dünyada öne çıkacak 10 teknolojiyi sıralamaktadır. Bu teknolojiler arasında DevOps, Augmented Reality ve Virtual Reality (AR/VR), Data Engineering, Quantum Computing, Blockchain, Cloud Computing, Cybersecurity, Generative AI, Data Science ve Yapay Zeka (AI) bulunmaktadır. Her teknoloji için kısa bir tanıtım ve 2025'te bu alanlarda çalışanların beklenen maaşları paylaşılmaktadır. Video, teknoloji sektöründe başarılı olmak için sürekli öğrenmenin önemini vurgulayarak sonlanmaktadır.

      • 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

    • Maksimum Minimum Normalizasyon ve K En Yakın Komşu Algoritması Eğitimi

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan veri bilimi eğitim içeriğidir. Eğitmen, maksimum minimum normalizasyon ve k en yakın komşu algoritması konularını adım adım anlatmaktadır. Video, bir veri seti üzerinde maksimum minimum normalizasyon uygulamasını göstermektedir. Önce normalizasyon formülü açıklanmakta, ardından veri setine yeni bir satır ekleme işlemi gösterilmektedir. Daha sonra k en yakın komşu algoritması uygulanarak yeni eklenen verinin sınıfı belirlenmekte ve son olarak ağırlıklı oylama yöntemiyle bu sınıf doğruluğunun kontrol edilmesi anlatılmaktadır. Video, sınavlarda başarılı olmak isteyenler için faydalı bilgiler içermektedir.

      • youtube.com

    • Türk Gençliğine Yönelik Tavsiyeler

      Bu video, bir röportaj formatında olup konuşmacı Türk gençliğine yönelik tavsiyelerde bulunuyor. Konuşmacı, gençliğin ne yapmak istediğini tam olarak bilememe durumunu normal bulduğunu ve lisans eğitiminin tek başına yeterli olmayabileceğini vurguluyor. Gençlere, seçtikleri işi mümkün olduğunca iyi yapmaya çalışmaları, paniklememeleri ve doğru yere yatırım yapmaları tavsiyesinde bulunuyor. Özellikle ekonomi ve finans alanlarında, data science, machine learning, istatistik ve influence gibi teknik dalların önemini vurgulayarak, üniversite eğitiminin giderek daha rekabetçi hale geldiğini ve ihtisaslaşmanın gerekliliğini anlatıyor.

      • 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
  • Yazeka sinir ağı makaleleri veya videoları özetliyor