• Buradasın

    Veri Bilimi

    Özetteki ilgi çekici içerikler

    • Bulut Teknolojisi, Veri Bilimi ve Yapay Zeka Üzerine Röportaj

      Donan Haber programında sunucu, bilgisayar mühendisi ve MVP olan Ömer Çolakoğlu ile bir röportaj gerçekleştiriyor. Konuşmacı, özel bir şirkette çalışan, eğitimler veren ve Microsoft'ta derece almış bir uzman olarak tanıtılıyor.. Röportajda bulut teknolojisi, veri bilimi ve yapay zeka konuları ele alınıyor. Video, bulutun sadece sunucuların kiralanması değil, büyük veri toplama, depolama ve analiz etme için bir ekosistem olduğunu açıklıyor ve bu teknolojilerin küçük işletmeler (KOBİ) için nasıl kullanılabileceğini anlatıyor. Ayrıca, yapay zekanın temel prensipleri, gelecekteki potansiyeli ve Türkiye'deki durumu da değerlendiriliyor.. Videoda ayrıca üniversite öğrencilerine yönelik tavsiyeler de sunuluyor. Konuşmacı, öğrencilerin sadece akademik başarılarına değil, sosyal projelerde görev alma, kulüplerde faaliyet gösterme, blog yazma ve YouTube kanalı açma gibi pratik deneyimlere de önem vermeleri gerektiğini vurguluyor. Bootcamp'ler ve şirketlerin düzenlediği eğitimler gibi fırsatların nasıl değerlendirilebileceği hakkında da pratik öneriler sunuluyor.

      • 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

    • Karar Ağaçları Algoritmaları Eğitim Videosu

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan karar ağaçları algoritmaları hakkında bir eğitim içeriğidir. Eğitmen, veri analizi ve tahminleme konularında bilgi paylaşmaktadır. Videoda öncelikle C5 algoritması uygulanarak veri seti eğitilmekte ve tahmin performansı değerlendirilmektedir. Ardından C5 algoritmasının performansı başka bir algoritmayla karşılaştırılmakta ve kazanç oranı analiz edilmektedir. Yaş, CD-IR sınıfı ve kampanya numarası gibi faktörlerin reklam tıklama oranına etkisi incelenmekte ve algoritmaların tahmin doğruluğu matrisler üzerinden gösterilmektedir. Video sonunda içerik üreticisi, izleyicilerden yorumlarda eksik olan noktaları belirtmelerini istiyor ve gerekirse bu video serisini yeniden çekebileceğini söylüyor. Ayrıca uykulu olduğu için cümlelerin düzgün kurulamadığını ve izleyicilerin anlamadığı noktaları yorumlarda belirtmelerini, gerekirse cevap vereceğini belirtiyor.

      • youtube.com

    • Anaconda Kurulum ve Kullanım Eğitimi

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı Anaconda platformunun ne olduğunu ve nasıl kurulacağını anlatmaktadır. Video, Python programlama dilinin tanıtımıyla başlayıp Anaconda platformunun veri bilimi için geliştirilmiş bir platform olduğunu açıklamaktadır. Ardından Anaconda'nın kurulum adımları gösterilmekte, ardından Jupyter Notebook ve Spyder editörlerinin kullanımı detaylı olarak anlatılmaktadır. Son olarak Anaconda Prompt'un kullanımı ve paket yönetimi (conda) konuları ele alınmaktadır. Video, Python öğrenmek isteyenler için temel bir kaynak niteliğindedir.

      • 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 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

    • 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

    • 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

    • İzmir Bakırçay Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tanıtımı

      Bu videoda İzmir Bakırçay Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği 2. sınıf öğrencisi Serdar, bölümünü detaylı olarak anlatıyor. Video, bölümün 2018 yılında öğrenci alımına başladığı bilgisiyle başlayıp, akademik kadrosu, müfredatı, ders sistemi, notlandırma mantığı, toplulukları, yurtdışı imkanları ve laboratuvarları hakkında bilgiler sunuyor. Serdar, bölümün 7+1 dönem sistemi, veri bilimi ve makine öğrenmesi gibi alanlara yoğunlaşan müfredatı, çan notlandırma sistemi ve Erasmus imkanları gibi önemli detayları paylaşıyor. Ayrıca bölümün avantajları ve dezavantajları hakkında kişisel değerlendirmesini de aktarıyor.

      • 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

    • Jupyter Notebook Nedir?

      Bu video, Jupyter Notebook'un ne olduğunu açıklayan bir eğitim içeriğidir. Video, Jupyter Notebook'un temel özelliklerini pratik örneklerle göstererek anlatmaktadır. Jupyter Notebook, kod ve görsellerin iç içe olduğu raporlar çıkarmayı kolaylaştıran, dokümantasyon ve kodu anlaşılır bir şekilde bir araya getiren bir araçtır. Video, Jupyter Notebook'un kullanımını, Python ile veri bilimindeki kullanımını, paralel hesaplama yapabilme özelliğini ve açık kodlu yapısını açıklamaktadır. Ayrıca Anaconda dağıtımı ile Jupyter Notebook'un nasıl kurulacağı da kısaca anlatılmaktadır.

      • youtube.com

    • Matematik Mühendisliği Bölümü Hakkında Röportaj

      Bu video, Ulus Üniversitesi Matematik Mühendisliği 3. sınıf öğrencisi Gizem Dağ ile yapılan bir röportajdır. Gizem, matematik mühendisliği bölümünün detaylı bilgilerini paylaşmaktadır. Röportajda matematik mühendisliği bölümünün tanımı, mezunların çalışabileceği yazılım, finans, veri bilimi, yapay zeka, sistem analizi ve iş analizi gibi alanlar, iş imkanları ve bölümün ders içerikleri ele alınıyor. Ayrıca, matematik mühendisliği okumak için gerekli özellikler, İngilizce bilmenin önemi ve adaylara yönelik tavsiyeler de sunuluyor. Gizem, üniversite hayatında kendini keşfetmenin önemini vurgulayarak, boş zamanlarında seminer ve eğitimlerden yararlanmanın faydalarını anlatıyor. Matematik mühendisliği bölümünü tercih edecek adaylara matematiği sevmenin, sabırlı olmanın ve problem çözme yeteneğine sahip olmanın gerekliliğini belirtiyor. Ayrıca, yapay zeka gibi ilgi alanlarını keşfetmek için online kurslar ve platformlardan yararlanmanın faydalı olabileceğini paylaşıyor.

      • youtube.com

    • Veri Bilimi ve Kariyer Yolculuğu

      Bu eğitim videosunda, Sabancı Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği mezunu ve şu anda Finlandiya'da bir enerji şirketinin veri bilim ekibinde çalışan bir konuşmacı, kendi deneyimlerini paylaşarak veri bilimi konusunda bilgi veriyor. Video, veri biliminin ne olduğunu, nasıl doğduğunu ve nasıl bir meslek olduğunu anlatarak başlıyor, ardından veri bilimci olmak için gerekli yol haritasını detaylı şekilde ele alıyor. Konuşmacı, matematik, istatistik, programlama ve machine learning gibi temel konuları vurgulayarak, veri bilimi eğitiminin aşamalarını (machine learning, deep learning, data visualization, cloud platformları) açıklıyor. Videoda ayrıca domain bilgisinin önemi, farklı alanlardan gelen insanların da veri bilimci olabileceği, yapay zeka'nın veri bilimi sektörüne etkisi ve bu alanın hala iş imkanları sunduğu gibi önemli bilgiler de paylaşılıyor. Konuşmacı, veri biliminin sürekli öğrenme gerektiren bir alan olduğunu ve her sektörden insanların bu alana girdiğini belirtiyor.

      • youtube.com

    • Veri Okuryazarlığı ve Büyük Veri Eğitim Videosu

      Deniz Akademi YouTube kanalında yayınlanan bu eğitim formatındaki sohbet programında, sunucu Serra, Denizbank veri bilimcileri Sumru Ergök Eker ve Erkan Örmedi ile veri okuryazarlığı konusu ele alınmaktadır. Video, verinin tanımı, nicel ve nitel veriler arasındaki farklar, büyük veri kavramı ve veri biliminin önemi hakkında bilgiler sunmaktadır. Ayrıca verinin bilgiye, bilginin bilgiye ve bilginin bilgeliğe dönüşüm süreci, verinin okunması, toplanması, analiz edilmesi ve görselleştirilmesi konuları detaylı olarak açıklanmaktadır. Videoda teknolojinin gelişmesiyle birlikte veri miktarının nasıl arttığı, 2018'de üretilen verinin 18 zetabayt olduğu ve 2025'te 180-200 zetabayta kadar ulaşacağı belirtilmektedir. Ayrıca verinin günümüzde petrol gibi önemli bir kaynak haline geldiği ve şirketlerin veri bazlı karar verme yeteneklerine sahip kişilere önem verdiği vurgulanmaktadır.

      • youtube.com

    • Google Colab Kapsamlı Eğitim Videosu

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan Google Colab platformunun kullanımını anlatan kapsamlı bir eğitim içeriğidir. Eğitmen, kodlama ve veri bilimi konularında bilgi paylaşmaktadır. Video, Google Colab'in ne olduğu, özellikleri ve kullanım alanları hakkında temel bilgilerle başlayıp, platformun arayüzünü, Google Drive entegrasyonunu ve yeni not defteri oluşturma sürecini adım adım göstermektedir. Daha sonra ücretsiz ve pro sürüm arasındaki farklar, çalışma zamanı türleri, metin ve kod hücrelerinin kullanımı, dosya işlemleri, Jupyter Notebook özellikleri ve Pandas kütüphanesi ile veri analizi gibi konular ele alınmaktadır. Eğitim içeriğinde ayrıca Google Colab'ın sanal makine özelliği, dosya yükleme/indirme işlemleri, Secret Manager kullanımı, gizli anahtarların oluşturulması ve interaktif widgetların kullanımı gibi pratik bilgiler de paylaşılmaktadır. Video, bir sonraki derste Open AI ve Leng için giriş yapılacağını belirterek sona ermektedir.

      • 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 Analizi Kariyer Serisi: Mustafa Acungil ile Röportaj

      Bu video, veri alanında kariyer serisinin bir parçası olup, sunucu Mustafa Acungil ile veri analizi konusunda bir röportaj gerçekleştiriyor. Videoda veri analizi alanının önemi, veri analisti ve veri bilimci arasındaki farklar, bu alana nasıl geçilebileceği ve kariyer gelişimi için öneriler ele alınıyor. Mustafa Acungil, veri analisti profilinin iki farklı seviyede olabileceğini, giriş seviyesinde iş analisti pozisyonundan, daha uzmanlaşmış seviyede ise veri bilimi alanında eğitim almış kişilerin bu alana geçebileceğini belirtiyor. Ayrıca, kariyer gelişimi için veri analisti arayan pozisyonların ilanlarına bakma, iş analisti eğitim programlarını inceleme ve uygulamalı deneyim kazanma gibi pratik öneriler sunuluyor.

      • youtube.com

    • Makine Öğrenmesinde Temel Kavramlar ve Öğrenme Türleri

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan makine öğrenmesi eğitim serisinin bir parçasıdır. Video, makine öğrenmesinde temel kavramları ve öğrenme türlerini kapsamlı şekilde ele almaktadır. İlk bölümde veri seti, örnek, öznitelik, girdi öznitelik, çıktı öznitelik ve sınıf etiketi gibi temel kavramlar Iris çiçeği veri seti üzerinden açıklanırken, ikinci bölümde denetimli öğrenme (regresyon ve sınıflandırma) ve denetimsiz öğrenme (kümeleme ve boyut azaltma) türleri incelenmektedir. Videoda ayrıca veri türleri (sayısal ve kategorik) detaylı olarak incelenmekte, sayısal verilerin sürekli ve ayrık, kategorik verilerin ise ordinal ve nominal olarak sınıflandırılması anlatılmaktadır. Kümeleme bölümünde verilerin benzerlik ölçümleri vasıtasıyla kümelere ayrılması ve boyut azaltma bölümünde çok fazla öznitelik sayısının veri setinde yer almasının sorunları ve çözüm yolları grafiklerle desteklenerek açıklanmaktadır.

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