Logo

Eğitimlerimize katılmak ve kariyerinizde fark yaratmak için bize ulaşın

İletişim

Takip Edin

PYTHON ile YAPAY ZEKA ve BÜYÜK VERİ MÜHENDİSLİĞİ KURSU

Yazılım Eğitimleri

PYTHON ile YAPAY ZEKA ve BÜYÜK VERİ MÜHENDİSLİĞİ KURSU

Kurs Açıklaması

Yapay Zeka(Artificial Intelligence), bilgisayar biliminin bir dalı olarak kabul edilen; insanlar tarafından geliştirilen modeller ile geçmiş veriler üzerinden öğrenme süreci sonrasında makinelerin öğrendikleri bilgiyi insanlar gibi sunabilen bir teknoloji modelidir. Yapay Zekanın bu ölçüde yaygınlaşmasının iki büyük nedeni vardır. Bunlardan ilki ticari açıdan yapay zekanın çok karlı olması ve insan faktörünü ortadan kaldırdığı için maliyeti düşürmesidir. İkinci nedeniyse yapay zeka ve bilgisayar teknolojisi konusunda insanlığın eriştiği bilgi ve olanaklardır. Bugün yapay zekayı kullandığımız başlıca alanlara şu şekilde örnek verebiliriz; Sanal Asistanlar, Oyunlar, Akıllı Arabalar, Satın Alma Tahmincileri, Güvenlik Sistemleri, Akıllı Ev Sistemleri, Sohbet, Destek Botları, Görüntü Renklendirme, Yüz Tanımı, Kişiselleştirilmiş Alışveriş ve Eğlence, Kanser Teşhisleri vb. Yapay zeka kursumuzda Python programlama dilini kullanacağız. Çünkü Python, öğrenme kolaylığı, ölçeklenebilirliği ve uyarlanabilirliği sayesinde, en hızlı büyüyen dillerden biri haline gelmiştir. Python’un desteği ve sürekli gelişen kütüphaneleri ile Web Uygulaması, Nesneler, Veri Bilimi veya yapay zeka olsun, herhangi bir proje için iyi bir seçimdir.

Neden Bu Kursu Almalısınız!

Türkiye'de az sayıda kişinin olduğu konularda uzman olun.

  • Türkiye’de az sayıda kişinin olduğu konularda uzman olun
  • İş arayan değil, aranan biri olacaksın
  • Büyük şirketlere girmen çok kolay olacak
  • Gelirin Türkiye standartlarının çok üzerinde olacak
  • Müdür, şef gibi pozisyonlara terfi alman çok kolay olacak
  • Kursa ödediğin ücretin kat kat fazlasını amorti edeceksin

KARİYER FIRSATLARI

Günümüzün hızla dijitalleşen dünyasında, yapay zeka, büyük veri ve veri bilimi gibi alanlar, iş dünyasının her köşesinde devrim yaratıyor. Bu kursu tamamlayarak elde edeceğiniz ileri düzey Python programlama becerileri ve derinlemesine analitik yetenekler, size geleceğin meslek kapılarını ardına kadar açacak ve bu dinamik ekosistemde kendinize sağlam bir yer edinmenizi sağlayacaktır. Türkiye'de ve global arenada giderek artan talep, bu alandaki profesyoneller için eşsiz kariyer fırsatları sunmaktadır.

Kariyer Pozisyonları

Bu kursu başarıyla tamamlayan bireyler, aşağıdaki gibi çeşitli ve yüksek talep gören pozisyonlarda çalışma fırsatı bulabilirler:

  • Yapay Zeka Mühendisi: AI modelleri tasarlama, geliştirme ve dağıtma.
  • Makine Öğrenimi Mühendisi: Makine öğrenimi algoritmaları ve sistemleri geliştirme.
  • Veri Bilimci (Data Scientist): Karmaşık veri setlerinden anlamlı içgörüler çıkarma, tahmin modelleri oluşturma.
  • Büyük Veri Uzmanı / Mühendisi: Büyük veri platformlarını yönetme, işleme ve analiz etme.
  • Veri Analisti (Data Analyst): Verileri toplama, temizleme ve raporlama ile iş kararlarına destek olma.
  • Python Geliştiricisi (AI/ML Odaklı): Python tabanlı yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamaları geliştirme.
  • NLP Mühendisi: Doğal dil işleme uygulamaları üzerinde çalışma.
  • Bilgisayar Görüsü Mühendisi: Görüntü işleme ve bilgisayar görüsü projelerinde görev alma.
  • İş Zekası Uzmanı (Business Intelligence Specialist): İş süreçlerini optimize etmek için veriye dayalı stratejiler geliştirme.
  • Araştırma ve Geliştirme Uzmanı: Yeni teknolojiler ve metodolojiler üzerinde Ar-Ge faaliyetleri yürütme.

Sektör Fırsatları

Bu alanda edinilen bilgilerle, hemen hemen her sektörde iş bulma potansiyeliniz bulunmaktadır. Özellikle finans, sağlık, e-ticaret, otomotiv, telekomünikasyon, üretim, enerji, pazarlama ve danışmanlık gibi sektörlerde büyük bir talep mevcuttur. Çalışabileceğiniz şirket türleri ise şunlardır:

  • Büyük Kurumsal Şirketler: Dijital dönüşüm ve veri odaklı stratejileri benimseyen köklü kuruluşlar.
  • Teknoloji Startup'ları: Yenilikçi yapay zeka ve veri bilimi çözümleri geliştiren genç ve dinamik şirketler.
  • Ar-Ge Merkezleri: Bilimsel araştırmalar ve teknolojik yenilikler üzerinde çalışan kuruluşlar.
  • Danışmanlık Firmaları: Çeşitli sektörlere veri bilimi ve yapay zeka danışmanlığı sunan firmalar.
  • Kamu Kurumları: Kamu hizmetlerinin optimizasyonu ve veri tabanlı karar alma süreçlerinde görev alan devlet kurumları.

Çalışma Modelleri

  • Tam zamanlı pozisyonlar: Kurumsal ve startup yapılarında istikrarlı bir kariyer yolu izleyebilirsiniz.
  • Freelance imkanları: Kendi uzmanlığınızı ve projelerinizi yöneterek, bağımsız danışmanlık hizmetleri sunabilir veya çeşitli şirketler için proje bazlı çalışabilirsiniz. Bu, kendi çalışma saatlerinizi ve projelerinizi seçme özgürlüğü sunar ve aynı zamanda girişimcilik yolunda ilk adımlarınızı atmanızı sağlayabilir.
  • Uzaktan çalışma: Dijital beceriler gerektiren bu alandaki pozisyonların büyük bir çoğunluğu, esnek uzaktan çalışma veya hibrit modellerle yürütülebilmektedir. Bu durum, hem Türkiye içinde hem de uluslararası şirketler için çalışma fırsatlarını genişleterek küresel iş gücünün bir parçası olmanızı sağlar.

Rekabet Avantajınız

Bu kursu tamamlayanlar, piyasadaki diğer adaylardan kapsamlı ve güncel müfredat bilgileriyle ayrılır. Python programlama, Yapay Zeka, Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme, Büyük Veri analizi, Veri Görselleştirme, Doğal Dil İşleme ve Bilgisayar Görüsü gibi kritik alanlarda hem teorik hem de proje tabanlı pratik deneyime sahip olmak, sizi işverenlerin gözünde çok daha değerli kılar. Ayrıca, veri odaklı düşünme, karmaşık problemleri analiz etme ve yenilikçi çözümler üretme yeteneğiniz, size sektörde önemli bir rekabet avantajı sağlayacaktır. Edineceğiniz bu beceriler, sizi geleceğin teknolojilerine yön veren bir profesyonel haline getirecek ve kariyerinizde sürekli gelişim fırsatları sunacaktır.

Kariyerinize yön vermek ve bu heyecan verici alanda uzmanlaşmak için doğru adımı atın. Bu kurs ile geleceğin teknoloji liderlerinden biri olma yolunda güçlü bir başlangıç yapın!

SERTİFİKA KALİTEMİZ

Uluslararası Şirketler Tarafından Bilinen Üçüncü Binyıl Akademi Başarı Sertifikası İle; Mesleğinizde Her Zaman

BİR ADIM ÖNDE OLUN!

  • E-Devlet Onaylı
  • Resmi başarı sertifikası
  •  Uluslararası Sertifika Yetkili Sınav Merkezi(Not:Sertifika Sınavı Ön koşulludur ve ek ücrete tabiidir.)


Eğitim İçeriği

YAPAY ZEKAYA GİRİŞ7

    yapay zekaya giriş
  • Veri Analizi Nedir?
  • Veri Analizi: Numpy Nedir?
  • Dizi (Array) Oluşturma
  • Dizi Manipülasyonu
  • Numpy Dizilerinin İndekslenmesi
  • İstatiksel İşlemler
  • Uygulama Örnekleri ile Pekiştirme

YAPAY ZEKA NEDIR?27

    yapay zeka nedir?
  • Yapay zeka tarihi
  • Yapay zeka kullanım alanları ve gerçek hayattan örnekler
  • Yapay zeka alt dalları ve algoritmaları
  • Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme arasındaki farklar nelerdir?
  • CRISP-DM proje yönetimi metodolojisi ile makine öğrenimi
  • Veri Ön İşleme – Türkiye’de Deprem Tahmini Projesi
  • Tekrarlanan Verilerin Analizi ve Temizlenmesi
  • Aykırı Verilerin Düzeltilmesi ve Temizlenmesi
  • Eksik verileri (Missing Values) analizi ve temizlenmesi
  • K-En Yakın Komşu Modeli ile tahmin
  • Karar Ağaçları (Decision Tree) Algoritması ile tahmin
  • Random Forest Algoritması ile tahmin
  • Modellerin Hatalar ve Tekil Örnek Bazında Algoritmaların Karşılaştırılması
  • PCA – Temel Bileşenler Analizi
  • Polinomsal Öznitelikler (Polynomial Features)
  • Öznitelik Seçimi (Feature Selection)
  • Encoder – Kodlayıcı
  • Ölçeklendirme ve Normalleştirme (Scaler-Normalization, One Hot Encoder, ZSkor Yöntemi)
  • Basit Doğrusal Regresyon
  • Çoklu Doğrusal Regresyon
  • Çoklu Doğrusal Regresyon ile Ev Fiyat Tahmini Projesi
  • Sınıflandırma Nedir? Göğüs Kanserinin İyi Huylu mu Kötü Huylu mu Sınıflandırma Projesi
  • Karar Ağaçları Modeli ile Satranç Sonucu Tahmini Projesi
  • Evrişimli Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks) İle El Yazısı Rakamlarının Tanınması Projesi
  • Evrişimli Sinir Ağları ile MNİST Veritabanı Kullanarak Derin Öğrenme Projesi
  • ImageNet Projesi ile Görsel Nesne Tanıma Projesi
  • Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) Nedir?

PROGRAMLAR3

    programlar
  • Anaconda kurulumu ve Anaconda Prompt kullanımı
  • Jupyter-notebook ve Jupyter-lab etkili kullanımı
  • Spyder Programı kullanımı

VERI ANALIZI VE GÖRSELLEŞTIRME6

    veri analizi ve görselleştirme
  • Sayısal Hesaplar için Numpy kütüphanesi
  • Veri Analizi için Pandas kütüphanesi
  • Pandas ile Zaman Serisi Analizi
  • Veri Görselleştirmesi için Matplotlib kütüphanesi
  • İstatistiksel veri görselleştirmesi için Seaborn kütüphanesi
  • Makine öğrenmesi için Scikit-Learn kütüphanesi

VERI ANALIZI: PANDAS NEDIR?13

    veri analizi: pandas nedir?
  • Liste ve Sözlüklerden seri üretme
  • Metodlar, Parametre ve Argümanla
  • .csv dosyasında işlemler
  • Gömülü fonksiyonlar
  • İndeksleme ve Matematiksel İşlemler
  • Dataframe Giriş
  • Dataframe manipülasyonu
  • Dataframe fonksiyonları
  • Dataframe çoklu indeks işlemleri
  • Dataframe text verileri
  • Dataframe csv, excel ve html dosya işlemleri
  • Zaman Serisi Analizi
  • Uygulama Örnekleri ile Pekiştirme

VERI GÖRSELLEŞTIRME: MATPLOTLIB NEDIR?5

    veri görselleştirme: matplotlib nedir?
  • Plot ve Subplot
  • Renkler ve Çizgiler
  • Grafik Boyutu Ölçeklendirme
  • Scatter, Histogram, Step ve Piechart
  • Uygulama Örnekleri ile Pekiştirme

UYGULAMA ÖRNEKLERI ILE PEKIŞTIRME - BÜYÜK VERI11

    uygulama örnekleri ile pekiştirme - büyük veri
  • Büyük Veri Nedir?
  • Büyük Veri Kütüphaneleri
  • Hadoop ve Bileşenleri
  • Hadoop Kurulum Modları
  • Bulut (Cloud) Ortamı Kurulumları
  • Apache Kafka Cloud Kurulumları
  • Elasticsearch ve Kibana Cloud Kurulumları
  • PySpark ile Twitter Analizi
  • Fenomen ve Sahte Hesapların Tespiti
  • Gerçek Zamanlı Veri Analizi
  • Tavsiye Sistemleri Veri Keşfi

VERI GÖRSELLEŞTIRME: SEABORN NEDIR?14

    veri görselleştirme: seaborn nedir?
  • Fonksiyonlar, Parametre ve Argümanlar
  • Distplot
  • Jointplot
  • Kdeplot
  • Pairplot ve Rugplot
  • Boxplot
  • Violinplot
  • Barplot ve Countplot
  • Stripplot ve Swarmplot
  • Factorplot
  • Heatmap
  • Lmplot
  • PairGrid ve FacetGrid
  • Uygulama Örnekleri ile Pekiştirme

PYTHON GİRİŞ4

    python giriş
  • Algoritma Nedir?
  • Akış Diyagramları
  • Python Programlama Dili
  • Geliştirme Ortamı Kurulumu

VERI ANALIZ4

    veri analiz
  • Numpy Kullanımı
  • Pandas Kullanımı
  • Matplotlib İle Veri Görselleştirme
  • SeaBorn İle Veri Görselleştirme

VERI TABANI İŞLEMLERI19

    veri tabanı işlemleri
  • SQL Nedir ?
  • SQL Veri Tipleri
  • SQL Geliştirme Ortamı Kurulumları
  • DDL ve DML Nedir ?
  • Tablo Oluşturma
  • Primary Key Kavramı
  • Tablo CRUD İşlemleri
  • SQL İle Sorgulamalar
  • Aritmetik Sorgulamalar
  • Mantıksal Sorgulamalar
  • In Sorgulama
  • Like Sorgulama
  • İlişkiler
  • Joinler
  • Python İle PostgreSQL Bağlantısı
  • Psycopg2 ile Bağlantı
  • ORM Kavramı
  • SQL Alchemy İle Bağlantı
  • Veritabanı Uygulamaları

ÖRNEKLER2

    örnekler
  • Her şeyden önemlisi bir programlama dili öğrenirken çeşit çeşit uygulamaların yapılmasıdır.
  • Kursumuzda, her derste birbirinden farklı ve orijinal örneklerle sizlerleyiz.

WEB PROGRAMLAMA27

    web programlama
  • Web Nasıl Çalışır
  • Flask Nedir ?
  • HTML Nedir?
  • CSS Nedir?
  • Flask Geliştirme Ortamı Kurulumu
  • HTML Arayüz Tasarımı
  • Temel CSS Özellikleri
  • Flask HTML Motoru
  • Şablonlar
  • BluePrints ve Viewlar
  • Statik Dosyalar
  • Oturumlar
  • İslekler ve Sunumlar
  • Flask İle Veritabanı Kullanımı
  • CRUD İşlemleri
  • Web Ortamına Deploy İşlemleri
  • Flask Eklentileri
  • Loglar
  • Mesajlar
  • Sinyaller
  • Sınıf Temelli Viewlar
  • BluePrint İle Modüler Sistemler
  • Cache Kavramı
  • Dosya Yükleme İşlemleri
  • Dekoratörler
  • Formlar
  • Lazy Yüklenen Viewler

GUI ARAYÜZ PROGRAMLAMA25

    guı arayüz programlama
  • QT Nedir ?
  • PyQT ve PySide Modülleri
  • QT Geliştirme Ortamı Kurulumu
  • QT İle Arayüz Tasarımı
  • PyQT Dokümanlarına Ulaşım
  • QTApplication Kullanımı
  • QLineEdit Kullanımı
  • QLabel Kullanımı
  • QPushButton Kullanımı
  • QWidget Sınıf Tanımlamaları
  • Pyuic ile Arayüz Dosyasını Python Sınıfına Dönüştürme
  • Diyaloglar
  • Propertyler
  • Resource Kullanımı
  • Actionlar
  • Signal/Slot Kullanımı
  • Dinamik Aratüz Kullanımı
  • Layoutlar
  • QSS Kullanımı
  • QMenuBar Kullanımı
  • QToolBar Kullanımı
  • QComboBox Kullanımı
  • QStackedWidget Kullaımı
  • QTabWidget Kullanımı
  • QTableWidget Kullanımı

TEMEL VERI TIPLERI VE DEĞIŞKEN KAVRAMI7

    temel veri tipleri ve değişken kavramı
  • Tam Sayı
  • Noktalı Sayılar
  • Karakter Yapıları
  • Mantıksal Yapılar
  • Değişken Tanımlama Yöntemleri
  • I/O İşlemleri
  • Input Fonsiyonu

MONGODB7

    mongodb
  • MongoDB Nedir?
  • MongoDB Kurulum ve Yapılandırma
  • MongoDB Veri Tiplleri
  • NOSQL Nedir?
  • Kolleksiyonlar
  • MongoDB Üzerinde Dosya Barındırma
  • Python İle MongoDB Uygulamaları

HATA YAKALAMA2

    hata yakalama
  • Try,Excep ve Rais
  • Catch All

DOSYA VE KLASÖR İŞLEMLERI6

    dosya ve klasör işlemleri
  • Os Modülü
  • Klasör Oluşturma ve Silme
  • Dosya Oluşturma ve Silme
  • Dosya İçerik Okuma ve Değiştirme
  • Dosya Modları
  • Yaml ve diğer konfigürasyon dosyaları

OOP(NESNE YÖNELIMLI PROGRAMLAMA)10

    oop(nesne yönelimli programlama)
  • Sınıf Kavramı
  • OOP Temelleri
  • Class metotlar
  • Kurucu Metotlar
  • Statik Metotlar
  • Kapsülleme Kavramı ve Kapsülleme Örnekleri
  • Soyutlama
  • Kalıtım
  • Çok Biçimlilik
  • Gerçek Hayatta OOP Örnekleri

FONSIYONLAR9

    fonsiyonlar
  • Parametreli Fonksiyonlar
  • Parametresiz Fonsiyonlar
  • Değer Döndüren Fonksiyonlar
  • Değer Döndürmeyen Fonksiyonlar
  • Modül Kavramı
  • Fonksiyon Kullanımı
  • Standart Modüller ve Hazır Fonksiyonlar
  • Zaman ve Tarih İşlemleri
  • Random Modülü ve Kullanımı

KOLEKSIYON VERI TIPLERI6

    koleksiyon veri tipleri
  • Listeler
  • Tek Boyutlu Diziler
  • Çok Boyutlu Diziler
  • Demetler
  • Kümeler
  • Sözlükler

DÖNGÜ YAPILARI5

    döngü yapıları
  • For Döngüsü
  • While Döngüsü
  • When Kavramı
  • Sonsuz Döngüler
  • Break, Continue Deyimleri

KARAR YAPILARI3

    karar yapıları
  • Karar Yapıları
  • If Elif Else Keywordleri
  • İç içe koşullar

DOĞAL DIL İŞLEME NEDIR?21

    doğal dil işleme nedir?
  • Tokenization (Tokenize Etme İşlemi)
  • Remove StopWords (Etkisiz Kelimeler Kaldırma)
  • Stemmer (Stemming-Gövdeleme)
  • Lemmatizer (Lemmatization – Baş Sözcük Çıkarma)
  • Vectorization
  • Gizli Anlamsal Analiz (LSA) ile Türkçe Metinlerde Konu Tahmini Projesi
  • Derin Öğrenme ile Çoklu Sınıflandırma ve Duygu Analizi Projesi (Sentiment Analysis)
  • Özyinelemeli Sinir Ağları ile Karakter Seviyesi Dil Modeli Oluşturarak Dinazor İsmi Üreten Proje
  • Zaman Serisi Analizi ile Avokado Ücret Analizi ve Tahmini Projesi
  • K-Ortalamalar Tekniği (K-Means Clustering) ile Kümeleme-Müşteri Segmentasyonu ve Satış Hacminin Arttırılması Projesi
  • Makine Öğrenmesinde Boosting Yaklaşımları
  • Gradient Boosting Machines ile Reklam ve Kampanya Analiz Karar Süreçlerinde Makine Öğrenimi Projesi
  • Derin Öğrenme ile Görüntü Renklendirme Projesi
  • OpenCV ile Bilgisayara Karşı Taş, Kağıt, Makas Oyunu Oluşturulması – Görüntü İşleme Projesi
  • Tensorflow ve Keras ile Resim Sınıflandırma Projeleri
  • Tensorflow ile Veri Büyütme Projesi
  • Tensorflow ile Öğrenme Aktarımı Projesi
  • Tensorflow ile Nöral Stil Transferi
  • OpenAI Modelleri ile Entegrasyon Projesi
  • Hugging Face Doğal Dil İşleme Projesi
  • LangChain ile Prompt Projeleri

UYGULAMA ÖRNEKLERI ILE PEKIŞTIRME - SQLITE ILE VERI TABANI İŞLEMLERI4

    uygulama örnekleri ile pekiştirme - sqlite ile veri tabanı işlemleri
  • SQLite Nedir?
  • Veri Tabanı Oluşturma, Tablo Oluşturma
  • Veri Ekleme ve Kaydetme
  • Veri Tabanı İşlemleri, Güncelleme, Silme

UYGULAMA ÖRNEKLERI ILE PEKIŞTIRME - TENSORFLOW NEDIR?18

    uygulama örnekleri ile pekiştirme - tensorflow nedir?
  • Katmanlar
  • Aktivasyon Fonksiyonları
  • Regresyon Nedir?
  • Sınıflandırma
  • Veri Önişleme
  • Test Bölmesi
  • Veri Modelleme
  • Eğitim Bölmesi
  • Model Değerlendirme
  • Model Tahminleme
  • Araba Fiyatları Analizi
  • Veri Anlamlandırma
  • Grafiksel Analiz Gerçekleştirme
  • En Yüksek Fiyatlı Arabalar
  • Veri Temizleme
  • Sonuçları Değerlendirme
  • Sınıflandırma
  • Dropout

Öğrenci Görüşleri

Kurs Tarihleri

Mecidiyeköy Kampüsü

Bu kampüs için henüz açık tarih bulunmuyor.

Kadıköy Kampüsü

Bu kampüs için henüz açık tarih bulunmuyor.

Bunları da Beğenebilirsiniz

Video thumbnail

Kurs Bilgileri:

  • Ders Saati :288 Saat
  • Süre :12 Ay
  • Kontenjan :8
  • Sertifika :
    Kurum Başarı Sertifikası
  • 1Başlangıç Seviyesi :Sıfır
  • Bitiş Seviyesi :Uzman
Bir Danışmanla Görüş

Paylaş:

SİZİ ARAYALIM

KAMPANYALAR

OTS ile 13 Taksit İmkanı2+1 Kampanyası3+2 Kampanyası4+4 KampanyasıÜcretsiz CV SitesiStaj Programı5 ayda ingilizce öğrenTeknik Kariyer