Online Eğitim

Hepsini Göster (13)
Telefon formatı
Х ХХХ ХХХ-ХХ-ХХ1

Kişisel verilerin işlenmesi için onay veriniz. Alınan kişisel verileri sadece şirketimiz içerisinde kullanmayı ve üçüncü şahıslara devretmemeyi taahhüt ederiz.

Detaylar.

0 gün.

00:00:00

Nova Bilgisayar Akademisi'nden mezun olan öğrenciler uluslararası geçerliliğe sahip bir diploma

ve iş birliği yaptığımız şirketlerden uluslararası sertifikalar alırlar.

Öğretmenler

Öğretmenler - Uygulayıcılar

Tohid Yousefi

Bilişim Teknolojileri ve Yazılım Öğretmeni
Lisans eğitimimi İran'da Bilgisayar Mühendisliği alanında tamamladım ve ardından yüksek lisans eğitimimi Ondokuz Mayıs Üniversite'sinde Akıllı Sistemler Mühendisliği alanında tamamladım ve şimdilerde Dokuz Eylül Üniversite'sinde Bilgisayar Mühendisliği alanında Doktoramı tamamlamak üzereyim.

Selcuk Akarin

Python kursu öğretmeni.
Eğitimsel ve profesyonel yolculuğum boyunca araştırma, motivasyon, girişimcilik ve çok çeşitli beceriler geliştirdim. Heyecanım, çalışkanlığım ve detaylara olan dikkatim, başarılı olma arzuma katkıda bulunuyor. Güçlü çalışma ahlakım, kararlılığım ve disiplinim sayesinde olumlu bir etki yaratmaya çalışıyorum.

Eğitim programı

Eğitim programında:

  • Python Programlama: Jupyter Notebook kullanımı, değişkenler, veri türleri, döngüler, çeşitli veri türleriyle detaylı çalışma, dosya işlemleri.
  • Python Kütüphaneleri: Temel istatistik kavramları, doğrusal cebir, matematiksel analiz, olasılık teorisi.
  • SQL: Temel sözdizimi, tabloların birleştirilmesi, pencere işlevleri, sıralama ve ofset işlevleri.
  • Git ve GitHub: Versiyon kontrol sistemleri ve kaynak kodu yönetimi.
  • Makine öğreniminin temelleri.
  • Makine Öğrenimi: çeşitli makine öğrenimi algoritmaları (doğrusal algoritmalar, ağaçlar, metrikler, küme analizi).
  • Veri Çıkarma: Farklı kaynaklardan veri çıkarma teknikleri.
  • Derin Öğrenme: Derin öğrenme ve makine öğrenimi arasındaki teorik farklar, sinir ağları.
  • Docker: Uygulama konteynerizasyonu.
  • Matematiksel Analizi: Grafikler, işlevler, temel olasılık tanımları.
  • Olasılık Teorisi: olasılık özellikleri, koşullu olasılık, Bayes teoremi.
  • Web Veri Çıkarma: Scrapy, BeautifulSoup, İstekler (bir siteye HTTP istekleri gönderme, HTML'yi ayrıştırma, veri alma)
  • Veri Dosyalarıyla Çalışma: CSV/Excel dosyalarını okuma, PDF dosyalarından veri çıkarma, görüntülerden veri elde etme (Pillow ve OpenCV kullanımı).
  • Doğal Dil İşleme (NLP)
  • Bilgisayarlı Görü (Computer Vision): Gerçek dünya örnekleri üzerinden NLP ve Bilgisayarlı Görü tekniklerinin uygulanması.
Öğrenim biçimleri

Eğitim şekli ve Fiyatlar

ders başına 99 ₺

7960 ₺

3184 ₺

Veri Bilimi (Data Science)

Verilerden bilgi çıkarmak için istatistikleri, programlamayı ve alan bilgisini birleştiren çok disiplinli bir alandır. Veri Bilimcileri kalıpları belirlemek, tahminlerde bulunmak ve bilinçli iş kararları vermek için veri analitiğini, makine öğrenimini ve diğer teknikleri kullanır. Bu alan modern dünyada önemli bir rol oynayan tıp, işletme, finans ve diğer alanlarda geniş uygulamalara sahiptir.

Türkçe

8 ay / 238 saat

15-55 yaş

Haftada 2 gün, hergün 4 akademik saat

Dikkat!

Bu site çerez kullanır

Gizlilik Politikası

ve

Yasal Bilgiler