Logo

Eğitimlerimize katılmak ve kariyerinizde fark yaratmak için bize ulaşın

İletişim

Takip Edin

PYTHON ile YAPAY ZEKA ve BÜYÜK VERİ MÜHENDİSLİĞİ KURSU

PYTHON ile YAPAY ZEKA ve BÜYÜK VERİ MÜHENDİSLİĞİ KURSU

Kategori:Yazılım Eğitimleri

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.)


Sertifikalarımız

kurum başarı sertifikası uzmanlık sertifikası

Kurum Başarı Sertifikası

e devlet sertifikası

E-Devlet

Mezunlarımız

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?
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?
programlar
Anaconda kurulumu ve Anaconda Prompt kullanımı
Jupyter-notebook ve Jupyter-lab etkili kullanımı
Spyder Programı kullanımı
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?
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?
Plot ve Subplot
Renkler ve Çizgiler
Grafik Boyutu Ölçeklendirme
Scatter, Histogram, Step ve Piechart
Uygulama Örnekleri ile Pekiştirme
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?
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 giriş
Algoritma Nedir?
Akış Diyagramları
Python Programlama Dili
Geliştirme Ortamı Kurulumu
veri analiz
Numpy Kullanımı
Pandas Kullanımı
Matplotlib İle Veri Görselleştirme
SeaBorn İle Veri Görselleştirme
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
örnekler
Her şeyden önemlisi bir programlama dili öğrenirken çeşit çeşit uygulamaların yapılmasıdır.
Kursumuzda, her derste birbirinden farklı ve orijinal örneklerle sizlerleyiz.
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
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 kavramı
Tam Sayı
Noktalı Sayılar
Karakter Yapıları
Mantıksal Yapılar
Değişken Tanımlama Yöntemleri
I/O İşlemleri
Input Fonsiyonu
mongodb
MongoDB Nedir?
MongoDB Kurulum ve Yapılandırma
MongoDB Veri Tiplleri
NOSQL Nedir?
Kolleksiyonlar
MongoDB Üzerinde Dosya Barındırma
Python İle MongoDB Uygulamaları
hata yakalama
Try,Excep ve Rais
Catch All
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)
Sınıf Kavramı
OOP Temelleri
Class metotlar
Kurucu Metotlar
Statik Metotlar
Kapsülleme Kavramı ve Kapsülleme Örnekleri
Soyutlama
Kalıtım
Çok Biçimlilik
Gerçek Hayatta OOP Örnekleri
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 tipleri
Listeler
Tek Boyutlu Diziler
Çok Boyutlu Diziler
Demetler
Kümeler
Sözlükler
döngü yapıları
For Döngüsü
While Döngüsü
When Kavramı
Sonsuz Döngüler
Break, Continue Deyimleri
karar yapıları
Karar Yapıları
If Elif Else Keywordleri
İç içe koşullar
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 tabanı işlemleri
SQLite Nedir?
Veri Tabanı Oluşturma, Tablo Oluşturma
Veri Ekleme ve Kaydetme
Veri Tabanı İşlemleri, Güncelleme, Silme
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

Bu Kampüste Açık Tarih Yok

Bu kampüs için henüz yeni dönem tarihi belirlenmedi.

Bize Ulaşın

Önerilen Eğitimler

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

Sizi Arayalım

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

Yükleniyor...

Sizi Arayalım444 3 111