Neden Veri Bilimi ve Nereden Başlamalıyım ?
Dijital pazarlama alanında çalışıyorsanız 1 kuruşun, 1 tıklamanın, 1 dönüşümün ne kadar değerli olduğunu biliyorsunuzdur. Ben de bu alanda oluşan verileri daha iyi anlamlandırıp, yorumlayıp bunları daha anlaşılabilir bir şekilde grafiklere dökmeye karar verdim. Bunun için Mustafa Vahit Keskin’in “Data Science Machine Learning Bootcamp”inin 3.dönemine katıldım.
Veri bilimi konusunda fikir sahibi olmak isteyenler, mesleğinden dolayı verilerden daha iyi sonuçlar çıkarmak isteyenler ya da makine öğrenmesine giriş yapmak isteyenler için Veri Bilimi eğitimim boyunca ödev ve projelerimi paylaşacağım.
Gün geçtikçe verinin önemi katlanarak artıyor, bunu bir süredir görüyordum ve ben de bu girdaba girmek istedim. Sen de bunu çoktan görmüşsündür bile ama bunun için ne yapacağın görmenden daha önemli.
Veri Bilimi Makine Öğrenmesi eğitimi boyunca çeşitli ödev ve projeler gerçekleştireceğiz. Onları buradan paylaşacağım. Sen de bu yola girmeyi planlıyorsan ya da aklının bir yerlerinde bu fikir varsa Mustafa Vahit Keskin’in Veri Bilimci Olmak İçin Yol Haritası adlı yazıyı okumakla başlayabilirsin.
Ayrıca Udemy üzerinden alacağın eğitimlerle bu fikrini artık bir çalışmaya dönüştürebilirsin. Bu eğitimler sana temel oluşturacaktır. Ben bu temeli oluşturduktan sonra daha ciddi bir eğitim almayı düşündüm ve DSML ( Data Science Machine Learning) Bootcamp’ine katıldım. Doğru eğitimi bulma süreci farklı bir konu başlığı. Sen de gerekli eğitimler ya da araştırmalar sonrasında canlı bir eğitime katılmayı düşünürsen birçok farklı kurumun eğitimlerini göreceksin.
Bu eğitimleri ve kurumları araştırma esnasında sana yol göstermesi için buradaki ödev ve projeleri inceleyebilirsin. Çünkü bazı eğitimler sana pahalı gelecek, bazıları güvenilir gelmeyecek, bazılarında da istediklerini bulamayabilirim korkusunu hissedeceksin. Buradaki ödev ve projeler sana az çok fikir verebilir.
Biz yaklaşık 4 ay boyunca aşağıdaki konu başlıklarını ele alacağız
· Veri Bilimi ve Yapay Zekaya Giriş
· Python Programlama
· Veri Okuryazarlığı
· Veri Manipülasyonu
· Veri Görselleştirme
· Veri Bilimi için İstatistik
· Veri Ön İşleme
· Makine Öğrenmesi
· Doğal Dil İşleme ve Metin Madenciliği
· Veri Tabanları ve SQL
· Büyük Veri Analitiği
· Veri Bilimi Proje Yönetimi
· Production Level Data Science (git, github, model deployment)
4 ay boyunca aşağıdaki projeleri gerçekleştirmeyi hedefliyoruz.
· Birliktelik Analizi ve Tavsiye Sistemleri
· RFM Analizi ile Müşteri Segmentasyonu
· Maaş Tahmin Modeli
· Makine Öğrenmesi ile Şeker Hastalığı Tahmini
· Kurumsal Müşteri Terk Modellemesi
· Kredi Risk Modellemesi
· AB Testi: Dönüşüm Oranı Testi
· Fiyat Stratejisi Karar Destek Sistemi
· AB Testi: ML Modelinin Başarı Testi
· Şirket içi Eğitimin Performans Etkisi Ölçümü
· Anasayfa İçerik Stratejisi Belirleme
· Beyzbol Oyuncuları için Maaş Tahmin Modeli
· ABD Eyalet Segmentasyonu
Konu başlıkları ve projeler çok heyecan verici gözüküyor. Ben de elde edeceğim verileri nasıl işlenebilir hale getireceğim, nasıl anlamlandıracağım ve en önemlisi nasıl sunacağım konusunda bir şeyler öğrenmek için sabırsızlanıyorum.
Ödevler
1.haftanın ödevi için tıklayınız ( Veri Okuryazarlığı ve Konsolda Python Kodu Çalıştırma )
2.haftanın ödevi için tık.. ( Henüz ödeve başlamadık )
3.haftanın ödevi için tık.. ( Henüz ödeve başlamadık )
4.haftanın ödevi için tık.. ( Henüz ödeve başlamadık )
5.haftanın ödevi için tık.. ( Henüz ödeve başlamadık )
6.haftanın ödevi için tık.. ( Henüz ödeve başlamadık )
Projeler ( Projelere henüz başlamadık )
1.proje için tık.. ( Henüz projeye başlamadık)
2.proje için tık.. ( Henüz projeye başlamadık)
3.proje için tık.. ( Henüz projeye başlamadık)
4.proje için tık.. ( Henüz projeye başlamadık)
5.proje için tık.. ( Henüz projeye başlamadık)
6.proje için tık.. ( Henüz projeye başlamadık)
7.proje için tık.. ( Henüz projeye başlamadık)