[{"data":1,"prerenderedAt":37},["ShallowReactive",2],{"training:fundamentals-of-data-science-egitimi:tr":3},{"id":4,"title":5,"slug":6,"summary":7,"cover_image_url":8,"category":9,"duration_hours":15,"level":16,"module_count":17,"description":18,"outline":19,"faq":20,"updated_at":36},93,"Fundamentals of Data Science Eğitimi","fundamentals-of-data-science-egitimi","Veri bilimi, günümüzde şirketlerin karar alma süreçlerini kökten değiştiren, ham veriyi anlamlı içgörülere ve rekabet avantajına dönüştüren stratejik bir disiplin haline gelmiştir. E-ticaretten bankacılığa, üretimden sağlık sektörüne kadar her alanda müşteri davranışlarını anlamak, operasyonel verimliliği artırmak, riskleri öngörmek ve pazarlama stratejilerini optimize etmek için istatistiksel analiz, makine öğrenmesi ve veri görselleştirme teknikleri aktif olarak kullanılmaktadır. Bugün veriye dayalı karar alabilen kurumlar, sezgiye dayalı yönetim yaklaşımlarını geride bırakarak pazarda daha hızlı, isabetli ve sürdürülebilir adımlar atabilmektedir.\n\nFundamentals of Data Science Eğitimi, katılımcılara veri bilimi disiplininin temel taşlarını; veri toplama, temizleme, keşifsel analiz, istatistiksel çıkarım ve temel makine öğrenmesi kavramlarını uygulamalı örneklerle kazandırır. Bu eğitim sonunda katılımcılar, kendi departmanlarındaki veriyi anlamlandırma, doğru soruları sorma ve veriye dayalı çözüm önerileri geliştirme becerisine sahip olurlar. Kurumsal firmalar açısından bakıldığında ise bu eğitim, veri okuryazarlığı yüksek bir çalışan kitlesi oluşturarak departmanlar arası veri odaklı iş birliğini güçlendirir, karar alma süreçlerinin hızını ve doğruluğunu artırır ve şirket içinde veri biliminin kültürel bir yetkinlik olarak yerleşmesine öncülük eder.","https:\u002F\u002Facademyclub.b-cdn.net\u002Ftrainings\u002F65370543e2e1432ea8588e49b5470c89.webp",{"id":10,"name":11,"slug":12,"icon":13,"order":14},5,"Veri & Analitik","veri-analitik","pi-chart-bar",4,null,"",0,"\u003Ch3>Eğitim İçeriği ve Örnek Müfredat\u003C\u002Fh3>\u003Cp>Eğitim boyunca katılımcılar, veri biliminin temel kavramlarından uygulamalı analiz tekniklerine uzanan geniş bir yelpazede bilgi ve beceri edinirler. Örnek müfredat aşağıdaki gibidir:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Veri Bilimine Giriş ve Ekosistem: Veri bilimi, veri mühendisliği ve makine öğrenmesi arasındaki farklar, sektördeki güncel kullanım alanları ve kariyer yolları ele alınır.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Veri Toplama ve Ön İşleme: Eksik veri yönetimi, aykırı değer tespiti, veri temizleme ve dönüştürme teknikleri uygulamalı örneklerle anlatılır.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Keşifsel Veri Analizi (EDA): Python\u002FPandas ile veri setleri üzerinde özet istatistikler çıkarma, korelasyon analizi ve görselleştirme teknikleri (Matplotlib, Seaborn) uygulanır.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Temel İstatistik ve Olasılık: Ortalama, varyans, dağılımlar, hipotez testleri ve güven aralıkları gibi kavramlar iş dünyasından örneklerle pekiştirilir.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Makine Öğrenmesine Giriş: Denetimli ve denetimsiz öğrenme kavramları, regresyon ve sınıflandırma algoritmalarına (Linear Regression, Decision Tree, K-Means) temel düzeyde giriş yapılır.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Model Değerlendirme ve Yorumlama: Doğruluk, hassasiyet, geri çağırma gibi metriklerle model performansının nasıl ölçüleceği ve iş sonuçlarına nasıl aktarılacağı işlenir.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Uçtan Uca Vaka Çalışması: Katılımcılar, gerçek veya gerçeğe yakın bir veri seti üzerinde problem tanımından çözüm sunumuna kadar tüm süreci uygulamalı olarak deneyimler.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Tüm eğitimlerimiz için müfredat kurumunuza uygun olarak düzenlenir, ihtiyaçlarınız için bizimle iletişime geçebilirsiniz. Buradaki bilgiler daha önce yaptığımız eğitimlere dayanarak örnek olarak hazırlanmıştır.\u003C\u002Fp>\u003Ch3>Hedef Kitle\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\u003Cli>İş analistleri ve veri analistleri\u003C\u002Fli>\u003Cli>Yazılım geliştiriciler ve yazılım mühendisleri\u003C\u002Fli>\u003Cli>Ürün yöneticileri ve proje yöneticileri\u003C\u002Fli>\u003Cli>Pazarlama ve satış ekipleri\u003C\u002Fli>\u003Cli>Finans ve risk yönetimi uzmanları\u003C\u002Fli>\u003Cli>Veri bilimine geçiş yapmak isteyen tüm profesyoneller\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch3>Kuruma Katkıları\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\u003Cli>Çalışanların veri okuryazarlığını artırarak veri odaklı karar alma kültürünü güçlendirir\u003C\u002Fli>\u003Cli>Departmanlar arası veri paylaşımı ve iş birliğini kolaylaştırır\u003C\u002Fli>\u003Cli>Operasyonel süreçlerde verimsizlikleri veri temelli tespit etme yeteneği kazandırır\u003C\u002Fli>\u003Cli>Müşteri davranışlarını analiz ederek pazarlama ve satış stratejilerinin isabetliliğini artırır\u003C\u002Fli>\u003Cli>İç kaynaklarla basit veri analiz projelerinin yürütülmesini mümkün kılarak dış danışmanlık maliyetlerini azaltır\u003C\u002Fli>\u003Cli>Kurum içinde ileri düzey veri bilimi ve yapay zeka projelerine zemin hazırlayan bir yetkinlik altyapısı oluşturur\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Veri artık sadece teknik ekiplerin değil, karar alma sürecindeki herkesin işidir. Fundamentals of Data Science Eğitimi ile ekibinize veriyi anlama, sorgulama ve iş sonuçlarına dönüştürme becerisi kazandırın; kurumunuzu veriye dayalı geleceğe bir adım daha yaklaştırın. Academy Club olarak bu dönüşüm yolculuğunda yanınızda olmaktan mutluluk duyarız — eğitim programımıza katılım için bizimle iletişime geçin.\u003C\u002Fp>",[],[21,24,27,30,33],{"answer":22,"question":23},"Eğitimde veri bilimine giriş ve ekosistem, veri toplama ve ön işleme, keşifsel veri analizi (EDA), temel istatistik ve olasılık, makine öğrenmesine giriş, model değerlendirme ve yorumlama konularını işliyoruz. Ayrıca katılımcılar uçtan uca bir vaka çalışmasıyla problem tanımından çözüm sunumuna kadar tüm süreci uygulamalı olarak deneyimliyor. Keşifsel analizde Python\u002FPandas, Matplotlib ve Seaborn gibi araçlarla uygulamalar yapılıyor.","Fundamentals of Data Science eğitiminde hangi konular işleniyor?",{"answer":25,"question":26},"Bu eğitim iş analistleri ve veri analistleri, yazılım geliştiriciler ve yazılım mühendisleri, ürün ve proje yöneticileri için uygundur. Ayrıca pazarlama ve satış ekipleri, finans ve risk yönetimi uzmanları ile veri bilimine geçiş yapmak isteyen tüm profesyoneller için de uygundur.","Fundamentals of Data Science eğitimi kimler için uygun?",{"answer":28,"question":29},"Eğitim, çalışanların veri okuryazarlığını artırarak veri odaklı karar alma kültürünü güçlendirir ve departmanlar arası veri paylaşımı ile iş birliğini kolaylaştırır. Operasyonel süreçlerde verimsizlikleri veri temelli tespit etme yeteneği kazandırır ve müşteri davranışlarını analiz ederek pazarlama ve satış stratejilerinin isabetliliğini artırır. Ayrıca iç kaynaklarla basit veri analiz projelerinin yürütülmesini mümkün kılarak dış danışmanlık maliyetlerini azaltır ve ileri düzey veri bilimi ile yapay zeka projelerine zemin hazırlayan bir yetkinlik altyapısı oluşturur.","Fundamentals of Data Science eğitimi kuruma ne gibi katkılar sağlar?",{"answer":31,"question":32},"Eğitim sonunda katılımcılar, kendi departmanlarındaki veriyi anlamlandırma, doğru soruları sorma ve veriye dayalı çözüm önerileri geliştirme becerisine sahip olurlar. Veri toplama, temizleme, keşifsel analiz, istatistiksel çıkarım ve temel makine öğrenmesi kavramlarını uygulamalı örneklerle öğrenmiş olurlar.","Fundamentals of Data Science eğitiminin sonunda katılımcılar neler kazanır?",{"answer":34,"question":35},"Veri bilimi, ham veriyi anlamlı içgörülere ve rekabet avantajına dönüştüren stratejik bir disiplin haline gelmiştir. E-ticaretten bankacılığa, üretimden sağlık sektörüne kadar her alanda müşteri davranışlarını anlamak, operasyonel verimliliği artırmak, riskleri öngörmek ve pazarlama stratejilerini optimize etmek için istatistiksel analiz, makine öğrenmesi ve veri görselleştirme teknikleri kullanılmaktadır. Veriye dayalı karar alabilen kurumlar, sezgiye dayalı yönetim yaklaşımlarını geride bırakarak pazarda daha hızlı, isabetli ve sürdürülebilir adımlar atabilmektedir.","Veri bilimi kurumlar için neden önemli?","2026-10-12T14:18:56.007644+03:00",1791823652066]