Istanbul Data Science Academy Avantajları
Müfredat uzmanlarımız, yalnızca bilginin transfer edilmesi için değil, aynı zamanda öğrenmeye liderlik edilmesini sağlayan dersler geliştirmek için partnerlerimizle birlikte çalışmaktadır. Diğer avantajlar? Endüstrinin tek akredite ve kapsamlı veri bilimi başlangıç eğitimini veriyoruz.İki konuda uzmanız: öğrenme bilimi ve iş amaçlı veri bilimi.Öğrencilerimize işletme ve endüstriye özgü bir bakış açısı kazandırmak için, öğrenmelerini pratik iş problemleri ve projeleri üzerinden gerçekleştiriyoruz. Böylece, öğrencilerimiz sadece veri analizi yapmakla kalmaz, aynı zamanda işletme stratejilerine de katkıda bulunacak bilgi ve becerileri edinirler.
Istanbul Data Science Academy'nin Sunduğu Hizmetler
İstanbul Data Science Academy olarak müşterilerimizin ihtiyacına yönelik özel tasarlanmış eğitimler sunuyoruz.Çalışanlarınızın teknik yetkinliğini arttırmak ve kurumunuzun yetenek gelişimine destek olmak için eğitim programları tasarlıyoruz.Eğitimlerimiz, pratik iş problemlerini çözmeye yönelik uygulamalı projeler ve gerçek dünya senaryoları üzerine odaklanarak, işletmelerin ihtiyaç duyduğu bilgi ve becerileri kazanmalarını sağlıyoruz. Böylece, müşterilerimizin işletme performanslarını arttırmalarına yardımcı oluyoruz.
Verdiğimiz Eğitimler
YAPAY ZEKA OKULU – DATA SCIENCE BOOTCAMP
-
Teori ve pratik ile geleneksel öğretimi proje tabanlı bir yaklaşımla birleştiren programımız, öğrencilerimizin programdan mezun olduktan sonra veri alanında bir kariyere geçiş yapabilmelerini sağlayacak, gerçek veri kullanarak sahaya dair problemler üzerine çalıştıkları beş projelik bir portföy oluşturmalarını sağlar.
Veri Bilimine Giriş ve Keşifsel Veri Analizi
-
Bu eğitimin amacı, keşif amaçlı veri analizinin temellerini ve bu analizleri Python kütüphanelerinden yararlanarak daha gelişmiş analizleri haline nasıl dönüştürecekleri öğretmektir. Kod yazmak için Jupyter Notebook kullanarak, Pandas Python paketiyle keşifsel veri analizi yaparak ve Matplotlib gibi paketlerle sonuçları görselleştirerek ilk veri bilimi projesi baştan sona tamamlanır.
Lineer Regresyon ve Veri Kazıma
-
Bu eğitimin amacı, lineer regresyon, özellik mühendisliği ve çapraz doğrulamanın temellerini ve web'de nasıl çizileceğini öğrenilmesini sağlamaktır. Daha sonra, düzenlileştirme (regularization) gibi daha gelişmiş doğrusal regresyon konularına geçiş yapılır ve zaman serisi regresyon yöntemlerine giriş yapılır.
Sınıflandırma ve Etkileşimli Gösterge Tabloları
-
Bu eğitimin amacı, ilişkisel veritabanlarına odaklanarak verileri elde etmenin, temizlemenin ve sürdürmenin ek yollarını öğretmektir. İlişkisel veritabanlarını sorgulamak için SQL dili üzerinde çalışılır.
Doğal Dil İşleme ve Denetimsiz (Unsupervised) Öğrenme
-
Bu eğitimin amacı, API'ler ve çevrimiçi veritabanı sunucuları ile metin verilerini incelemektir. NoSQL veritabanları hakkında bilgi edinilir ve MongoDB'yi kullanılmaya başlanır. Kümeleme yöntemleri, NLP algoritmaları, K-Means ve SVD, Temel Bileşen Analizi (PCA) gibi boyut azaltma tekniklerini kapsayan kümeleme algoritmaları için denetimsiz öğrenme üzerine çalışılır.
Büyük Veri
-
Bu eğitimin amacı, derin öğrenme algoritmaları üzerine tartışmak, öneri sistemleri üzerine bilgi edinmek ve büyük veri teknolojilerine dair farkındalık kazandırmaktır.
Veri Okuryazarlığı
-
Veri Okuryazarlığı; veriyi okuyabilmek, veri ile çalışabilmek, veriyi analiz edebilmek ve veriyi
kullanarak iletişim kurabilmek veya veriyi kullanarak tartışabilmek kavramları ile tanımlanabilir.
Veri okuryazarlığı eğitimlerimiz ile katılımcılarımıza teorik bilginin yanı sıra farklı sektörlerden
örneklerle ve «no code ai» araçları ile kod yazmadan veri setleri üzerinde eğitmen eşliğinde
uygulama yaparak veri okuryazarlığı yetkinliği kazandırmak hedeflenir.
Veri Okuryazarlığı & Veri Görselleştirme
-
Veri okuryazarlığı günümüzde her alandaki çalışanların sahip olması gereken önemli bir yetenektir. Veriyi okuyabilen, anlayabilen, çıkarımlar yaparak bu çıkarımları tartışabilen kişilerdir. Yaptığı analizlerin sonucunu etkili şekilde paylaşmak veri ile
çalışmanın önemli bir aşamasıdır. Tüm bunlara ek olarak veri görselleştirme, veri odaklı bulguları iletmek, analizleri motive etmek ve kusurları tespit etmek için güçlü bir yol sağlamaktadır.
Sunum Teknikleri ve Veri Görselleştirme
-
Veri ile ilgili çalışmanın son ve en önemli aşaması yaptığımız analizleri, elde ettiğimiz çıktıları hedef kitleyle etkili bir şekilde
paylaşmaktır.Bunun için de sunumun doğru tekniklerle , karşı tarafın ilgisini çekecek şekilde yapılması en az yapılan analizler
kadar önemlidir. Yaptığımız çalışmalarda istatistiksel görsel yöntemlerin sunuma eklenmesi , sunumumuzun kalitesini ve anlaşırlığını arttırması açısından ciddi bir katkı sağlar.
Kurumsal Eğitimlere Kayıt Olmak İçin
İstanbul Data Science Academy'nin kurumsal eğitimlerine kayıt olmak için, web sitemizde yer alan iletişim formunu doldurabilir ya da bizimle iletişime geçerek, ihtiyaçlarınıza yönelik özelleştirilmiş eğitim programları hakkında bilgi alabilirsiniz.Hemen İletişime Geçin