Veri bilimi, verilerden içgörü ve bilgi çıkarmayı içeren, heyecan verici ve hızla büyüyen bir alandır. En iyi veri bilimi işine girmek için programlama, istatistik, veri işleme ve makine öğrenimi dahil olmak üzere temel veri bilimi becerilerinde sağlam bir temele sahip olmak önemlidir.
Neyse ki, bu becerileri geliştirmenize ve veri biliminde bir kariyere hazırlanmanıza yardımcı olabilecek pek çok ücretsiz çevrimiçi öğrenme kaynağı bulunmaktadır. Bu kaynaklar, veri bilimi ve ilgili alanlarda çok çeşitli kurslar sunan Coursera, edX ve DataCamp gibi çevrimiçi öğrenme platformlarını içerir.
kursra
Veri bilimi ve ilgili konular, çevrimiçi öğrenme platformu Coursera’daki çeşitli kurslarda ele alınmaktadır. Bu kurslar sıklıkla makine öğrenimi, veri analizi ve istatistik gibi konuları içerir ve prestijli üniversitelerden akademisyenler tarafından verilir.
Coursera’daki veri bilimi kurslarına bazı örnekler:
- Python Uzmanlığı ile Uygulamalı Veri Bilimi: Michigan Üniversitesi tarafından sunulan bu uzmanlık, Python kullanılarak veri işleme, analiz ve görselleştirmenin temellerini kapsayan beş dersten oluşur.
- Andrew Ng’den Makine Öğrenimi: Stanford Üniversitesi tarafından sunulan bu kurs, doğrusal regresyon, lojistik regresyon, sinir ağları ve kümeleme gibi konuları içeren makine öğrenimine bir giriş sağlar.
- Veri Bilimi Metodolojisi: IBM tarafından sunulan bu kurs, veri hazırlama, veri temizleme ve veri keşfi dahil olmak üzere veri biliminin temellerini kapsar.
- R Uzmanlığı ile İstatistik: Duke Üniversitesi tarafından sunulan bu uzmanlık, R programlama dilini kullanarak istatistiksel çıkarım, regresyon modelleme ve makine öğrenimini kapsayan dört dersten oluşur.
Makine öğrenimi kariyerime 2019’da Coursera IBM Veri Bilimi kurslarıyla başladım @kursra MS mühendislik geçmişi ile. Yapay zekayı günlük olarak öğrenmek büyüleyici
— Risto Anton (@blogtheristo) 17 Mart 2023
Bu sertifikaları ücretsiz olarak kazanmak için mali yardım başvurusunda bulunulabilir. Bununla birlikte, yalnızca sertifika için bir kursa katılmak, veri biliminde hayalinizdeki bir işe girmeyebilir.
Kaggle
Kaggle, veri bilimi becerilerini öğrenmek ve uygulamak için zengin kaynaklar sağlayan bir veri bilimi yarışmaları platformudur. Platformun zorluklarına ve bir dizi veri kümesine katılarak veri analizi, makine öğrenimi ve diğer veri bilimi dallarındaki becerileri geliştirilebilir.
İşte Kaggle’da bulunan ücretsiz kurslardan bazı örnekler:
- Python: Bu kurs, veri türleri, kontrol yapıları, işlevler ve modüller dahil olmak üzere Python programlamanın temellerini kapsar.
- Pandalar: Bu kurs, veri temizleme, veri birleştirme ve verileri yeniden şekillendirme dahil olmak üzere Pandaları kullanarak veri işlemenin temellerini kapsar.
- Veri Görselleştirme: Bu kurs, dağılım çizimleri, çizgi çizimleri ve çubuk çizimleri dahil olmak üzere Matplotlib ve Seaborn kullanarak veri görselleştirmenin temellerini kapsar.
- Makine Öğrenimine Giriş: Bu kurs, sınıflandırma, regresyon ve kümeleme dahil olmak üzere makine öğreniminin temellerini kapsar.
- Orta Düzey Makine Öğrenimi: Bu kurs, makine öğrenimindeki daha ileri konuları kapsar. makine öğrenmeözellik mühendisliği, model seçimi ve hiperparametre ayarı dahil.
- SQL: Bu kurs, veri sorgulama, veri filtreleme ve veri toplama dahil olmak üzere SQL’in temellerini kapsar.
- Derin Öğrenme: Bu ders, sinir ağları, evrişimli sinir ağları ve tekrarlayan sinir ağları dahil olmak üzere derin öğrenmenin temellerini kapsar.
İlgili: Yeni başlayanlar için 9 veri bilimi projesi fikri
Kaggle, Python ve Makine Öğrenimi için mükemmel bir platformdur
Maksimum potansiyelde kullanmak istiyorsanız bunu açın ⏬⏬⏬
— Jaydeep (@_jaydeepkarale) 15 Mart 2023
edX
EdX, veri bilimi ve ilgili alanlarda kurslar sunan başka bir çevrimiçi öğrenme platformudur. EdX’teki derslerin çoğu, en iyi üniversitelerden profesörler tarafından verilmektedir ve platform, öğrenim için hem ücretsiz hem de ücretli seçenekler sunmaktadır.
EdX’te bulunan veri bilimi üzerine ücretsiz kurslardan bazıları şunlardır:
- Veri Bilimi Temelleri: Microsoft tarafından sunulan bu kurs, veri keşfi, veri hazırlama ve veri görselleştirme dahil olmak üzere veri biliminin temellerini kapsar. Ayrıca makine öğrenimindeki regresyon, sınıflandırma ve kümeleme gibi temel konuları da kapsar.
- Veri Bilimi için Python’a Giriş: Microsoft tarafından sunulan bu kurs, veri türleri, kontrol yapıları, işlevler ve modüller dahil olmak üzere Python programlamanın temellerini kapsar. Ayrıca Python’daki Pandas, NumPy ve Matplotlib gibi önemli veri bilimi kitaplıklarını da kapsar.
- Veri Bilimi için R’ye Giriş: Microsoft tarafından sunulan bu kurs, veri türleri, kontrol yapıları, işlevler ve paketler dahil olmak üzere R programlamanın temellerini kapsar. Ayrıca, R’deki dplyr, ggplot2 ve timberr gibi önemli veri bilimi kitaplıklarını da kapsar.
Tüm bu kursların denetimi ücretsizdir, yani tüm kurs materyallerine ve derslere herhangi bir ücret ödemeden erişebilirsiniz. Bununla birlikte, daha fazla kurs özelliğine erişmek veya bir tamamlama sertifikası almak isterseniz bunun bir maliyeti olacaktır. Bu kurslara ek olarak veri bilimi, makine öğrenimi ve ilgili konularda kapsamlı bir ücretli kurs ve program seçimi de edX’te mevcuttur.
Veri Kampı
DataCamp, veri bilimi, makine öğrenimi ve diğer ilgili alanlarda kurslar sunan bir çevrimiçi öğrenme platformudur. Platform, veri biliminde gerçek dünya becerileri geliştirmenize yardımcı olabilecek etkileşimli kodlama zorlukları ve projeleri sunar.
Aşağıdaki kurslar DataCamp’ta ücretsiz olarak sunulmaktadır:
- Python’a Giriş: Bu kurs, veri türleri, kontrol yapıları, işlevler ve modüller dahil olmak üzere Python programlamanın temellerini kapsar.
- R’ye Giriş: Bu kurs, veri türleri, kontrol yapıları, işlevler ve paketler dahil olmak üzere R programlamanın temellerini kapsar.
- SQL’e Giriş: Bu kurs, veri sorgulama, veri filtreleme ve veri toplama dahil olmak üzere SQL’in temellerini kapsar.
- Pandalarla Veri Manipülasyonu: Bu kurs, veri temizleme, veri birleştirme ve verileri yeniden şekillendirme dahil olmak üzere Pandalar kullanarak veri işlemenin temellerini kapsar.
- Python’da Verileri İçe Aktarma: Bu kurs, dosyaları okuma, veritabanlarına bağlanma ve web API’leriyle çalışma dahil olmak üzere Python’a veri aktarmanın temellerini kapsar.
Tüm bu kurslar ücretsizdir ve DataCamp’ın çevrimiçi öğrenme platformu üzerinden erişilebilir. DataCamp, bu kurslara ek olarak veri görselleştirme, makine öğrenimi ve veri mühendisliği gibi konuları kapsayan çok çeşitli ücretli kurslar ve projeler de sunmaktadır.
Udacity
Udacity, veri bilimi, makine öğrenimi ve diğer ilgili alanlarda kurslar sunan bir çevrimiçi öğrenme platformudur. Platform hem ücretsiz hem de ücretli kurslar sunuyor ve kursların çoğu sektör profesyonelleri tarafından veriliyor.
Udacity’de bulunan veri bilimi üzerine ücretsiz kurslardan bazı örnekler:
- Python Programlamaya Giriş: Bu kurs, veri türleri, kontrol yapıları, işlevler ve modüller dahil olmak üzere Python programlamanın temellerini kapsar. Ayrıca Python’daki NumPy ve Pandas gibi önemli veri bilimi kitaplıklarını da kapsar.
- Veri Analizi için SQL: Bu kurs, veri sorgulama, veri filtreleme ve veri toplama dahil olmak üzere SQL’in temellerini kapsar. Ayrıca birleştirmeler ve alt sorgular gibi SQL’deki daha gelişmiş konuları da kapsar.
- Veri Bilimine Giriş: Bu ders, veri düzenleme, keşifsel veri analizi ve istatistiksel çıkarım dahil olmak üzere veri biliminin temellerini kapsar. Ayrıca regresyon, sınıflandırma ve kümeleme gibi temel makine öğrenimi tekniklerini de kapsar.
İlgili: Veri biliminde yüksek ücretli 5 kariyer
OpenCourseWare İLE
MIT OpenCourseWare, Massachusetts Institute of Technology’de verilen kurslardan alınan kurs materyallerinin çevrimiçi bir deposudur. Platform, veri bilimi ve ilgili alanlarda çeşitli kurslar sunar ve tüm materyaller ücretsiz olarak sunulur.
MIT OpenCourseWare’de bulunan veri bilimi üzerine ücretsiz kurslardan bazıları şunlardır:
- Python’da Bilgisayar Bilimi ve Programlamaya Giriş: Bu ders, veri türleri, kontrol yapıları, işlevler ve modüller dahil olmak üzere Python programlamanın temellerini kapsar. Ayrıca Python’daki NumPy, Pandas ve Matplotlib gibi önemli veri bilimi kitaplıklarını da kapsar.
- Olasılık ve İstatistiğe Giriş: Bu ders, olasılık dağılımları, hipotez testi ve güven aralıkları dahil olmak üzere olasılık teorisi ve istatistiksel çıkarımın temellerini kapsar.
- Büyük Veri Kümeleriyle Makine Öğrenimi: Bu kurs, doğrusal regresyon, lojistik regresyon ve k-means kümeleme dahil olmak üzere makine öğreniminin temellerini kapsar. Ayrıca harita küçültme ve Hadoop gibi büyük veri kümeleriyle çalışma tekniklerini de kapsar.
GitHub
GitHub, kod üzerinde paylaşım ve ortak çalışma platformudur ve veri bilimi becerilerini öğrenmek için değerli bir kaynak olabilir. Ancak GitHub’ın kendisi ücretsiz kurslar sunmaz. Bunun yerine, veri biliminin pratik durumlarda nasıl kullanıldığı hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub’da barındırılan birçok açık kaynaklı veri bilimi projesini keşfedebilirsiniz.
Scikit-learn, sınıflandırma, regresyon ve kümeleme gibi görevler için bir dizi algoritmanın yanı sıra veri ön işleme, model seçimi ve değerlendirme araçları sağlayan makine öğrenimi için popüler bir Python kitaplığıdır. Proje açık kaynaklıdır ve GitHub’da mevcuttur.
GitHub’ınız böyle görünmüyorsa lütfen üst düzey geliştirici rolleri için başvurmayın pic.twitter.com/6wptzkrMb2
— Nat Miletik (@natmiletic) 27 Şubat 2023
Jupyter, etkileşimli not defterleri oluşturmak ve paylaşmak için açık kaynaklı bir web uygulamasıdır. Jupyter not defterleri, kod, metin ve multimedya içeriğini tek bir belgede birleştirmenin bir yolunu sunarak veri bilimi sonuçlarını keşfetmeyi ve iletmeyi kolaylaştırır.
Bunlar, GitHub’da bulunan birçok açık kaynaklı veri bilimi projesinden yalnızca birkaç örnek. Bu projeleri keşfederek ve onlara katkıda bulunarak, veri bilimi araçları ve teknikleri ile ilgili değerli deneyimler kazanabilir, aynı zamanda portföylerini oluşturabilir ve potansiyel işverenlere becerilerini gösterebilirler.