Data Science Uzmanlığı Eğitimi

Python ve projelerle veri bilimi öğreten, kariyerinizi güçlendirecek kapsamlı bir programdır.

Eğitim Planlanmaktadır

18 hafta / 160 saat

Online

Zoom

Data Science Uzmanlığı Eğitimi

Python ile veri analizi, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve NLP alanlarında uzmanlaşın. Bu program; veri toplama ve temizlemeden modellemeye, görselleştirmeden raporlamaya kadar veri bilimi sürecini uçtan uca öğretir. Uygulamalı çalışmalar ve gerçek veri setleriyle iş dünyasına hazır projeler üretirsiniz.

Nedir?

Data Science Uzmanlığı Eğitimi; veri bilimi süreçlerini teorik + pratik şekilde öğreten, Python odaklı kapsamlı bir uzmanlık programıdır. Katılımcılar; EDA, model geliştirme, performans ölçümü, derin öğrenme ve NLP konularını gerçek senaryolarla uygulayarak profesyonel yetkinlik kazanır.

Eğitim Türü: Online (Canlı)
Sertifika: Üniversite Onaylı Sertifika

Önemli Notlar (Kısa)

Eğitimler online / örgün / videolu seçeneklerle sunulabilir.
Düşük kontenjan ile birebir destek sağlanır.
Tüm dersler kayıt altına alınır, tekrar izlenebilir.
Grup katılımlarında %20 indirim uygulanır.
Sertifikasyon süreci ARC Enstitü tarafından yürütülür.
7/24 eğitmen/danışman desteği sunulur.

Devamını Göster

Eğitim İçeriği

- Python kurulumu ve çalışma ortamı (Jupyter/IDE)
- Veri tipleri, değişkenler, operatörler
- Koşullar, döngüler ve fonksiyonlar
- List/Dict/Set kullanımı ve temel algoritmik düşünme
- Hata ayıklama (debug) ve temiz kod prensipleri

- Veri kaynakları ve veri okuma (CSV/Excel/API)
- Veri temizleme: eksik veri, aykırı değer, veri tipi dönüşümleri
- Keşifsel analiz: dağılım, korelasyon, özet istatistikler
- Feature engineering temel yaklaşımları
- Veri hazırlama pipeline mantığı ve pratik örnekler

- Tanımlayıcı istatistik (ortalama, medyan, varyans)
- Olasılık mantığı ve dağılımlar
- Hipotez testleri ve güven aralıkları
- A/B test mantığı ve temel yorumlama
- Veri ile doğru karar verme: metrik ve KPI yaklaşımı

- Supervised / Unsupervised öğrenme mantığı
- Regresyon ve sınıflandırma problemleri
- Model eğitim süreci: train/test split, cross-validation
- Performans metrikleri: accuracy, precision/recall, RMSE vb.
- Model iyileştirme: hyperparameter tuning ve overfitting kontrolü

- Yapay sinir ağlarının temelleri (forward/backprop)
- CNN / RNN mantığına giriş
- Derin öğrenmede veri hazırlama ve eğitim stratejileri
- Overfitting önleme: dropout, regularization
- Uygulamalı mini proje: sınıflandırma/tahmin senaryosu

- Matplotlib / Seaborn ile grafik türleri ve doğru kullanım
- Dashboard mantığı ve rapor tasarım prensipleri
- Veri hikayeleştirme (data storytelling)
- İçgörü üretme: iş problemi → veri → karar çıktısı
- Sunum teknikleri: yönetici raporu formatı ve örnek akış

Kimler İçin?

Veri bilimi alanında kariyer hedefleyen bireyler
Veri analistleri ve veri mühendisleri
Yazılım geliştiriciler, araştırmacılar ve akademisyenler
Ürün yönetimi, strateji ve dijital dönüşüm ekipleri
Kurumlarında veri odaklı karar süreçlerini güçlendirmek isteyen profesyoneller

Neden Data Science Uzmanlığı Eğitimi?

Uçtan uca eğitim: Veri hazırlama → modelleme → raporlama
Uygulamalı yaklaşım: Gerçek veri setleri ve vaka çalışmaları
Python odaklı: Endüstride en yaygın araçlarla çalışma
Güncel içerik: ML, DL ve NLP temelli modern uygulamalar
Portföy avantajı: İş dünyasında kullanılabilir proje çıktıları

Eğitmen

ARC Enstitü

Eğitim

ARC Enstitü

ARC Enstitü, teoriyi ezberletmek yerine uygulamayla öğreten, sektörü sınıfa taşıyan bir eğitim ekosistemidir. Burada yalnızca bilgi aktarmıyoruz; gerçek projeler, güncel teknolojiler ve birebir mentorlukla katılımcıların mesleki yetkinliklerini dönüştürüyoruz. ARC’ta eğitim, bir ders değil; kariyere açılan somut bir yolculuktur.