Data Citizen Eğitimi

(10 Hafta + 10 Bölüm Sonu Projesi + Bitirme Projesi)​

Self Learning + Mentor Destekli Uygulama Sınıfları​

Veri Bilimi için Python Programlama​

(2 Hafta)​

• Python Programlamaya Giriş ​
• Numpy, Pandas (Veri Manüplasyonu)​
• Veri Görselleştirme ve Matplotlib, Seaborn Kütüphaneleri​
• Python ile Veri Analizi​

Veri Bilimi için İstatistik ve  Ölçümleme Problemleri (1 Hafta)​

• Ürün Puanlama (Ortalama-Ağırlıklı Ortalama)​
• Ürün Sıralama (Güven Aralığı-Anamlılık)​
• AB Testi (Hipotez testleri)

CRM Analitiği (1 Hafta)​

• CRM Analitiğine Giriş​
• RFM Analizi​
• Müşteri Yaşam Boyu Değeri​

SQL ile Veritabanı ve Veri Sorgulama​

(1 Hafta)​

• SQL Temel Kavramlar​
• Temel SQL Komutları ve Uygulamalı Veri Analizi​
• SQL ile Veritabanı Sorgulama ​
• Sektör Uygulamaları ile Veri Analizi

Özellik Mühendisliği (1 Hafta)​

• Aykırı Değer Analizi​
• Eksik Değer Problemini Çözme​
• Encoding & Scaling & Feature Extraction​
• Özellik Mühendisliği Uygulamalar​

Makine Öğrenmesi (3 Hafta)​

• Makine Öğrenmesine Giriş​
• Model Başarı Değerlendirme Yöntemleri​
• Doğrusal Regresyon & Lojistik Regresyon​
• Diğer Öğrenme Yöntemleri: KNN & CART​
• Gelişmiş Ağaç Yöntemleri​
• Hiperparametre Optimizasyonu​
• Dengesiz Veri Setleri​
• Sektör Uygulamaları ile Makine Öğrenmesi Çözümleri

Zaman Serileri  ve Makine Öğrenmesi ​

(1 Hafta)​

• Zaman Serileri Giriş​
• Holt Winters Yöntemi​
• Zaman Serisi Problemlerinde Makine Öğrenmesi ​

Bitirme Projesi (2 Hafta)

Hedef Kitle​

Junior Veri Bilimci ve Junior Veri Analisti yetkinlikleri kazanmak isteyen kişilerdir.​

​Kimler Bu Eğitime Katılabilir & Eğitim İçin Minimum Gereksinimler​

Eğitime katılmak için ön şart yoktur. Öncesinde temel programlama yetkinliği bilinmesi ve temel istatistik konularının bilinmesi programın daha konforlu takip edilmesine katkıda bulunacaktır.​

​Eğitim Süresi​

Data Citizen eğitimi 10 hafta sürmektedir. Ek olarak bitirme projesi 2 hafta sürmektedir.​

​Eğitimin Amacı​

Junior seviyede veri bilimci ya da veri analisti yetiştirmektir. ​

​Eğitim Çıktıları​

Mentor destekli uygulama sınıfları sayesinde katılımcılar, Python Programlama dilini kullanabilir duruma geleceklerdir. Keşifçi veri analizi yöntemlerini kullanabiliyor olacaklardır. Temel istatistiksel yöntemleri ve AB testleri konularını uygulayabiliyor olacaklardır. Özellik mühendisliği ve makine öğrenmesi konuları ile bir veri setini uçtan uca ön hazırlık işlemlerinden geçirebilecek ve makine öğrenmesi modelleri kurabileceklerdir.