14 KiB

Raw Blame History

Yeni Başlayanlar için Veri Bilimi - Bir Ders Programı

Microsoft’taki Azure Bulut Destekçileri 10 hafta, 20 derslik tamamı Veri Bilimi hakkında bir ders programı sunmaktan mutluluk duyar. Her ders; ders öncesi ve ders sonrası kısa sınavları, dersi tamamlamak için yazılı talimatlar, bir çözüm ve bir de ödev içermektedir. Proje bazlı eğitimbilimimiz yeni beceriler geliştirmede kanıtlanmış bir yol olan uygulama yaparak öğrenmenize izin verir.

Yazarlarımıza en içten teşekkürler: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

Aaryan Arora, Aditya Garg, Alondra Sanchez, Ankita Singh, Anupam Mishra, Arpita Das, ChhailBihari Dubey, Dibri Nsofor, Dishita Bhasin, Majd Safi, Max Blum, Miguel Correa, Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal, Nawrin Tabassum, Raymond Wangsa Putra, Rohit Yadav, Samridhi Sharma, Sanya Sinha, Sheena Narula, Tauqeer Ahmad, Yogendrasingh Pawar başta olmak üzere tüm Microsoft Öğrenci Elçilerimize yazarlarımıza, inceleyicilerimize ve içerik üreticilerimize 🙏 özel teşekkürler 🙏


Data Science For Beginners - Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)

Başlangıç

Öğretmenler: bu ders programını nasıl kullanacağınızla alakalı bazı öneriler ekledik. Tartışma forumlarımıza bırakacağınız geribildirimlerinizi görmeyi çok isteriz!

Öğrenciler: bu ders programını kendi başınıza kullanabilmek için tüm repoyu fork edin ve kendi başınıza ders öncesi kısa sınavlarından başlayarak alıştırmaları tamamlamaya çalışın. Sonra dersi okuyun ve geri kalan etkinlikleri tamamlayın. Çözüm kodunu kopyalamaktansa derslerde öğrendiklerinizi kullanarak projeler yaratmaya çalışın. Çözüm kodları her projeye dayalı dersin /solution klasöründe bulunmaktadır. Başka bir fikir de arkadaşlarınızla bir çalışma grubu kurup içeriği birlikte takip etmeniz olabilir. Daha ileri öğrenim için Microsoft Learn’ü tavsiye ediyoruz.

Ekiple Tanışın

Gif by Mohit Jaisal

🎥 Projeyi oluşturan insanlar hakkında bir video için yukarıdaki resme tıklayın!

Eğitimbilim

Bu ders programını oluştururken iki eğitimbilimsel ilkeyi benimsedik: proje bazlı olmasından ve sıklıkla kısa sınav içereceğinden emin olmak. Bu serinin sonunda öğrenciler veri hazırlama, veriyle çalışmanın farklı yolları, veri görselleştirme, veri analizi, veri biliminin gerçek hayattaki kullanım senaryoları gibi konular dahil olmak üzere veri biliminin temel prensiplerini öğrenmiş olacaklar.

Bunlara ek olarak ders öncesi yüzeysel bir kısa sınav ile öğrencinin bir konuyu öğrenme niyetini oluştururken ders sonunda ikinci bir kısa sınav ileri pekiştirmeyi sağlar. Bu ders programı esnek ve eğlenceli olması için tasarlandı ve parçalar halinde veya bütün olarak takip edilebilir. Projeler temel düzeyde başlamaktadır ve 10 haftalık süreç içerisinde gittikçe karmaşıklaşmaktadır.

İş Tüzüğü, Katkı Yapma, Çeviri rehberlerimize bakmayı unutmayın. Yapıcı geridönüşlerinizi bekliyoruz!

Her ders:

İsteğe bağlı eskiz notu
İsteğe bağlı ek video
Ders öncesi ısınma kısa sınavı
Yazılı ders
Projeye dayalı dersler için projenin nasıl yapılacağına dair adım adım yönlendirmeler
Bilgi kontrolleri
Bir challenge
Ek okuma
Ödev
Ve ders sonrası kısa sınavı içerir

Kısa sınavlar hakkında bir not: Her biri üçer soruluk toplamda 40 kısa sınav bu uygulamada bulunmaktadır. Kısa sınavlara ders içerisinde bir bağlantıyla yer verilmiştir ancak kısa sınav uygulaması yerel olarak da çalıştırılabilir. quiz-app dosyasındaki talimatları takip edebilirsiniz. Kısa sınavlar yavaş yavaş çevrilmektedir.

Dersler


Data Science For Beginners: Roadmap - Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)

Ders Numarası	Konu	Ders Grubu	Öğrenme Hedefleri	Bağlantılı Ders	Yazar
01	Veri Bilimini Tanımlamak	Giriş	Veri bilimi arkasındaki temel konseptleri ve yapay zeka, makine öğrenmesi ve büyük veriyle nasıl ilişkili olduğunu öğrenin.	ders video	Dmitry
02	Veri Bilimi Etikleri	Giriş	Veri Etik Konseptleri, Challengelar & Frameworkler.	ders	Nitya
03	Veriyi Tanımlamak	Giriş	Verinin nasıl sınıflandırıldığı ve verinin yaygın kaynakları.	ders	Jasmine
04	İstatistik ve Olasılığa Giriş	Giriş	Veriyi anlamak için olasılık ve istatistiğin matematiksel teknikleri.	ders video	Dmitry
05	İlişkisel Veri ile Çalışmak	Veri ile Çalışmak	İlişkisel veriye ve Yapısal Sorgulama Dili (SQL) ile ilikisel veriyi incelemenin ve analiz etmenin temellerine giriş.	ders	Christopher
06	NoSQL Veri ile Çalışmak	Veri ile Çalışmak	İlişkisel olmayan veriye, çeşitli türlerine ve belge veritabanlarını incelemenin ve analiz etmenin temellerine giriş.	ders	Jasmine
07	Python ile Çalışmak	Veri ile Çalışmak	Pandas gibi kütüphanelerle Python’ı veri incelemeni için kullanmanın temelleri. Python programlama hakkında temel bilgiye sahip olunması tavsiye edilir.	ders video	Dmitry
08	Veri Hazırlama	Veri ile Çalışmak	Kayıp, tutarsız ve eksik verinin zorluklarıyla baş etmek için temizleme ve dönüştürme veri teknikleri hakkında konular.	ders	Jasmine
09	Nicelikleri Görselleştirme	Veri Görselleştirme	Kuş verisini görselleştirmek için nasıl Matplotlib’in kullanılacağını öğrenin 🦆	ders	Jen
10	Verinin Dağılımlarını Görselleştirme	Veri Görselleştirme	Bir aralıktaki gözlemleri ve eğilimleri görselleştirme.	ders	Jen
11	Oranları Görselleştirme	Veri Görselleştirme	Ayrık ve gruplu yüzdelikleri görselleştirme.	ders	Jen
12	Bağıntıları Görselleştirme	Veri Görselleştirme	veri setleri ve onların değişkenleri arasındaki bağlantıları ve korelasyonları görselleştirme.	ders	Jen
13	Anlamlı Görselleştirmeler	Veri Görselleştirme	Etkili problem çözme ve çıkarımlar için görselleştirmelerinizi etkili yapmak için teknikler ve yönlendirmeler.	ders	Jen
14	Veri Bilimi Yaşam Döngüsüne Giriş	Yaşam Döngüsü	Veri bilimi yaşam döngüsüne ve onun ilk adımı veriyi elde etmeye ve çıkarmaya giriş.	ders	Jasmine
15	Analiz Etme	Yaşam Döngüsü	Veri bilimi yaşam döngüsünün bu kısmı veriyi analiz etmek için tekniklere odaklanır.	ders	Jasmine
16	İletişim	Yaşam Döngüsü	Veri bilimi yaşam döngüsünün bu kısmı karar vericilerin anlaması için daha kolay bir halde veriden elde edilen çıkarımları sunmaya odaklanır.	ders	Jalen
17	Cloudta Veri Bilimi	Cloud Verisi	Bu ders dizisi cloudta veri bilimini ve faydalarını tanıtır.	ders	Tiffany ve Maud
18	Cloudta Veri Bilimi	Cloud Verisi	Low Code araçlarını kullanan eğitim modelleri.	ders	Tiffany ve Maud
19	Cloudta Veri Bilimi	Cloud Verisi	Azure Machine Learning Studio ile konuşlandırma modelleri.	ders	Tiffany ve Maud
20	Gerçek Hayatta Veri Bilimi	Gerçek Hayatta	Gerçek dünyadaki veri bilimi tabanlı projeler.	ders	Nitya

Çevrimdışı erişim

Docsify kullanarak bu belgeyi çevrimdışı çalıştırabilirsiniz. Bu repoyu forklayın, yerel makinanıza Docsify’ı yükleyin. Sonra bu reponun kök klasöründe docsify serve komutunu çalıştırın. Web sayfası localhostunuzda 3000 portunda çalıştırılacak: localhost:3000.

Not: not defterleri Docsify tarafından renderlanmayacak. Bu yüzden bir not defterini çalıştırmanız gerektiğinde bir Python kernel çalıştırarak VS Code’ta ayrıyeten yapmanız gerekli. ## PDF

Tüm derslerin PDF’lerini burada bulabilirsiniz.

Yardımınız Gerekli!

Ders programının çevirisine yardım etmek istiyorsanız lütfen Çeviriler rehberimize bir göz atın.

Diğer Ders Programları

Ekibimiz başka ders programları da düzenlemektedir! Bir bakın:

14 KiB Raw Blame History Unescape Escape