‫Hellooooo! Başlamak için çok heyecanlıyım ve umarım siz de öylesinizdir.
‫Ancak bu veri bilimi ve makine öğrenimi dünyasını ortaya çıkarabilmemiz için ne öğrendiğimizi
‫ve nereye varacağımızı anlamamız gerekiyor.
‫Yani başarıya giden açık bir yolumuz var.
‫Şimdi bu kursta bölümlere ayrılmış 300'den fazla video var.
‫Planın ne olduğunu bilmeniz için bölümlerin üzerinden geçelim.
‫İlk olarak, gerçekten eğlenceli bir bölüm olan makine öğrenimi 101 ile başlıyoruz. maki̇ne öğreni̇mi̇ nedi̇r? Bazı eğlenceli araçlarla oynayacağız
‫ve makine öğrenimi etrafındaki tüm bu çılgınlığın ne olduğunu anlayacağız, böylece bunu arkadaşlarınıza,
‫ailenize ve köpeğinize açıklayabileceksiniz.
‫Tamam, belki köpek değildir.
‫Makine öğrenimi fikrine alıştığımızda, bir geçmişi, buraya nasıl geldiğimizi ve yüksek
‫düzeyde nasıl çalıştığını anlarız.
‫O halde izlemeniz için iki yolumuz var.
‫Birincisi, Python bilmiyorsanız veya hayatınızda hiç programlama yapmadıysanız. Kursun geri kalanını takip edebilmeniz için
‫size biraz Python öğreteceğiz.
‫Diğer yol, programlama ve python'a zaten aşina olan ve doğrudan dalmak isteyenler içindir,
‫böylece Python'u seçebilir veya kursa devam edebiliriz.
‫Bir sonraki bölüm çalışma ortamı ile ilgilidir.
‫Hepimiz gerçek hayat senaryolarında kullanacağınız profesyonel bir kuruluma sahip olmak isteriz.
‫Bu yüzden size Jupyter not defterleri, Conda ve sanal ortamlar gibi konuları tanıtacağız, böylece bölümün sonunda
‫profesyonel bir kuruluma sahip olacaksınız.
‫Ve işteki ilk gününüzde işe gittiğinizde bilgisayarınıza tam olarak ne yüklemeniz gerektiğini
‫anlıyorsunuz.
‫Daha sonra pandas gibi kütüphaneleri kullanarak elimizdeki bu verileri nasıl analiz edeceğimize dair veri analizine geçiyoruz.
‫Ardından, veri bilimi söz konusu olduğunda çok önemli bir kütüphane hakkında bilgi ediniyoruz ve bu, tüm veri bilimcileri
‫için temel bir araç olan NumPy'dir.
‫Ardından veri görselleştirmelerine geçiyoruz.
‫Bu gerçekten eğlenceli olacak çünkü verilerimizi açıklamak için gerçekten düzgün grafikler ve görseller
‫yapmamızı sağlayan matplotlib gibi kütüphanelerle çalışabileceğiz.
‫Daha sonra çok popüler scikit-learn'e geçiyoruz. Makine öğrenimine girmek istiyorsanız, bu kütüphaneyi
‫bilmeniz gerekir ve scikit-learn, modelleri kullanmamıza ve modelleri eğitmemize ve makine öğrenimi modellerimizin ne kadar doğru
‫olduğunu kontrol etmemize olanak tanır.
‫Bu bölümde bir makine öğrenimi projesi için eksiksiz bir iş akışı öğreneceğiz.
‫Sonra işler ilginçleşiyor.
‫Bu, gerçek hayat projesi üzerinde çalışmaya başladığımız ve makine öğrenimine gerçekten derinlemesine daldığımız zamandır.
‫Sinir ağları, transfer öğrenme, derin öğrenme hakkında denetimli öğrenme hakkında bilgi edineceğiz.
‫Sınıflandırma ve regresyon üzerine projeler yapacağız.
‫Zaman serisi verileri etrafında modeller oluşturacağız.
‫Şimdi burada zor konulardan uzak durmayacağız.
‫Özellikle kursun ilerleyen bölümlerinde sizi derin öğrenme, sinir ağları ve transfer öğrenme
‫gibi ileri düzey konularla tanıştıracağız ve görüntü sınıflandırmaları, transfer öğrenme gibi eğlenceli projeler yapmak için
‫TensorFlow ve Keras'ın en son sürümünü kullanacağız.
‫Hatta eğitimi hızlandırmak için modellerinizde GPU'ları nasıl kullanacağınızı da göstereceğiz.
‫Bu, gerçek hayat projeleri üzerinde çalıştığımız gerçekten eğlenceli bir bölüm olacak ve sonunda portföyünüzde
‫göstermek için defterlerimiz ve çalışma kitaplarımız olacak. Daha sonra veri mühendisliğine geçiyoruz.
‫Veri mühendisliği aslında başlı başına bir alandır ancak bir veri bilimcisi olarak ne yaptıklarını
‫ve büyük üst düzey kavramların ne olduğunu anlamanız gerekir.
‫Hadoop ve Spark gibi konularda, sektörde nasıl kullanıldıklarını bilmeniz ve veri mühendisleriyle
‫iletişim kurabilmeniz için.
‫Bu, pek çok kursta genellikle eksik olan bir bölümdür.
‫Ancak en sevdiğim kısımlardan biri de bu son kısım: hikaye anlatımı ve iletişim. Bu konuda çok heyecanlıyız çünkü bu çok önemli
‫ancak genellikle unutulan bir konu; başarılı bir makine öğrenimi ve veri bilimi mühendisi
‫olabilmeniz için çalışmalarınızı yönetime,
‫patronunuza ve iş arkadaşlarınıza sunabilmeniz gerekiyor.
‫Bu nedenle, sektördeki deneyimlerimizi kullanarak, projenizi sunmak ve tüm meslektaşlarınızdan gerçekten
‫sıyrılmak için hikaye anlatımınız ve iletişiminiz üzerinde nasıl çalışacağınızı göstereceğiz.
‫Veri Bilimi popüler bir alan ve başarılı olmanız için temel bilgilerin ötesine geçmenizi istiyoruz ve iletişim
‫bunun büyük bir parçası.
‫Gördüğünüz gibi burada ele alacağımız çok şey var.
‫Bir sürü video ve bir sürü egzersiz.
‫Ama size söz veriyorum, çok eğlenceli olacak.
‫Aslına bakarsanız, bir şirkette işe alındığınız ve tüm bu görevlerin bir patron tarafından
‫size atılacağı bir hikaye izleyeceğiz.
‫Ve bu görevleri şirketler için çalışma deneyimlerimize dayanarak taklit ettik, böylece
‫ilk işinize girdiğinizde... herhangi bir sürprizle karşılaşmazsınız ya da en azından çalışma ortamına alışırsınız.
‫Sonunda tüm bunlar birbirine uyacak ve makine öğrenimi ve veri bilimi temellerinin en başından
‫kendi projelerimizi oluşturarak en sonuna kadar bir anlam ifade edecek.
‫Sizi sıfırdan ustalığa taşıyacağız ama bu kursun en iyi kısmı ne biliyor musunuz? Çevrimiçi topluluğumuz.
‫Her gün sohbet eden binlerce geliştiricimiz var ve sadece programlama verileri ve teknoloji dünyasındaki
‫en son ve en iyiler hakkında konuşarak birbirlerine sorunları çözmede yardımcı oluyorlar.
‫Bu, diğer öğrencilerle, benimle ve Daniel ile ileri geri konuşabilmeniz için kullanabileceğiniz
‫isteğe bağlı bir kaynaktır.
‫Bir sınıfın parçası olduğunuzu ve bunu tek başınıza yapmadığınızı hissetmeniz için fikirler ama ne var biliyor
‫musunuz?
‫Bu kadar konuşma yeter.
‫Heyecanlandığını biliyorum.
‫Ben de öyleyim.
‫Öyleyse bir sonraki videoda başlayalım.
‫Bugün işteki ilk gününüz ve bu kursa başlayacağız.
‫Öğrenmeye başlayalım ve neden veri
‫bilimcisi olmanın dünyada en çok talep gören becerilerden biri haline geldiğini görelim.
‫Hadi başlayalım.