Veri Bilimine Giriş

Bu programda veri bilimine yeni başlayan birisinin ihtiyaç duyacağı temel bilgileri edineceksin. Öncelikle, yapay öğrenme uygulamaları geliştirirken ihtiyaç duyabileceğin Python programlamaya ve yapay öğrenme algoritmalarının altyapısını oluşturan matematik konularına temel düzeyde bir giriş yapacaksın. Programın devamında ise yapay öğrenme konusuna giriş yaparak bu kısımda öğrendiğin algoritmaların Python programlama ile kodlanmasını kavrayacaksın.

Bu Kursa Katılın

Eğitim Süresi	5 saat 51 dakika

Yapay Öğrenme İçin Matematik

7Dersler · 1 sa. 51 dk.
- Giriş
- Doğrusal Cebir Vektörler
- Analitik Geometri
- Matris Ayrıştırma
- Vektör Kalkülüs
- Olasılık ve Dağılımlar
- Eniyileme
Yapay Öğrenmeye Giriş

4Dersler · 59 dk.
- Yapay Öğrenme Nedir?
- Sınıflandırma ve Regresyon
- Öbekleme ve Boyut Azaltma
- Performans Ölçümü, Geçerleme ve Model Seçimi
Regresyon Yöntemleri

2Dersler · 44 dk.
- Doğrusal Regresyon - 1
- Doğrusal Regresyon - 2
Sınıflandırma Yöntemleri

3Dersler · 51 dk.
- Lojistik Regresyon
- Destek Vektör Makineleri-1
- Destek Vektör Makineleri-2
Öbekleme Yöntemleri

2Dersler · 27 dk.
- Öbekleme Yöntemleri ve Parametrik Öbekleme
- K-Ortalama Öbekleme ve Hiyerarşik Öbekleme
Boyut Azaltma Yöntemleri

3Dersler · 59 dk.
- Boyut Azaltma Yöntemleri
- Temel Bileşenler Analizi
- Gözetimli Boyut Azaltma
Pupilica'dan Öneriler

2Dersler ·
- Yapay Öğrenme İçin Matematik Hakkında E-Kitap
- Sertifika: Veri Bilimine Giriş

Prof. Dr. Mehmet Gönen

Koç Üniversitesi | Öğretim Üyesi

Endüstri mühendisliği lisans, bilgisayar mühendisliği yüksek lisans ve doktora derecelerini sırasıyla 2003, 2005 ve 2010 yıllarında Boğaziçi Üniversitesinden aldı. Doktora sonrası çalışmalarını Helsinki Bilişim Teknolojileri Enstitüsü ve Aalto Üniversitesi Bilişim ve Bilgisayar Bilimleri Bölümünde yaptı. Ardından sırasıyla Seattle’da Fred Hutchinson Kanser Araştırma Merkezinde uzman araştırmacı ve Portland’da Oregon Sağlık ve Bilim Üniversitesi Biyomedikal Mühendisliği Bölümünde Dr. Öğr. Üyesi olarak görev aldı. Eylül 2015’te Koç Üniversitesi Mühendislik Fakültesine ve Aralık 2016’da Koç Üniversitesi Tıp Fakültesine Dr. Öğr. Üyesi olarak katıldı. Haziran 2019'dan itibaren Şubat 2023’e kadar her iki fakültede de Doç. Dr. olarak çalışmış olup, Şubat 2023 itibarıyla Prof. Dr. unvanıyla çalışmalarına devam etmektedir. Araştırmaları ağırlıklı olarak yapay öğrenme ile veri analizi, büyük veri ve hesaplamalı biyoloji konularında yer almaktadır. 2016 yılında Türkiye Bilimler Akademisi Üstün Başarılı Genç̧ Bilim İnsanlarını Ödüllendirme Programı, 2017 yılında Bilim Akademisi Genç Bilim İnsanları Ödül Programı ve 2020 yılında Türkiye Sağlık Enstitüleri Teşvik Ödülleri Programı tarafından ödüle layık görülmüştür.