Ana dil olarak Python ile kapsamlı Data Science ve Machine Learning müfredatı. Pandas ve NumPy ile veri manipülasyonundan TensorFlow/Keras ile Deep Learning modelleri uygulamaya, Scikit-Learn ile klasik ML'e kadar. Docker, FastAPI ve bulut platformları ile modelleri üretimde dağıtma ve sürdürme için MLOps becerilerini de içerir.
Nesne yönelimli programlama ve en iyi uygulamalarla modern Python
Pandas, NumPy ve SQL (BigQuery) ile veri manipülasyonu
Matplotlib, Seaborn ve Plotly ile görselleştirme
Statsmodel ile betimleyici ve çıkarımsal istatistik
Scikit-Learn ve XGBoost ile Machine Learning (regresyon, sınıflandırma, kümeleme)
TensorFlow ve Keras ile Deep Learning (CNN, RNN, Transformer)
Hugging Face, LangChain ve LLM (GPT, Gemini) ile NLP ve GenAI
MLflow, Docker, FastAPI ve Streamlit ile MLOps
Geliştirme ortamları: Jupyter, Google Colab
Google Compute, Cloud Storage ve GPU ile bulut dağıtımı
Bu teknolojiyi anlamak ve mülakatlarını başarmak için en önemli kavramlar
Python: tipler, veri yapıları, OOP, decorator, generator, context manager
NumPy: diziler, broadcasting, indeksleme, vektörize işlemler, lineer cebir
Pandas: DataFrame, Series, indeksleme, groupby, merge, pivot, zaman serileri
SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY, window function, CTE, sorgu optimizasyonu
Görselleştirme: Matplotlib (figure, axes, subplot), Seaborn (istatistiksel grafikler), Plotly (interaktif)
İstatistik: dağılımlar, hipotez testi, güven aralıkları, regresyon
Feature Engineering: kodlama, ölçekleme, özellik seçimi, özellik oluşturma
Denetimli ML: lineer/lojistik regresyon, ağaçlar, Random Forest, XGBoost, metrikler
Denetimsiz ML: K-Means, hiyerarşik kümeleme, PCA, t-SNE
ML Pipeline: train/test bölme, çapraz doğrulama, hiperparametre ayarlama, aşırı öğrenme
Deep Learning: perceptron, geri yayılım, aktivasyon fonksiyonları, optimizer, kayıp fonksiyonları
CNN: konvolüsyon, havuzlama, mimariler (ResNet, VGG), transfer learning
RNN/LSTM: diziler, kaybolan gradyan, dikkat mekanizması, Transformer
NLP: tokenizasyon, embedding, word2vec, BERT, LLM ince ayar
MLOps: sürümleme (MLflow), konteynerleştirme (Docker), API (FastAPI), izleme
Bulut: Google Cloud (Compute, Storage, BigQuery), GPU eğitimi, Vertex AI
AI Etiği: önyargı, açıklanabilirlik (SHAP, LIME), adalet, KVKK/GDPR
Data Science & ML hakkındaki en son makale ve rehberlerimizi keşfet
Makine öğrenmesi öznitelik mühendisliği tekniklerini Python ile uygulamalı olarak öğrenin. Kodlama, ölçekleme, öznitelik seçimi, scikit-learn pipeline yapıları ve veri bilimi mülakat soruları.
PyTorch ve TensorFlow'un 2026 yilindaki kapsamli karsilastirmasi. torch.compile, XLA, Keras 3 coklu backend destegi, dagitim stratejileri, performans farklari ve mulakat sorulari. Kod ornekleri ve pratik rehber.
NumPy dizi islemleri, Pandas veri manipulasyonu ve Scikit-Learn model egitimini kapsayan uygulamali bir rehber. Ham CSV verisinden egitilmis modele uzanan eksiksiz bir veri hatti, uretim ortamina hazir Python kod ornekleriyle adim adim olusturulmaktadir.