Question 1

Python'da değişken nedir?

Accepted Answer

Python'da değişken, bir değer içeren bellek konumuna atıfta bulunan bir isimdir. Diğer dillerden farklı olarak Python dinamik tipleme kullanır: değişkenin tipi atama sırasında otomatik olarak belirlenir. Tipi açıkça bildirmek gerekmez.

Question 2

Python'da sınıf nedir?

Accepted Answer

Sınıf, aynı niteliklere ve metotlara sahip nesneler oluşturmak için bir şablondur (blueprint). Kendisinden örneklenecek nesnelerin yapısını ve davranışını tanımlar. Sınıflar, ilgili verileri ve işlevleri birlikte gruplayarak kodu modüler ve yeniden kullanılabilir bir şekilde organize etmeyi sağlar.

Question 3

Python'da list ile tuple arasındaki temel fark nedir?

Accepted Answer

List'ler mutable'dır (oluşturulduktan sonra değiştirilebilir), tuple'lar ise immutable'dır (değiştirilemez). Tuple'ların bu değişmezliği onları hashable yapar ve list'lerin aksine dictionary key'i olarak kullanılabilir hale getirir. Tuple'lar ayrıca bellek kullanımı ve erişim hızı açısından biraz daha performanslıdır.

Question 4

Git nedir?

Accepted Answer

Git, 2005'te Linus Torvalds tarafından oluşturulan dağıtık bir sürüm kontrol sistemidir. SVN gibi merkezi sistemlerin aksine, her geliştirici proje geçmişinin tam bir kopyasına yerel olarak sahiptir. Bu, çevrimdışı çalışmaya olanak tanır ve işbirlikçi iş akışları için büyük esneklik sunar.

Question 5

Hangi metot, groupby ile tek bir sütuna birden fazla farklı agregasyon fonksiyonu uygulamaya olanak tanır?

Accepted Answer

agg() (veya aggregate()) metodu, aynı sütunlara birden fazla agregasyon fonksiyonu uygulamaya olanak tanır. ['sum', 'mean', 'count'] gibi bir fonksiyon listesi veya sütun başına farklı fonksiyonlar belirtmek için bir sözlük geçebilirsiniz. Bu esneklik, tek bir işlemde kapsamlı istatistiksel raporlar oluşturmak için gereklidir.

Question 6

Matplotlib'deki pyplot arayüzü ile nesne yönelimli arayüz arasındaki temel fark nedir?

Accepted Answer

pyplot arayüzü (plt.plot, plt.title), mevcut figures ve axes'i örtük olarak yöneten MATLAB tarzı bir API'dir ve hızlı basit plotlar için uygundur. Nesne yönelimli arayüz (fig, ax = plt.subplots()) her öğe (Figure, Axes) üzerinde açık kontrol sağlar ve karmaşık plotlar, çoklu subplots veya production scriptleri için önerilir, çünkü kodu daha okunabilir ve sürdürülebilir hale getirir.

Question 7

Plotly Express ile Plotly Graph Objects arasındaki temel fark nedir?

Accepted Answer

Plotly Express, basit parametrelerle tek satır kodda grafik oluşturmaya olanak tanıyan yüksek seviyeli bir API'dir. Plotly Graph Objects ise her grafik öğesi üzerinde tam kontrol sunan düşük seviyeli API'dir. Plotly Express dahili olarak Graph Objects kullanır, bu da grafikleri daha fazla özelleştirmek için ikisi arasında geçiş yapmayı mümkün kılar.

Question 8

Neural network bağlamında perceptron nedir?

Accepted Answer

Perceptron, biyolojik nörondan ilham alan bir neural network'ün temel birimidir. Birden fazla input alır, bunları ağırlıklarla çarpar, bias ile toplar, sonra bir aktivasyon fonksiyonu uygulayarak output üretir. Basit perceptron sadece doğrusal olarak ayrılabilir problemleri çözebilir, bu da çok katmanlı ağların gelişmesine yol açmıştır.

Question 9

Keras Sequential API ile Functional API arasındaki temel fark nedir?

Accepted Answer

Sequential API, her layer'ın tam olarak bir girişi ve bir çıkışı olduğu doğrusal bir şekilde modellerin layer layer oluşturulmasına olanak tanır. Functional API, karmaşık mimarileri mümkün kılarak daha fazla esneklik sunar: çoklu girişler, çoklu çıkışlar, residual connections ve paylaşılan layer grafikleri. Basit mimariler için Sequential, daha gelişmiş durumlar için Functional kullanın.

Question 10

CNN'de convolution işlemi nedir?

Accepted Answer

Convolution, bir filtreyi (kernel) giriş üzerinde kaydırıp her konumda nokta çarpımını hesaplayarak görüntüye uygulayan matematiksel bir işlemdir. Bu, kenarlar, dokular veya desenler gibi yerel feature'ların çıkarılmasını sağlar. Her nöronun tüm girişlere bağlandığı dense network'lerin aksine, convolution filtre ağırlıklarını tüm görüntüde paylaşarak görüntülerin uzamsal yapısını kullanır.

Data Science & ML mülakat soruları

Data Science & ML mülakatına hazır mısın?

Tüm Data Science & ML konularını keşfet

Python Temelleri

Python Nesne Yönelimli Programlama

Python Veri Yapıları

Git Temelleri

SQL Temelleri

NumPy Temelleri

Pandas Temelleri

Jupyter & Google Colab

SQL Joins ve Gelişmiş Sorgular

İleri Pandas

Matplotlib & Seaborn ile Görselleştirme

Plotly ile Etkileşimli Görselleştirmeler

Tanımlayıcı İstatistik

Çıkarımsal İstatistik

Web Scraping

BigQuery & Cloud Data

Feature Engineering

Denetimli ML: Regresyon

Denetimli ML: Sınıflandırma

Karar Ağaçları ve Topluluk Yöntemleri

Denetimsiz ML

ML Pipeline'ları & Doğrulama

Zaman Serileri & Tahminleme

Deep Learning Temelleri

TensorFlow & Keras

CNN ve görüntü sınıflandırma

RNN ve Diziler

Transformers ve Attention

NLP ve Hugging Face

GenAI ve LangChain

MLOps ve Dağıtım

Bir sonraki mülakatın için Data Science & ML'de uzmanlaş