1. Gün: Temel Kavramlar ve Python
· Büyük veri ve iş analitiği kavramlarının tanıtılması
· Açıklayıcı / tahminsel/ kuralcı analitik
· Python yazılım dili ve geliştirme ortamı özelliklerinin tanıtılması
· Temel veri yapıları ve fonksiyonların öğrenilmesi
· Numpy ile bilimsel hesaplamalar yapılması
· Pandas ile veri analizi
2. Gün: Veri Analizi, Görselleştirilmesi ve Makine Öğrenmesi Yöntemlerine Giriş
· Matplotlib ile veri görselleştirilmesi
· Python'da veri ön işleme tekniklerinin öğrenilmesi
· Yapay zeka ve makine öğrenmesinin temel kavramlarının anlaşılması
· Uzaklık Temelli yöntemler (K-Nearest-Neighbor)
· Çoklu regresyon analizi
· Lojistik regresyon analizi
3. Gün: Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Uygulamaları
· Yapay zeka ve makine öğrenmesi algoritmalarının gelişim süreci ve uygulamalarının anlaşılması
· Makine öğrenimi modelleme metodolojisi ve algoritma seçiminin öneminin anlaşılması
· Validasyon ve değişken seçimi
· Karar Ağacı algoritmaları (Decision Trees, Random Forests)
· Support Vector Machines(SVM)
· Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks)
· Derin öğrenme teknikleri
Program kapsamındaki eğitim bilgisayar destekli olarak gerçekleştirilecektir. Katılımcıların şahsi bilgisayarlarını yanında bulundurması gerekmektedir.
Programa temel istatistik ve olasılık bilgisi, temel programlama bilgisi, temel veri yapıları veya algoritma bilgileri gerekebilmektedir. Uzman ve üstü personelin katılımı beklenmektedir.