Yazara göre resim
 

Bir yerlerde birisi teknoloji dünyasına girmek istediğinden bahsediyor. Yazılım mühendisi olmaksa veya veri bilimiyle ilgileniyorsa. Bu kişiler özellikle veri bilimi yolculuklarına başladıklarında, aralarından seçim yapabilecekleri çeşitli çevrimiçi kurslar, temel eğitim programları ve dereceler vardır. Bu çok zor olabilir, işte tam bu noktada devreye giriyorum ve iş yükünü üzerinizden alıyorum. 

O halde doğrudan konuya geçelim…

Kurs Linki: Python ile Veri Bilimine Giriş

Harvard Üniversitesi tanınmış bir özel Ivy League araştırma üniversitesidir. Günümüz pazarında teknoloji profesyonellerine yönelik artan talebi karşılamak için, ilgilenen veya yeni öğrencilere teknoloji dünyasındaki yolculuklarına başlamalarını sağlayacak ücretsiz materyaller sağlamanın önemini anlıyorlar. 

Yukarıdaki kurs veri analitiği dünyasına yeni başlayanlara yöneliktir. Şu anda veri bilimi için en popüler programlama dili Python'dur, bu nedenle bu her zaman başlamak için iyi bir yerdir. Kurs, haftada 3-4 saatinizi ayırmanızdan oluşur ve bu kursta şunları öğreneceksiniz:

• Regresyon modellerini inceleyin
• Sklearn, Pandas, matplotlib ve numPy gibi popüler kütüphanelerden yararlanın
• Aşırı uyum, belirsizliğin değerlendirilmesi ve ödünlerin tartılması gibi makine öğrenimi kavramları
• Makine öğrenimi modellerine ilişkin temel anlayış
• Makine Öğrenimi (ML) ve Yapay Zekanın (AI) temel kavram anlayışı

Başka kurslar arıyorsanız Harvard ayrıca şunları da sunmaktadır:

Bağlantı: İstatistiksel Düşünme ve Veri Analizi

MIT aynı zamanda bir diğer önde gelen öğrenme enstitüsüdür. 2001 yılında adında bir platform başlattılar. Biliminsani. Bu, insanların yeni bir pazarı ve yeni potansiyel kariyerlerini anlamaları için ücretsiz eğitim materyali sağlama taleplerini anlayan başka bir öğrenme kurumudur. 

Veri analizinde istatistiksel düşünme ve uygulama çok önemli bir kavramdır. Bazıları istatistiğin yararlı olduğunu ancak tüm ayrıntıları bilmenizin zorunlu olmadığını söylüyor, ancak bir veri bilimcisi olarak geçirdiğim süre boyunca istatistiğin önemini ve kariyerimi nasıl geliştirip hızlandırabileceğini anladım. 

Bu kursta, her biri 2 saat süren haftada 1.5 oturuma katılmanız gerekecek ve şunları öğreneceksiniz:

• Olasılık
• Örnekleme tekniklerini tartışın
• Veri özetleme
• Ortak örnekleme dağılımları
• İstatistiksel çıkarım ve hipotez testi
• Gerileme
• Parametrik olmayan çıkarım

MIT tarafından sağlanan diğer veri analitiği kursları:

Bağlantı: Veri Analitiğine Giriş

International Business Machines Corporation bir üniversite değildir, ancak kursları iyi tanınmaktadır ve yeni başlayanlara yeni bir yolculuğa başlamaları için doğru öğrenme materyallerini sağlamaktadır. Kursa halihazırda kayıtlı 397,828 kişi ve 8 dilde eğitim verilen bu veri analitiğine giriş kursu, insanlara veri dünyasına sorunsuz bir giriş sağlıyor. 

Bu kurs esnektir ve aşağıdakileri öğrenmek için yaklaşık 10 saat ayırmanızı gerektirir:

• Veri Analizi nedir ve temel adımlar
• Farklı veri yapıları, dosya formatları ve veri kaynakları türleri
• Verilerin toplanmasını, tartışılmasını, incelenmesini ve görselleştirilmesini içeren veri analizi sürecini açıklayın
• Farklı veri rolleri arasında ayrım yapın

Ders Bağlantısı: Madencilik Devasa Veri Kümeleri

Harika öğrenme materyallerine sahip bir diğer önde gelen üniversite ise Stanford Üniversitesi'dir. Veri analitiğine başlamayı ciddi olarak düşünüyorsanız makine öğrenimi ve yapay zeka gibi teknoloji dünyasının daha popüler ve hızla gelişen alanlarını anlamak da iyi olacaktır. Doğal olarak pek çok veri analisti, makine öğrenimi modelleri üzerinde çalışmaya başlıyor ve ardından doğal dil işleme gibi kendi nişlerini buluyor. 

Makine öğrenimi dünyasının bir kısmı devasa veri kümelerinin madenciliğiyle uğraşıyor. Bu kurs 7 haftalık bir kurstur ve aşağıdakileri öğreneceksiniz:

• Harita indirgeme
• Modelleri çıkarmak için algoritmalar 
• Büyük veri kümelerinden bilgiler

Makine öğrenmesi, yapay zeka ve derin öğrenmeye ilginiz varsa aşağıdaki kurslar ilginizi çekebilir:

Bağlantı: Yapay Zekaya Giriş

Veri analitiği konusundaki bilginizi zaten özetlediyseniz ve bir kariyere veya yapay zeka konusundaki öğrenme yolculuğunuza başlamaya hazırsanız, Berkeley Üniversitesi'nde yapay zekaya harika bir giriş kursu var. 

Kurs 8 hafta uzunluğundadır ve verilen bağlantıda farklı formatlarda sunulan ders konularını, okuma notlarını ve ödevleri bulacaksınız. Ders, akıllı bilgisayar sistemlerinin tasarımına ilişkin temel fikir ve tekniklerle başlar ve istatistiksel ve karar-teorik modelleme paradigmalarına daha derinlemesine bir bakış sunar.

Bu 5 ücretsiz veri analizi kursu sizi veri dünyasında bir yolculuğa çıkaracak. Temel bilgileri öğrenerek başlayacak ve yavaş yavaş veri analisti/bilim insanı olmanın gerçekte nelerden oluştuğunun daha teknik yönlerine geçeceksiniz.
 
 

Nişa Arya Veri Bilimcisi ve Serbest Teknik Yazardır. Özellikle Veri Bilimi kariyer tavsiyesi veya öğreticiler ve Veri Bilimi hakkında teoriye dayalı bilgiler sağlamakla ilgilenmektedir. Ayrıca Yapay Zekanın insan yaşamının uzun ömürlü olmasına fayda sağladığı/yararlayabileceği farklı yolları keşfetmek istiyor. Başkalarına rehberlik ederken teknik bilgisini ve yazma becerilerini genişletmeye çalışan hevesli bir öğrenci.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.kdnuggets.com/5-free-university-courses-on-data-analytics?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-free-university-courses-on-data-analytics