- \r\n
- Data Science for Business<\/strong>: Veri madencili\u011fi ve analitik d\u00fc\u015f\u00fcnceyi i\u015f problemleri \u00fczerinden ele alarak teknik olmayan kavramlar\u0131 da anla\u015f\u0131l\u0131r k\u0131l\u0131yor.<\/li>\r\n
- Python for Data Analysis<\/strong>: Pandas ve NumPy gibi k\u00fct\u00fcphaneleri veri temizleme ve d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme \u00f6rnekleriyle tan\u0131t\u0131yor.<\/li>\r\n
- Storytelling with Data<\/strong>: Grafik ve g\u00f6rselle\u015ftirme kararlar\u0131n\u0131 temellendiren pratik bir rehber sunuyor.<\/li>\r\n
- Naked Statistics<\/strong>: \u0130statisti\u011fi form\u00fcller yerine g\u00fcndelik \u00f6rneklerle aktararak kavramsal altyap\u0131 kuruyor.<\/li>\r\n
- The Art of Statistics<\/strong>: Veri yorumlama ve olas\u0131l\u0131k d\u00fc\u015f\u00fcncesini ger\u00e7ek vaka analizleri \u00fczerinden peki\u015ftiriyor.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
Bu kaynaklar\u0131 belirli bir s\u0131rayla okumak, hem Python prati\u011fini hem de istatistiksel sezgiyi e\u015f zamanl\u0131 geli\u015ftirdi\u011fi i\u00e7in kariyerin ilk aylar\u0131nda ciddi bir ivme sa\u011fl\u0131yor.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
\u0130leri Seviyede Veri Bilimi Becerileri Kazand\u0131ran Kitaplar<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n
\u0130leri seviyeye ge\u00e7i\u015f s\u00fcrecinde okuma plan\u0131, teoriyi model geli\u015ftirme prati\u011fiyle birle\u015ftirecek \u015fekilde kurgulan\u0131yor. A\u015fa\u011f\u0131daki ad\u0131mlar, \u00fcniversite \u00f6\u011frencilerinin lisans\u00fcst\u00fc \u00e7al\u0131\u015fmalara veya i\u015f d\u00fcnyas\u0131na daha g\u00fc\u00e7l\u00fc bir teknik profille girmesini destekliyor.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
- \r\n
- Makine \u00f6\u011frenmesi temelini derinle\u015ftir<\/strong>: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow<\/em> kitab\u0131yla denetimli ve denetimsiz \u00f6\u011frenme algoritmalar\u0131n\u0131n kod d\u00fczeyindeki kar\u015f\u0131l\u0131klar\u0131n\u0131 \u00e7al\u0131\u015f.<\/li>\r\n
- Matematiksel altyap\u0131y\u0131 sa\u011flamla\u015ft\u0131r<\/strong>: The Elements of Statistical Learning<\/em> \u00fczerinden regresyon, s\u0131n\u0131fland\u0131rma ve topluluk y\u00f6ntemlerinin istatistiksel gerek\u00e7elerini kavra.<\/li>\r\n
- Derin \u00f6\u011frenme yetkinli\u011fi kazan<\/strong>: Deep Learning<\/em> (Ian Goodfellow ve ekibi) kayna\u011f\u0131yla yapay sinir a\u011flar\u0131, evri\u015fimli mimariler ve optimizasyon konular\u0131na odaklan.<\/li>\r\n
- Uygulamal\u0131 proje disiplini kur<\/strong>: Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem<\/em> kitab\u0131ndaki u\u00e7tan uca \u00f6rneklerle Kaggle ve portf\u00f6y projelerini yap\u0131land\u0131r.<\/li>\r\n
- T\u00fcrk\u00e7e kaynakla peki\u015ftir<\/strong>: M. Erdal Balaban ve Elif Kartal taraf\u0131ndan yaz\u0131lan Veri Madencili\u011fi ve Makine \u00d6\u011frenmesi<\/em> kitab\u0131, kavramlar\u0131 T\u00fcrk\u00e7e terminolojiyle \u00e7al\u0131\u015fmak isteyenler i\u00e7in k\u00f6kl\u00fc bir referans olu\u015fturuyor.<\/li>\r\n<\/ol>\r\n\r\n\r\n\r\n
Okunmas\u0131 Gereken Pop\u00fcler Veri Bilimi Kitaplar\u0131<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n
Pop\u00fcler listelerde s\u00fcrekli \u00f6ne \u00e7\u0131kan ba\u015fl\u0131klar, veri bilimi kariyer geli\u015fimi i\u00e7in kitap \u00f6nerileri aras\u0131nda birer standart h\u00e2line geldi. Joel Grus’un Data Science from Scratch<\/em> kitab\u0131 ile Foster Provost ve Tom Fawcett imzal\u0131 Data Science for Business<\/em> eseri, hem teknik hem stratejik bak\u0131\u015f a\u00e7\u0131s\u0131 kazand\u0131rd\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in pek \u00e7ok okuma listesinin \u00e7ekirde\u011fini olu\u015fturuyor. Aur\u00e9lien G\u00e9ron’un uygulamal\u0131 makine \u00f6\u011frenmesi kitab\u0131, Kaggle projelerinde ve staj s\u00fcre\u00e7lerinde en \u00e7ok ba\u015fvurulan referanslar aras\u0131nda yer al\u0131yor. T\u00fcrk\u00e7e kaynak arayan \u00f6\u011frenciler i\u00e7in Balaban ve Kartal’\u0131n veri madencili\u011fi kitab\u0131, akademik dilin yerelle\u015ftirilmi\u015f bir \u00f6rne\u011fi olarak dikkat \u00e7ekiyor. \u0130\u015f odakl\u0131 analitik ve g\u00f6rselle\u015ftirme taraf\u0131nda ise Storytelling with Data<\/em> uzun y\u0131llard\u0131r pop\u00fclerli\u011fini koruyan bir ba\u015fl\u0131k olarak listelerde kal\u0131c\u0131 bir yer tutuyor. Bu kitaplar\u0131 yaln\u0131zca okumak de\u011fil, her b\u00f6l\u00fcm\u00fcn ard\u0131ndan k\u00fc\u00e7\u00fck veri setleriyle uygulama yapmak, \u00f6\u011frenmeyi kal\u0131c\u0131 bir yetkinli\u011fe d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmenin en pratik yollar\u0131ndan biri olarak de\u011ferlendiriliyor.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Veri Bilimi Kariyerinizi Nas\u0131l Planlayabilirsiniz?<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n
Veri bilimi kariyeri, \u00fc\u00e7 a\u015famal\u0131 bir yol haritas\u0131yla planland\u0131\u011f\u0131nda daha s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilir ilerliyor: temel yetkinlikler (Python, SQL, istatistik), uzmanl\u0131k alan\u0131 (makine \u00f6\u011frenmesi, NLP veya veri m\u00fchendisli\u011fi) ve portf\u00f6y geli\u015ftirme. Bu yolun avantajlar\u0131 ve dezavantajlar\u0131 birlikte de\u011ferlendirildi\u011finde tercih daha bilin\u00e7li \u015fekilleniyor.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Avantajlar\u0131 (Art\u0131lar\u0131)<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n
- Matematiksel altyap\u0131y\u0131 sa\u011flamla\u015ft\u0131r<\/strong>: The Elements of Statistical Learning<\/em> \u00fczerinden regresyon, s\u0131n\u0131fland\u0131rma ve topluluk y\u00f6ntemlerinin istatistiksel gerek\u00e7elerini kavra.<\/li>\r\n
- Python for Data Analysis<\/strong>: Pandas ve NumPy gibi k\u00fct\u00fcphaneleri veri temizleme ve d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme \u00f6rnekleriyle tan\u0131t\u0131yor.<\/li>\r\n
![\"Loading](\"https:\/\/www.kariyer.net\/universite-rehberi-blog\/wp-content\/plugins\/da-reactions\/assets\/dist\/loading.svg\")
\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"