Mathematics for Data Science Azerbaijan Eğitimi

  • Eğitim Formatı: Online Instructor-Led / Classroom Based / Onsite
  • Katılım Modeli: Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
  • Süre: 5 Gün
  • Seviye: Expert
  • En Yakın Tarih:
  • UK & Türkiye Based Global Training Provider

This five-day course is designed for those who want to broaden their mathematical knowledge beyond Statistics and Probability for Data Science. Perhaps with the aim of increasing your understanding of existing Python or R packages, or in order to progress towards developing your own methods and algorithms.

This course introduces concepts with practical programming exercises and covers essential topics for Data Science such as Vectors, Matrices, Calculus, and how these are applied in common Data Science problems for business uses.

You will also have the opportunity to learn a wide range of notations and terminology in order to support you in reading books and journal articles intended for Data Science audiences.

Following this, you will be exposed to topics to introduce you to areas at the cutting edge of Data Science: Graph analytics, AI and Deep Learning, and Quantum Computing Development.

For those wishing to certify as Data Scientists this course is aligned with many certifications and professional frameworks in order to support you on your learning journey.

It is expected that you will have experience with Python or R and Statistics for Data Analysis. It would be beneficial, but not essential to be familiar with algebra and functions such as quadratics and trigonometry.



Prerequisites

Delegates must be existing Python or R Data users who have attended:

  • Python or R for Data Handling (QADHPYTHON or QADHR) and
  • Statistics for Data Analysis with Python or R (QASDAPY or QASDAR)
  • or have a similar level of knowledge.

Target Audience

This course is for individuals who have experience with Python or R in the context of a Data Science or related field.

  • Data Scientists
  • Software Developers
  • Advanced Data Analysts
  • ML / AI Data Engineers

Veri Bilimi için Matematik Eğitimi programına Online Instructor-Led (canlı sanal sınıf) veya Classroom Based (sınıf eğitimi) formatlarında doğrudan katılım sağlayabilirsiniz. Ayrıca bu eğitimi kurumunuza özel olarak Online Instructor-Led, Classroom Based veya Onsite (yerinde eğitim) formatlarında, tercih ettiğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz. Detaylı bilgi ve kurumunuza özel planlama için bizimle iletişime geçebilirsiniz.

Bu eğitimi dilediğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz.
HAVELSAN
ASELSAN
Petrol Ofisi
TCMB - Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası
PepsiCo Türkiye
TAI - TUSAŞ – TÜRK HAVACILIK VE UZAY SANAYİ A.Ş
JTI TÜTÜN ÜRÜNLERİ SANAYİ A.Ş.
İş Bankası
STM Savunma Teknolojileri Muhendislik
ING Bank
DHL
MASTERCARD
IBTech Uluslararası Bilişim ve İletişim Teknolojileri
Huawei
QNB FİNANSBANK
TotalEnergies
Mercedes-Benz Türk A.Ş.
Goodyear
Garanti BBVA
FORD OTOMOTIV SANAYI A.S.
EDENRED
Dünya Varlık Yönetim A.Ş.
3M COMPANY
Doğuş Holding
Schneider Electric

Eğitim İçeriği

1. Introduction to Mathematics for Data Science

  • Discuss the source code in commonly used Data Science Python or R libraries
  • Identify use cases for a range of Mathematical techniques used in Data Science, Machine Learning, Big Data, AI, and Quantum Computing such as Probability and Statistics, Linear Algebra (Vectors and Matrices), Calculus, Graphs and Networks, and Complex Numbers.

2. Matrices and Programming

  • Describe the structure of a Matrix.
  • Use Python NumPy Arrays or R Matrices to build Mathematically structured Matrices
  • Explore NumPy or R functions to create various Matrices

3. Matrix Arithmetic

  • Explain the conditions that matrices need to meet in order to apply mathematical operations.
  • Apply Arithmetic with matrices using NumPy or R
  • Apply Multiplication with scalars and matrices using NumPy or R

4. Inverses and Solving Simultaneous Equations

  • Apply a Multiplicative Inverse for dividing matrices
  • Calculate the determinant of a matrix
  • Solve Simultaneous equations using matrices
  • Interpret the meaning of a zero determinant in the context of solving simultaneous equations

5. Matrix Transformations

  • Identify how matrices can be transformed
  • Perform multiple vector transformations using NumPy or R
  • Calculate and interpret eigenvalues and eigenvectors

6. Vectors and Dot Product

  • Identify the purpose of vectors and dot products in Data Science
  • Create and visualise vectors using NumPy or R
  • Calculate dot products and use visualisations to explain how dot product can be used to indicate how similar two columns or rows of data are

7. Vector Spaces

  • Describe what a vector basis is
  • Identify possible vectors that can be used to form a basis for a particular space and choose the most efficient basis
  • Use dot product to check the vectors in the basis are orthogonal

8. Differentiation and Gradients

  • Identify notation used for differentiation
  • Describe how gradients can be calculated numerically (using NumPy or R) or algebraically
  • Discuss stationary points and the second differential
  • Recognise the Chain rule and Partial Differentiation

9. Gradient Descent

  • Identify types of stationary points
  • Describe the concept behind a gradient descent algorithm
  • Use differentiation and NumPy or R to locate a minimum point using a gradient descent algorithm

10. Linear Regression with Gradient Descent

  • Calculate residuals and identify functions that could be used to aggregate these to select a loss function for performing linear regression
  • Use gradient descent to calculate a regression line

11. Set Building and Mathematical Notation

  • Identify a wide range of mathematical notation and its purpose
  • Create sets using set builder notation
  • Identify symbols used for common functions and processes
  • Practice interpreting formulae or expressions in mathematical journal articles or books

12. Graphs, Networks, Deep Learning and Neural Network Calculations

  • Investigate software packages for Deep Learning
  • Identify parts of Graphs and Networks using Mathematical Terminology
  • Investigate how Graphs and Networks are used to provide an abstraction to a problem in order to interpret algorithms including Big Data Analysis problems
  • Examine how Matrices and Calculus are used to carry out Neural Network Calculations

13. Complex Numbers and Quantum Computing Development

  • Store complex numbers in either Python or R
  • Explain the meaning of i, complex numbers, complex conjugates, and perform arithmetic calculations with complex numbers by checking results using Python or R
  • Match quantum computing terms to their meanings. Including qubit, state vector, Hilbert space, superposition, quantum gate, measurement, quantum circuit, unitary transformation
  • Represent quantum gates as matrices and calculate the effect of transforming basis states.

Related learning

Data Science Learning Pathways can be selected by choosing either Python or R and a Cloud Platform certification:

  • QAIDSDP Introduction to Data Science for Data Professionals
  • Sourcing and handling data:
    • QADHPYTHON Data Handling with Python
    • QADHR Data Handling with R
    • QAPDHAI Python Data Handling with AI APIs
  • Statistics for Data Analysis:
    • QASDAPY Statistics for Data Analysis with Python
    • QASDAR Statistics for Data Analysis with R
  • Programming and Software Development skills:
    • QAPYTH3 Python Programming
    • QARPROG R Programming
  • Machine Learning Development:
    • QADSMLP Data Science and Machine Learning with Python
    • QADSMLR Data Science and Machine Learning with R
  • Forecasting:
    • QATSFP Time Series and Forecasting with Python
    • QATSFR Time Series and Forecasting with R

Suggested courses leading to Certification:

  • MDP100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100)
  • AMWSMLP Machine Learning Pipelines on AWS
  • GCPMLGC Machine Learning on Google Cloud

Neden Bizi Seçmelisiniz

Veri Bilimi için Matematik Azerbaijan eğitimine Bilginç IT Academy'nin canlı ve etkileşimli sanal sınıf ortamında katılabilirsiniz. Online Instructor-Led eğitimlerimize bireysel olarak genel katılıma açık (Public) sınıflardan katılabileceğiniz gibi, kurumunuza özel (Private / In-house) bir sınıf da planlayabilirsiniz.

  • Eğitim Formatı (Delivery Method): Online Instructor-Led
  • Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
  • Canlı ve Etkileşimli Eğitim: Eğitmeninizle gerçek zamanlı iletişim kurun; soru-cevap, uygulama ve grup çalışmalarıyla öğrenme sürecine aktif olarak katılın.
  • Esnek Katılım: Evinizden, ofisinizden veya internet erişiminizin bulunduğu herhangi bir lokasyondan eğitime katılın.
  • Uzman Eğitmen Kadrosu: Sektör deneyimine sahip, alanında yetkin eğitmenlerden güncel ve uygulanabilir bilgiler edinin.
  • 30 Yılı Aşkın Deneyim: Bilginç IT Academy'nin 1995 yılından bu yana süregelen eğitim uzmanlığından yararlanın.
  • Dünya Genelinde Erişim: Azerbaijan dahil dünyanın farklı lokasyonlarından canlı sanal sınıflarımıza katılabilir veya kurumunuza özel online eğitim planlayabilirsiniz.

Mathematics for Data Science Azerbaijan eğitimine yüz yüze sınıf ortamında katılabilirsiniz. Classroom Based eğitimlerimiz genel katılıma açık (Public)sınıflar veya kurumunuza özel (Private / In-house)sınıflar şeklinde planlanabilir.

  • Eğitim Formatı (Delivery Method): Classroom Based
  • Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
  • Yüz Yüze Öğrenme: Eğitmeniniz ve diğer katılımcılarla doğrudan iletişim kurarak etkileşimli bir sınıf deneyimi yaşayın.
  • Deneyimli Eğitmenler: Sektörde uzun yıllara dayanan deneyime sahip uzmanlardan gerçek dünya örnekleriyle öğrenin.
  • Profesyonel Eğitim Ortamı: Teknolojik altyapısı güçlü, konforlu ve öğrenmeye uygun sınıflarda eğitim alın.
  • Uygulamalı Öğrenme: Eğitim içeriğine bağlı olarak uygulamalar, senaryolar, vaka çalışmaları ve eğitmen yönlendirmeli çalışmalarla teorik bilgilerinizi pratiğe dönüştürün.

Mathematics for Data Science Azerbaijan eğitimini kurumunuza özel olarak kendi ofisinizde veya tercih ettiğiniz lokasyonda gerçekleştirebilirsiniz. Bilginç IT Academy eğitmenleri, kurumunuzun ihtiyaçlarına göre planlanan eğitim için belirlediğiniz lokasyona gelebilir.

  • Eğitim Formatı (Delivery Method): Onsite
  • Katılım Modeli (Participation Model): Kuruma Özel (Private / In-house)
  • Tercih Ettiğiniz Lokasyonda Eğitim: Eğitimi şirketinizin ofisinde veya belirlediğiniz farklı bir lokasyonda organize edin.
  • Kuruma Özel İçerik: Eğitim programını şirketinizin projelerine, ekip yapısına, mevcut yetkinlik seviyesine ve iş ihtiyaçlarına göre uyarlayın.
  • Ekip Odaklı Öğrenme: Ekibinizin aynı içerik ve yaklaşım etrafında gelişmesini sağlayarak kurum içi bilgi paylaşımını ve iş birliğini güçlendirin.
  • Esnek Planlama: Eğitim tarihini, lokasyonunu ve programını kurumunuzun operasyonel ihtiyaçlarına göre planlayın.
  • Global Eğitim Organizasyonu: Eğitimi Azerbaijan lokasyonunda veya tercih ettiğiniz farklı bir ülkede/lokasyonda kurumunuza özel olarak organize edebilirsiniz.
Eğitimlerle ilgili bilgi almak ve diğer tüm sorularınız için bize ulaşın!

Mathematics for Data Science Azerbaijan Eğitimi ve Kurs Takvimi

Sınıf eğitimlerimizi Azerbaijan ofislerimizde düzenlemekteyiz. Kurumunuza özel eğitimleri ise, dilediğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz.

Bu eğitimi dilediğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz.
15 oktyabr 2026 (5 Gün)
Baku, Sumqayit
18 oktyabr 2026 (5 Gün)
Baku, Sumqayit
24 oktyabr 2026 (5 Gün)
Baku, Sumqayit
04 noyabr 2026 (5 Gün)
Baku, Sumqayit
10 noyabr 2026 (5 Gün)
Baku, Sumqayit
11 noyabr 2026 (5 Gün)
Baku, Sumqayit
13 noyabr 2026 (5 Gün)
Baku, Sumqayit
18 noyabr 2026 (5 Gün)
Baku, Sumqayit

Azerbaycan, özellikle Bakü merkezli olmak üzere akıllı şehir projeleri ve dijital devlet altyapısını hızla modernize ederek bölgenin yükselen yıldızı haline gelmiştir. Bakü ve Sumqayıt gibi endüstriyel merkezler, ADA Üniversitesi ve Bakü Devlet Üniversitesi gibi kurumların akademik desteğiyle ICT sektöründe devasa bir inovasyon hamlesi başlatmıştır. Hazar bölgesinin teknoloji üssü olma vizyonuyla hareket eden ülkede, siber güvenlikten bulut bilişim sistemlerine kadar geniş bir yelpazede uzman ihtiyacı bulunmaktadır. Eğitim programlarımız, Azerbaycan'daki profesyonellerin küresel standartlarda teknik yetkinlik kazanmalarını ve yerel teknoloji ekosistemine yüksek katma değer sağlamalarını hedeflemektedir.

Bilginç IT Academy Tüm Hakları Saklıdır

Sitemizi kullanarak çerezlere (cookie) izin vermektesiniz. Detaylı bilgi için Çerez Politika'mızı inceleyebilirsiniz.