Uygulamalı Veri Bilimi Turkmenistan Eğitimi

  • Eğitim Tipi: Online Instructor-Led / Classroom Based / Onsite
  • Süre: 5 Gün
  • Seviye: Intermediate
  • En Yakın Tarih:
  • UK & Türkiye Based Training Provider

R ve Python programlama dillerine giriş ve ayrıca Makine Öğrenimi’nin matematiği, algoritmaları ve teknolojisi hakkında ayrıntılı bilgiler.

Bu 5 günlük eğitim, zaten Büyük Veri ile çalışmakta ve büyük çaplı istatistik kümelerini analiz etmekte olan kişiler için tasarlanmıştır. Bu eğitime katılarak etkin bir Makine Öğrenimi yaklaşımının bir kuruluş bünyesinde neye benzediğini öğreneceksiniz.

Makine Öğrenimi’nin farklı modellerini ve bunları nasıl uygulamaya koyacağınızı öğreneceksiniz. Ayrıca bu verilere yönelik istatistik kalitesini ve ölçümleri nasıl doğrulayacağınız ve Python ve R kullanarak bunları nasıl uygulamaya koyacağınız da eğitim kapsamındadır.

Bu eğitimi dilediğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz. Bize Ulaşın!

Önkoşullar

  • GCSE Mathematics or above. Must be comfortable with mathematical and logical way of thinking
  • Familiar with basic programming knowledge: variables, control flow, scope and functions
  • Prior experience with Python or R will be an advantage

Kimler Katılmalı

Bu eğitim, Makine Öğrenimi konusunda daha fazla bilgi sahibi olmak isteyen Makine Öğrenimi uygulayıcıları ve veri analistlerine yöneliktir.

Neler Öğreneceksiniz

At the end of this course attendees will know:

  • Fundamental mathematics and statistics required for understanding Machine Learning
  • The workings of some the most commonly used Machine Learning algorithms
  • Cross validation techniques and the different metrics used to determine the quality of Machine Learning models built
  • How to pick the best Machine Learning model for a given task


At the end of this course attendees will be able to:

  • Perform data preparation using R or Python
  • Build machine learning models using R or Python
  • Perform simulation using R or Python
  • Perform cross validation and evaluate a machine learning model

Eğitim İçeriği

  • Machine Learning: Method
  • Introduction to Python
  • Data Preparation in Python
  • Machine Learning: Regression
  • Introduction to Mathematics
  • Mathematics of Machine Learning
  • Machine Learning Algorithms
  • Probability and Statistics
  • Python Machine Learning
  • Clustering in Python
  • Decision Trees in Python
  • Deep Learning in Python
  • Evaluating ML algorithms
  • Choosing ML algorithms: Cross Validation
  • Ensemble Modelling

Neden Bizi Seçmelisiniz

Uygulamalı Veri Bilimi Turkmenistan Eğitimi, Bilginç IT Academy'nin canlı ve etkileşimli platformu üzerinden evinizin veya ofisinizin konforunda deneyimleyin. Uzman eğitmenlerimizle doğrudan iletişim kurun ve sınıf ortamının dinamizmini sanal dünyada yaşayın.

  • Canlı Oturumlar: Belirlenmiş bir takvim dahilinde, eğitmen ve diğer katılımcılarla eş zamanlı derslere katılın.
  • Tam Etkileşim: Aktiviteler, grup çalışmaları ve soru-cevap seanslarıyla eğitmeniniz ve iş arkadaşlarınızla sürekli iletişimde kalın.
  • Global Uzman Kadrosu: Sektörde derin tecrübeye sahip, uluslararası yetkinlikteki eğitmenlerden en güncel bilgileri öğrenin.
  • Uzmanlık: Bilginç IT Academy'nin 30 yılı aşkın eğitim tecrübesiyle, profesyonel kariyerinizde kalıcı beceriler edinin.
  • Ölçeklenebilir Çözümler: Turkmenistan ve dünya genelinde erişilebilen sınıflarımızla, bireysel veya kurumsal ihtiyaçlarınıza yönelik esnek planlama yapın.

Uygulamalı Veri Bilimi Turkmenistan Eğitimi için geleneksel ve en etkili öğrenme yöntemi olan yüz yüze eğitimi tercih edin. Bilginc IT Academy’nin özenle seçilmiş lokasyonlarında, profesyonel bir atmosferde kendinizi eğitime odaklayın.

  • Kıdemli Eğitmenler: Sektörde 10-20+ yıl saha deneyimi olan uzmanlardan, gerçek dünya senaryolarını dinleyin.
  • Modern Eğitim Alanları: Konforlu ve teknolojik altyapısı güçlü sınıflarda eğitim görün.
  • Butik Sınıf Yapısı: Sınırlı kontenjanla düzenlenen sınıflarımızda, eğitmeninizle birebir iletişim kurma fırsatı yakalayın.
  • Fiyat Garantisi: Sertifikasyon yolculuğunuzu en yüksek kalite ve rekabetçi fiyat garantisiyle tamamlayın.

Şirketinizin büyük ölçekli eğitim ihtiyaçlarını, Bilginç IT Academy’nin Uygulamalı Veri Bilimi Turkmenistan Eğitimi Onsite çözümüyle kendi ofisinizde çözün.

  • Özelleştirilmiş Müfredat: Şirketinizin projelerine veya spesifik iş ihtiyaçlarına göre uyarlanmış bir program.
  • Bütçe Optimizasyonu: Seyahat ve konaklama giderlerini ortadan kaldırarak bütçenizi verimli kullanın.
  • Takım Sinerjisi: Ekibinizle birlikte öğrenme deneyimini zenginleştirin ve iş birliğini artırın.
  • Performans Takibi: Çalışanlarınızın gelişimini ve katılımını kolaylıkla takip edin.


Eğitimlerle ilgili bilgi almak ve diğer tüm sorularınız için bize ulaşın!

Uygulamalı Veri Bilimi Turkmenistan Eğitimi ve Kurs Takvimi

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

Bu eğitimi dilediğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz.
02 maý 2026 (5 Gün)
Ashgabat, Askabat, Mary
04 maý 2026 (5 Gün)
Ashgabat, Askabat, Mary
09 maý 2026 (5 Gün)
Ashgabat, Askabat, Mary
11 maý 2026 (5 Gün)
Ashgabat, Askabat, Mary
12 maý 2026 (5 Gün)
Ashgabat, Askabat, Mary
23 maý 2026 (5 Gün)
Ashgabat, Askabat, Mary
04 iýun 2026 (5 Gün)
Ashgabat, Askabat, Mary
09 iýun 2026 (5 Gün)
Ashgabat, Askabat, Mary

Uygulamalı Veri Bilimi Turkmenistan Eğitimi ve Kursu ile İlgili Diğer Eğitim ve Kurslar

Türkmenistan, idari ve ekonomik kalbi olan Aşkabat üzerinden enerji, lojistik ve kamu hizmetlerinde kapsamlı bir dijitalleşme stratejisi yürütmektedir. Ülkenin stratejik sektörlerini korumak adına siber güvenlik, ağ yönetimi ve büyük veri analitiği gibi alanlara verilen önem her geçen gün artmaktadır. Türkmenistan Devlet Ekonomi ve Yönetim Enstitüsü gibi kurumlar, modern ekonominin gerektirdiği teknik bilgi birikimini genç nesillere aktarmak için müfredatlarını dijital odaklı güncellemektedir. Bölgedeki teknolojik dönüşümün bir parçası olarak sunduğumuz profesyonel eğitimler, yerel uzmanların global IT trendlerine adaptasyonunu sağlamakta ve ülkenin endüstriyel verimliliğini teknolojiyle taçlandırmaktadır.

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