Veri bilimcilere, özellikle de AWS (Amazon Web Services) konusunda uzman olanlara olan talep son yıllarda giderek artmaktadır. Çeşitli sektörlerdeki kuruluşlar, içgörü kazanmak ve bilinçli karar alma süreçlerini yönlendirmek için verilerden yararlanmanın değerini anladıkça, büyük miktarlardaki verilerden anlamlı bilgiler çıkarabilecek yetenekli profesyonellere duyulan ihtiyaç çok önemli hale geldi. Özellikle AWS veri bilimcileri, AWS bulut hizmetlerinin dünya çapındaki işletmeler tarafından yaygın olarak benimsenmesi nedeniyle oldukça rağbet görmektedir. AWS'nin verileri yönetmek ve analiz etmek için kapsamlı bir araç ve hizmet paketi sunması, veri bilimcilerin AWS'ye özgü bilgi ve becerilere sahip olmasını gerekli kılıyor. Bu profesyoneller, veri depolama için Amazon S3, veri ambarı için Amazon Redshift ve veri entegrasyonu için AWS Glue gibi AWS teknolojilerini kullanma konusunda uzmandır. AWS'deki uzmanlıkları, kuruluşların veri varlıklarından değerli içgörüler elde etmelerini sağlayan ölçeklenebilir, uygun maliyetli ve güvenli veri çözümleri tasarlamalarını ve uygulamalarını sağlar.
AWS Öğrenme Yolu: Veri Bilimcisi
En baştan başlayalım. Hangi veri bilimcisi eğitimi sizin için en iyi seçim?
Yeni başlayanlar
İstatistiksel yöntemler hakkında pratik bir anlayışa sahip olmak isteyen acemi bir veri uygulayıcısıysanız, bu sizin ilk adımınızdır:
Veri Analizi için İstatistiğin Temelleri
Bu üç günlük eğitim, veri analizi alanında kariyer yapmak isteyen kişiler için idealdir. Bir veri analisti veya bilim insanı olarak mükemmelleşmek için gerekli temel istatistiksel kavramları kapsayan pratik ve uygulamalı bir eğitimdir. Kullandığınız veri çözümü ne olursa olsun (Excel, R, Python veya başka bir platform), veri analizi projelerinize başlamak için sağlam bir istatistik anlayışı çok önemlidir. Eğitimde programlama örnekleri için öncelikle R kullanılmakta ve çeşitli alanlarda uygulanabilir istatistiklerin kapsamlı bir şekilde anlaşılması sağlanmaktadır.
AWS Teknik Temelleri
Bu 1 günlük eğitim size AWS ürünlerini, hizmetlerini ve yaygın çözümlerini tanıtır. İş gereksinimlerinize göre BT çözümleri hakkında bilinçli kararlar verebilmeniz ve AWS üzerinde çalışmaya başlayabilmeniz için AWS hizmetlerini tanımlama konusunda daha yetkin olmanızı sağlayacak temel bilgiler sunar.
AWS Technical Essentials eğitimi üç ana grup için uygundur: AWS hizmetlerini müşterilere açıklamaktan sorumlu olanlar, AWS ile başlamak isteyen bireyler ve AWS hizmetlerini kullanmak isteyen SysOps yöneticileri, Çözüm Mimarları ve geliştiriciler. AWS'nin kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını, faydalarını ve çeşitli hizmetlerin kullanımı için pratik rehberlik sağlar. İster AWS'nin avantajlarını anlatmanız, ister AWS yolculuğunuza başlamanız veya belirli bir rolünüzde AWS'den yararlanmanız gerekiyor olsun, bu eğitim gerekli bilgi ve becerileri kapsamaktadır.
Bu eğitim hakkında daha fazla bilgi edinmek için buraya tıklayın.
Orta Seviye
AWS Data Scientist öğrenim yolunuzun ilk adımını tamamladıktan sonra öğrenim yolculuğunuza aşağıdaki eğitimlerden biriyle devam edebilirsiniz:
Veri Biliminin Temelleri
Bu eğitime katılan katılımcıların uygulama veya SQL programlama gibi teknik becerilere sahip olması gerekmektedir - Python veya R'ye maruz kalmak avantajlı olacaktır.
Veri Biliminin Temelleri, alana genel bir bakış sağlamak için tartışmaları, grup egzersizlerini ve pratik örnekleri birleştiren üç günlük bir kurstur. Eğitim, gerçek dünyadan örnekler eşliğinde veri bilimi, büyük veri ve makine öğrenimine kavramsal bir girişle başlamaktadır. Eğitim daha sonra iki bölüme ayrılmaktadır: Python'a giriş ve bir Makine Öğrenimi modeli oluşturmada uygulanması. Buna veri hazırlama, istatistiksel testler, özellik mühendisliği, modelleme ve değerlendirme dahildir. Eğitimin sonunda katılımcılar temel kavramlar hakkında sağlam bir anlayışa ve bunları gerçek dünyadaki veri bilimi projelerine uygulama konusunda uygulamalı deneyime sahip olacaklardır.
Bu eğitim hakkında daha fazla bilgi edinmek için buraya tıklayın.
Bu orta düzey eğitim şu kişilere yöneliktir:
Bu eğitimde katılımcılar, proje tabanlı bir öğrenme ortamında gerçek dünyadaki iş zorluklarını ele almak için makine öğrenimi (ML) işlem hattının pratik uygulamasını inceleyeceklerdir. Eğitmen sunumları ve gösterimler aracılığıyla öğrenciler, boru hattının her bir aşamasını kapsamlı bir şekilde anlayacaklardır. Daha sonra, üç iş probleminden birini çözmeye odaklanan bir projeyi başarıyla tamamlamak için bilgilerini uygulayacaklardır: dolandırıcılık tespiti, öneri motorları veya uçuş gecikmeleri. Eğitim boyunca katılımcılar, Amazon SageMaker kullanarak bir makine öğrenimi modeli oluşturma, eğitme, değerlendirme, ince ayar yapma ve dağıtma ve nihayetinde seçtikleri iş sorununa bir çözüm sağlama fırsatına sahip olacaklar. Eğitimin sonunda öğrenciler, ML işlem hattında gezinme ve Amazon SageMaker kullanarak pratik ML çözümlerini başarıyla sunma konusunda uygulamalı deneyim kazanmış olacaklardır.
Bu eğitim hakkında daha fazla bilgi edinmek için buraya tıklayın.
AWS'de Derin Öğrenme
Bu eğitim, katılımcıları makine öğrenimi ve derin öğrenme alanında mükemmelleşmek için gerekli bilgi ve becerilerle donatmak üzere tasarlanmıştır. Eğitim boyunca katılımcılar, makine öğrenimi ve derin öğrenmeyi nasıl tanımlayacaklarını ve ayırt edeceklerini öğrenecek ve derin öğrenme ekosisteminde yer alan kavramları net bir şekilde anlayacaklardır. Katılımcılar ayrıca, makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve dağıtmak için güçlü bir araç olan Amazon SageMaker'ı kullanarak derin öğrenmenin pratik uygulamasını keşfedeceklerdir. Eğitimde ayrıca MXNet programlama çerçevesinin kullanımı vurgulanarak katılımcıların derin öğrenme iş yükleri için bu çerçevenin yeteneklerinden yararlanmaları sağlanacaktır. Eğitimin sonunda katılımcılar, AWS çözümlerini derin öğrenme dağıtımlarına uygun hale getirebilecek ve AWS ortamında derin öğrenme çözümlerini uygulamak ve optimize etmek için iyi bir donanıma sahip olacaklardır.
Derin Öğrenme uygulamaları geliştirmekten sorumlu geliştiriciler ve Derin Öğrenmenin arkasındaki kavramları ve AWS'de bir Derin Öğrenme çözümünün nasıl uygulanacağını anlamak isteyen geliştiriciler bu eğitimden faydalanacaktır.
Bu eğitim hakkında daha fazla bilgi edinmek için buraya tıklayın.
Veri bilimcilerin yerini yapay zeka mı alacak?
Chat GPT gibi yapay zeka modelleri veri bilimciler için gerçekten değerli bir araç olabilir, ancak veri bilimcilerin farklı sektörlerde oynadığı önemli rolün yerini tam olarak alamayacaklarını belirtmek önemlidir. Yapay zeka modelleri içgörü oluşturma, verileri analiz etme ve tahminlerde bulunma gibi görevlerde yardımcı olabilirken, veri bilimciler masaya alan bilgisi, eleştirel düşünme ve yaratıcılığın benzersiz bir kombinasyonunu getirir. İlgili veri kaynaklarını belirleme, uygun modelleri tasarlama, sonuçları yorumlama ve eldeki sorunu derinlemesine anlamalarına dayalı olarak anlamlı öneriler sunma uzmanlığına sahiptirler. Veri bilimciler ayrıca veri ön işleme, özellik mühendisliği ve model doğrulama konularında da başarılıdır ve analizlerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlarlar. Dahası, karmaşık bulguları paydaşlara iletme ve veri odaklı karar alma süreçlerini yönetme becerisine sahiptirler. Bu nedenle, yapay zeka modelleri veri biliminin belirli yönlerini geliştirip kolaylaştırabilirken, veri bilimcilerin sağladığı uzmanlık ve insan içgörüsü, inovasyonu teşvik etmek ve iş hedeflerine ulaşmak için verilerden etkili bir şekilde yararlanmada paha biçilmez olmaya devam etmektedir.
Dolayısıyla, veri bilimcilerin önümüzdeki on yıl içinde yüksek talep göreceği kesin! Matematik ve bilgisayar bilimlerinde çok güçlü bir geçmişiniz ve büyük miktarda veriyle çalışma deneyiminiz varsa bu harika bir kariyerdir.
Veri Bilimi Eğitim Kataloğumuzu keşfetmek için buraya tıklayın!