Python ile Makine Öğrenmesi

Python ile Makine Öğrenmesi
₺6.000,00

03 Kasım – 03 Aralık 2026, 19.30-22.30
15 Oturum | 45 Saat | Uygulamalı

Akademi Tasarım, verinin gücünü keşfetmek ve geleceğin teknolojisi yapay zekanın temellerini atmak isteyenler için; Python programlama, veri analizi ve makine öğrenmesi algoritmalarını kapsayan 45 saatlik kapsamlı bir Veri Bilimi eğitimi sunuyor.

3 Kasım – 3 Aralık tarihleri arasında; Salı, Çarşamba ve Perşembe günleri, 19.30 – 22.30 saatlerinde Zoom üzerinden gerçekleşecek, Kıdemli Veri Bilimci (Lead Data Scientist) Dr. Selin Aksoy yürütücülüğündeki bu eğitime katılımınızı bekliyoruz.

01İçerik

Veri, 21. yüzyılın petrolüdür; ancak işlenmediği sürece bir anlam ifade etmez. Python, sunduğu güçlü kütüphaneler ve esnek yapısı ile veri analizi ve yapay zeka geliştirme süreçlerinin tartışmasız lider dilidir.

Akademi Tasarım olarak hazırladığımız bu eğitim; katılımcıları Python’ın temellerinden alıp, büyük veri setlerini işlemeye, görselleştirmeye ve bu verilerden geleceği tahmin eden akıllı modeller (Predictive Models) kurmaya kadar götürür. İstatistiksel temellerle desteklenen müfredatımızda; Scikit-learn, Pandas ve NumPy gibi endüstri standardı araçlar kullanılarak gerçek hayat projeleri (emlak fiyat tahmini, müşteri segmentasyonu vb.) geliştirilir.

Eğitim Takvimi

3 Kasım 2026 Salı, 19.30-22.30
4 Kasım 2026 Çarşamba, 19.30-22.30
5 Kasım 2026 Perşembe, 19.30-22.30
10 Kasım 2026 Salı, 19.30-22.30
11 Kasım 2026 Çarşamba, 19.30-22.30
12 Kasım 2026 Perşembe, 19.30-22.30
17 Kasım 2026 Salı, 19.30-22.30
18 Kasım 2026 Çarşamba, 19.30-22.30
19 Kasım 2026 Perşembe, 19.30-22.30
24 Kasım 2026 Salı, 19.30-22.30
25 Kasım 2026 Çarşamba, 19.30-22.30
26 Kasım 2026 Perşembe, 19.30-22.30
1 Aralık 2026 Salı, 19.30-22.30
2 Aralık 2026 Çarşamba, 19.30-22.30
3 Aralık 2026 Perşembe, 19.30-22.30

*Eğitim toplam 15 oturum / 45 saat sürecektir. Son hafta Kaggle yarışması formatında bir proje teslimi yapılacaktır.

Eğitim Konuları

Python ve Veri Analitiği Temelleri

Python Programlama: Değişkenler, Fonksiyonlar, OOP
NumPy: Matris işlemleri ve sayısal hesaplama
Pandas: Veri çerçeveleri (DataFrames), veri temizleme ve manipülasyon
Eksik Veri (Missing Data) ve Aykırı Değer (Outlier) Yönetimi

Veri Görselleştirme ve İstatistik

Matplotlib & Seaborn: Veriyi grafiğe dökme sanatı
Keşifçi Veri Analizi (Exploratory Data Analysis – EDA)
Temel İstatistik: Korelasyon, varyans ve dağılımlar
Hipotez Testleri ve A/B Testi Mantığı

Makine Öğrenmesi (Supervised Learning)

Regresyon Modelleri: Linear, Polynomial, Lasso/Ridge
Sınıflandırma Modelleri: Logistic Regression, SVM, KNN
Karar Ağaçları (Decision Trees) ve Random Forest
Model Başarımı Ölçme: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score

İleri Seviye ve Unsupervised Learning

Kümeleme (Clustering): K-Means, Hierarchical Clustering
Boyut İndirgeme: PCA (Principal Component Analysis)
Grid Search ile Hiperparametre Optimizasyonu
Model Deployment: Modeli canlıya alma temelleri

Kazanımlar

Bu eğitimi başarıyla tamamlayan katılımcılar:

Veri Okuryazarlığı: Ham veriyi işleyerek anlamlı içgörülere (insights) dönüştürebilirler.
Tahminleme: Geçmiş verileri kullanarak satış tahmini, müşteri kaybı (churn) riski gibi geleceğe yönelik öngörülerde bulunabilirler.
Algoritma Mantığı: Hangi problemin hangi makine öğrenmesi algoritması ile çözüleceğini analiz edebilirler.
Proje Geliştirme: Uçtan uca bir veri bilimi projesini (Veri toplama -> Temizleme -> Modelleme -> Sunum) yürütebilirler.

Kimler Katılabilir?

Mühendislik, istatistik veya matematik bölümü öğrencileri/mezunları.
Yazılım geliştiriciler (AI alanına geçiş yapmak isteyenler).
Veri analistleri ve iş zekası uzmanları.
Akademik çalışmalarında veri analizine ihtiyaç duyan araştırmacılar.

Materyaller

Eğitim süresince gerçekleştirilen canlı derslerin video kayıtları düzenli olarak katılımcılarla paylaşılır. Bu kayıtlara eğitim bitiminden itibaren 30 gün boyunca erişim sağlanabilir; böylece öğrenilen konuların tekrar edilmesi ve kaçırılan derslerin telafi edilmesi mümkün olur.

Ayrıca öğrenme sürecini desteklemek adına katılımcılarla örnek proje dosyaları ve yardımcı dokümanlar paylaşılacaktır.

Sertifika

Akademi Tasarım, sektör standartlarına uygun eğitim müfredatıyla katılımcılarına profesyonel yetkinlik kazandırmayı amaçlar.

Sertifika Şartları:

Eğitim programına %60 oranında (15 oturumun en az 9’una) katılım sağlamak.
Eğitim süresince verilen sınıf içi uygulamaları ve bitirme projesini tamamlamak.

Bu şartları sağlayan katılımcılara adcROME (Accademia di Design Creativo Roma) sertifikası verilir.

02Eğitmen

Dr. Selin Aksoy

Kıdemli Veri Bilimci (Lead Data Scientist)

Orta Doğu Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği lisans derecesinin ardından, İstanbul Teknik Üniversitesi’nde “Doğal Dil İşleme ve Makine Öğrenmesi” üzerine doktora yapmıştır.

Kariyerine uluslararası bir telekomünikasyon şirketinde Veri Mühendisi olarak başlamış, ardından Türkiye’nin en büyük e-ticaret platformlarından birinde Yapay Zeka Ekip Lideri olarak görev almıştır. Özellikle öneri sistemleri (Recommendation Engines) ve zaman serisi analizleri konusunda derin bir uzmanlığa sahiptir.

Akademi Tasarım’da Veri Bilimi eğitimlerini yürüten Dr. Selin Aksoy, karmaşık matematiksel algoritmaları sade ve anlaşılır bir dille anlatmasıyla tanınmaktadır. Halen özel bir finans teknoloji (Fintech) şirketinde sahtecilik tespiti (Fraud Detection) projelerini yönetmektedir.

Yetkinlikler: Python, TensorFlow, Scikit-learn, SQL, Big Data (Spark), NLP.

03 Kayıt ve Ödeme

Eğitim Bedeli:
Bu eğitim programının katılım ücreti KDV dahil 6.000 TL olarak belirlenmiştir.

Başvuru Süreci:
Kesin kayıt işlemlerinizi başlatmak için sayfanın üst kısmında yer alan “Kayıt Ol” butonunu kullanarak başvuru formunu eksiksiz doldurmanız gerekmektedir.

Ödeme Seçenekleri:
Ödemelerinizi güvenli ödeme altyapımız üzerinden tüm banka ve kredi kartları ile (tek çekim veya taksit seçenekleriyle) gerçekleştirebilirsiniz.

Kontenjan Durumu:
Eğitimin verimliliğini korumak ve birebir ilgilenme imkanı sağlamak amacıyla katılımcı sayısı 25 kişi ile sınırlandırılmıştır.

İptal ve İade:
Eğitim başlangıç tarihinden en az 7 gün öncesine kadar yapılan iptal taleplerinde ücret iadesi sağlanmaktadır.

*Kurumsal fatura talepleriniz için ödeme aşamasında firma bilgilerinizi ilgili alana girebilirsiniz.