| Eğitimin Süresi | 2 gün |
| Ön Şartlar | - Veri, veri analizi, matematik, istatistik, bilgisayar bilimleri, veritabanı, veritabanı sorgulama bilgisine sahip olmak.
- Temel Python bilgisine sahip olmak.
- Temel Linux bilgisine sahip olmak.
|
| Kimler Katılabilir? | - Spark / Hadoop'ta veri bilimi ve makine öğrenimi uygulaması gereken, yazılım geliştiriciler, analistler ve veri bilimciler,
- Son derece büyük miktarda veriyi toplamak, analiz etmek ve yorumlamak,
- Gelişmiş analiz teknolojilerini kullanmak,
- Büyük miktarda veriler üzerinde çalışmak isteyen, veri toplama ve analiz etme, veri kümelerindeki kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri tespit ederek çeşitli analiz ve raporlama araçlarını kullanmak isteyen kişiler için uygundur.
|
| Eğitim Hedefleri | - Proje yaşam döngüsü, veri toplama, veri değerlendirme, veri dönüştürme ve veri analizi konularını içeren temel bilgilerin öğrenilmesi,
- Makine öğrenmesi(Güdümlü/güdümsüz algoritmalar) algoritmalarının teorik olarak öğrenilmesi,
- Büyük veri üzerinde bellek içi analiz ve analitik çalışmaları gerçekleştirmek için kullanılan Spark ile akan veri üzerinde çalışma ve makine öğrenme algoritmalarının kullanımı temel bilgilerin öğrenilmesi,
- Örnek uygulama çalışmalarının yapılması.
|
| Konu Başlıkları | - Veri Bilimi Temelleri
- Makine Öğrenmesi Yöntemleri
- Spark ML
- Spark ML Lab Çalışması
- Uygulama Çalışması
|
