Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi; belirli bir probleme yanıt bulmak amacıyla verilerin toplanması, temizlenmesi, analiz edilmesi ve yorumlanmasını kapsayan disiplinler arası bir alandır. Programlama, istatistik, matematik ve alan bilgisi veri biliminin temel bileşenleri arasındadır.

Bir veri bilimi çalışması genellikle şu sorularla başlar:

• Çözülmek istenen problem nedir?
• Bu problem için hangi verilere ihtiyaç vardır?
• Veriler güvenilir ve yeterli midir?
• Hangi analiz yöntemi kullanılmalıdır?
• Elde edilen sonuçlar ne anlama gelmektedir?
• Sonuçlar hangi sınırlılıklar içinde değerlendirilmelidir?

Veri bilimi yalnızca büyük veri kümeleri veya karmaşık algoritmalarla ilgili değildir. Bir işletmenin satış kayıtlarının incelenmesi, anket sonuçlarının analiz edilmesi veya üretim sürecindeki hata oranlarının değerlendirilmesi de veri bilimi yaklaşımıyla ele alınabilir.

Makine Öğrenmesi Nedir?

Makine öğrenmesi, bilgisayar sistemlerinin verilerdeki örüntülerden yararlanarak tahmin veya sınıflandırma yapmasını sağlayan yöntemler bütünüdür. Geleneksel programlamada kurallar doğrudan yazılırken makine öğrenmesinde model, örnek veriler üzerinden belirli ilişkileri öğrenmeye çalışır.

Makine öğrenmesi genel olarak üç ana başlıkta incelenebilir:

• Denetimli öğrenme: Sonucu bilinen örneklerden hareketle yeni gözlemler için tahmin yapılır.
• Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş veriler içindeki gruplar ve örüntüler araştırılır.
• Pekiştirmeli öğrenme: Bir sistem, çevreden aldığı geri bildirimlere göre karar verme stratejisini geliştirir.

Bir modelin sonuç üretmesi, elde edilen sonucun otomatik olarak doğru veya güvenilir olduğu anlamına gelmez. Veri kalitesi, değişken seçimi, değerlendirme yöntemi ve modelin kullanılacağı bağlam sonuçları doğrudan etkiler.

Python Neden Veri Biliminde Kullanılır?

Python, yeni başlayanların temel programlama mantığını öğrenmesini kolaylaştıran sade bir söz dizimine sahiptir. Aynı zamanda veri işleme, istatistik, görselleştirme ve makine öğrenmesi için geliştirilmiş çok sayıda kütüphaneyi destekler.

Python’ın veri biliminde tercih edilmesinin başlıca nedenleri şunlardır:

• Okunabilir ve görece sade bir söz dizimine sahip olması,
• NumPy ve Pandas gibi güçlü veri işleme araçları sunması,
• Farklı veri kaynaklarıyla çalışabilmesi,
• Grafik ve raporlama kütüphanelerini desteklemesi,
• İstatistiksel analiz ve makine öğrenmesi araçlarıyla bütünleşebilmesi,
• Geniş bir geliştirici ve kullanıcı topluluğuna sahip olması.

Bununla birlikte Python öğrenmek, veri bilimi alanındaki bütün yetkinliklerin otomatik olarak kazanıldığı anlamına gelmez. Programlama bilgisi; istatistik, veri okuryazarlığı ve problem çözme becerileriyle birlikte geliştirilmelidir.

Python Programlamaya Başlarken Öğrenilmesi Gerekenler

Veri analizine geçmeden önce Python’ın temel yapılarının öğrenilmesi gerekir. Değişkenler, veri türleri, operatörler, koşullu ifadeler, döngüler ve fonksiyonlar daha ileri çalışmaların altyapısını oluşturur.

Değişkenler ve Veri Türleri

Değişkenler, program içinde kullanılacak değerlerin saklanmasını sağlar. Sayılar, metinler, listeler, sözlükler ve mantıksal değerler Python’da sık kullanılan veri türleri arasındadır. Veri türünün bilinmesi, hangi işlemlerin gerçekleştirilebileceğini anlamak açısından önemlidir.

Operatörler

Aritmetik operatörler hesaplama, karşılaştırma operatörleri değerleri karşılaştırma, mantıksal operatörler ise birden fazla koşulu birlikte değerlendirme amacıyla kullanılır. Veri filtreleme işlemlerinin önemli bir bölümü bu temel mantığa dayanır.

Koşullu İfadeler

if, elif ve else yapıları, programın belirli şartlara göre farklı işlemler gerçekleştirmesini sağlar. Örneğin bir değerin belirli bir sınırın üzerinde olup olmadığını kontrol etmek için koşullu ifadelerden yararlanılabilir.

Döngüler

for ve while döngüleri, tekrar eden işlemlerin otomatik biçimde yürütülmesini sağlar. Ancak veri biliminde büyük veri yapıları üzerinde çalışırken her zaman döngü yazmak yerine kütüphanelerin toplu işlem özelliklerinden yararlanmak daha verimli olabilir.

Fonksiyonlar

Fonksiyonlar, belirli bir görevi yerine getiren kod parçalarının tekrar kullanılmasını sağlar. Parametre alan ve sonuç döndüren fonksiyonlar yazmak, analiz sürecinin daha düzenli ve denetlenebilir olmasına katkı sunar.

NumPy ile Sayısal Veri İşleme

NumPy, Python’da sayısal hesaplamalar ve çok boyutlu diziler üzerinde çalışmak için kullanılan temel kütüphanelerden biridir. Veri bilimi ekosistemindeki birçok araç, NumPy veri yapılarıyla uyumlu biçimde çalışır.

NumPy ile şu işlemler gerçekleştirilebilir:

• Tek ve çok boyutlu diziler oluşturmak,
• Dizilerin boyut ve veri türü özelliklerini incelemek,
• İndeks ve aralıklar yardımıyla eleman seçmek,
• Dizileri yeniden şekillendirmek,
• Dizileri birleştirmek veya ayırmak,
• Toplu matematiksel işlemler gerçekleştirmek,
• Ortalama ve standart sapma gibi değerleri hesaplamak,
• Belirli dağılımlara göre örnek veriler üretmek.

NumPy’ın önemli avantajlarından biri, sayısal işlemleri elemanları tek tek dolaşmadan gerçekleştirebilmesidir. Vektörleştirilmiş işlemler kodun daha kısa, okunabilir ve verimli olmasına yardımcı olabilir.

Pandas ile Veri Analizi

Pandas, satır ve sütunlardan oluşan tablo biçimindeki verileri düzenlemek ve analiz etmek için kullanılır. Kütüphanenin temel veri yapıları Series ve DataFrame’dir. DataFrame, elektronik tablolara veya veri tabanı tablolarına benzer bir çalışma yapısı sunar.

Pandas kullanılarak veri dosyaları içeri aktarılabilir, sütunlar seçilebilir, koşullu filtreler oluşturulabilir ve eksik değerler incelenebilir. Verilerin gruplanması, toplulaştırılması ve farklı tabloların birleştirilmesi de Pandas’ın temel kullanım alanları arasındadır.

Bir veri setiyle çalışırken sık kullanılan Pandas işlemleri şunlardır:

• Dosyadan veri okuma ve dışa aktarma,
• Satır ve sütun seçme,
• loc ve iloc ile verilere erişme,
• Koşullara göre gözlem filtreleme,
• Veri türlerini dönüştürme,
• Tabloları birleştirme ve eşleştirme,
• Gruplama ve özet istatistikler üretme,
• Pivot tablolar oluşturma,
• Sıralama ve kategorilere ayırma.

Veri analizi sırasında yalnızca komutların çalışması yeterli değildir. İşlemlerin veri yapısında ne değiştirdiği kontrol edilmeli ve analiz adımları yeniden üretilebilir biçimde düzenlenmelidir.

Veri Temizleme Neden Önemlidir?

Gerçek veri kümelerinde eksik, hatalı, tekrarlı veya tutarsız kayıtlarla karşılaşılabilir. Tarihlerin farklı biçimlerde yazılması, sayısal bir sütunda metin bulunması veya aynı kategorinin farklı adlarla kaydedilmesi analiz sonuçlarını etkileyebilir.

Veri temizleme sürecinde şu kontroller yapılabilir:

• Eksik değerlerin miktarını ve dağılımını incelemek,
• Tekrarlanan kayıtları belirlemek,
• Değişkenlerin veri türlerini kontrol etmek,
• Olası aykırı değerleri araştırmak,
• Kategori isimlerini standartlaştırmak,
• Tarih ve saat biçimlerini düzenlemek,
• Mantıksal olarak mümkün olmayan değerleri belirlemek.

Eksik veya aykırı değerlerin doğrudan silinmesi her zaman doğru değildir. Bu değerlerin neden oluştuğu, veri setindeki oranı ve analiz üzerindeki etkisi incelenmelidir. Veri temizleme kararları kayıt altına alınmalı ve gerekçelendirilmelidir.

Veri Görselleştirme Nasıl Yapılır?

Veri görselleştirme, sayıların ve değişkenler arasındaki ilişkilerin grafikler aracılığıyla incelenmesini sağlar. Grafikler yalnızca sunum amacıyla değil, analiz öncesinde veri yapısını keşfetmek için de kullanılabilir.

Grafik türü, verilmek istenen mesaja göre seçilmelidir:

• Sütun grafiği: Kategoriler arasındaki büyüklükleri karşılaştırmak için,
• Histogram: Sayısal bir değişkenin dağılımını incelemek için,
• Serpilme diyagramı: İki sayısal değişken arasındaki ilişkiyi gözlemlemek için,
• Çizgi grafiği: Zamana bağlı değişimi göstermek için,
• Kutu grafiği: Dağılım, medyan ve olası aykırı değerleri karşılaştırmak için kullanılabilir.

Seaborn, istatistiksel grafiklerin oluşturulmasını kolaylaştıran Python kütüphanelerinden biridir. Pandas veri çerçeveleriyle birlikte kullanılarak farklı kategorilere ve değişkenlere göre görsel karşılaştırmalar hazırlanabilir.

Grafik hazırlanırken eksen adları, birimler, başlık ve açıklamalar anlaşılır olmalıdır. Renk kullanımı mesajı desteklemeli; okuyucuyu yanıltabilecek ölçeklerden ve gereksiz görsel unsurlardan kaçınılmalıdır.

Veri Biliminde Temel İstatistik Bilgisi

İstatistik, verilerin özetlenmesi ve gözlenen farklılıkların değerlendirilmesi için temel bir çerçeve sunar. Makine öğrenmesi modellerinin nasıl çalıştığını ve sonuçların nasıl yorumlanması gerektiğini anlamak için de istatistiksel kavramlara ihtiyaç duyulur.

Evren ve Örneklem

Evren, araştırmanın ilgilendiği bütün birimleri; örneklem ise bu evrenden seçilen daha küçük grubu ifade eder. Örneklemin nasıl seçildiği, sonuçların daha geniş bir gruba genellenebilirliğini etkiler.

Ortalama, Medyan ve Mod

Ortalama tüm değerlerin toplamının gözlem sayısına bölünmesiyle bulunur. Medyan sıralanmış verinin ortasındaki değeri, mod ise en sık gözlenen değeri ifade eder. Aykırı değerlerin bulunduğu dağılımlarda ortalama ve medyan farklı sonuçlar verebilir.

Varyans ve Standart Sapma

Varyans ve standart sapma, değerlerin ortalama çevresindeki yayılımı hakkında bilgi verir. Yüksek standart sapma gözlemlerin daha geniş bir alana dağıldığını, düşük standart sapma ise değerlerin ortalamaya daha yakın olduğunu gösterebilir.

Korelasyon ve Kovaryans

Korelasyon iki değişken arasındaki ilişkinin yönü ve gücü hakkında bilgi verir. Ancak korelasyon tek başına nedensellik göstermez. İki değişkenin birlikte değişmesi, birinin diğerine neden olduğunu kanıtlamaz.

Normal Dağılım

Normal dağılım, birçok istatistiksel yöntemde kullanılan teorik dağılımlardan biridir. Verinin normal dağılıma uygunluğu yalnızca grafikle değil, araştırmanın yapısı ve uygun testlerle birlikte değerlendirilmelidir.

Hipotez Testleri Ne Amaçla Kullanılır?

Hipotez testleri, örneklemden elde edilen verilere dayanarak belirli bir iddia hakkında istatistiksel değerlendirme yapılmasına yardımcı olur. Süreç genel olarak araştırma sorusunun kurulması, uygun testin seçilmesi, varsayımların kontrol edilmesi ve sonucun yorumlanması aşamalarından oluşur.

Program kapsamında ele alınan analizler arasında tek örneklem t testi, bağımsız örneklem t testi ve Mann-Whitney U testi bulunmaktadır. Kullanılacak test; değişkenlerin ölçüm düzeyine, grup yapısına, dağılıma ve araştırma sorusuna göre belirlenmelidir.

İstatistiksel olarak anlamlı bir sonuç, bulgunun pratik açıdan mutlaka önemli olduğu anlamına gelmez. Etki büyüklüğü, örneklem yapısı ve araştırmanın sınırlılıkları da değerlendirilmelidir.

Anket Verileri Nasıl Analiz Edilir?

Anket verilerinin analizinde değişkenlerin doğru tanımlanması ve ölçüm düzeylerinin belirlenmesi önemlidir. Nominal, ordinal ve sürekli değişkenler için kullanılabilecek özetleme ve test yöntemleri farklı olabilir.

Kategorik değişkenler için frekans ve çapraz tablolar, sayısal değişkenler için ortalama, medyan ve standart sapma gibi istatistikler kullanılabilir. Birden fazla maddeden oluşan ölçeklerde güvenilirlik analizi ve ölçek puanı hesaplama gibi işlemler gerekebilir.

Anket analizinin doğruluğu yalnızca kullanılan programa bağlı değildir. Soru tasarımı, örneklem seçimi, veri toplama biçimi ve eksik yanıtların yönetimi sonuçları etkiler. İstatistik yazılımının ürettiği çıktılar araştırma sorusu bağlamında yorumlanmalıdır.

Makine Öğrenmesi Süreci Nasıl İlerler?

Makine öğrenmesi projeleri doğrudan bir algoritma seçmekle başlamaz. İlk olarak problem tanımlanmalı ve modelin hangi karara destek vereceği belirlenmelidir. Daha sonra uygun veriler hazırlanır ve değerlendirme ölçütleri seçilir.

Genel bir makine öğrenmesi süreci şu aşamalardan oluşabilir:

1. Problemin ve hedef değişkenin tanımlanması,
2. Verilerin toplanması ve incelenmesi,
3. Eksik ve hatalı kayıtların değerlendirilmesi,
4. Değişkenlerin dönüştürülmesi ve özelliklerin hazırlanması,
5. Verilerin eğitim ve değerlendirme bölümlerine ayrılması,
6. Uygun model veya modellerin seçilmesi,
7. Modelin eğitilmesi ve performansının ölçülmesi,
8. Sonuçların yorumlanması,
9. Modelin gerçek kullanım koşullarında izlenmesi.

Modelin eğitim verisinde başarılı olması, yeni verilerde de aynı başarıyı göstereceğini garanti etmez. Aşırı öğrenme olarak adlandırılan durumda model, genel örüntüyü öğrenmek yerine eğitim verisinin ayrıntılarına fazla uyum sağlayabilir.

Model Değerlendirmede Doğru Ölçütü Seçmek

Makine öğrenmesi modellerinde başarı ölçütü problemin türüne göre belirlenmelidir. Sınıflandırma çalışmalarında doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 skoru gibi ölçütler kullanılabilir. Tahmin problemlerinde ise ortalama mutlak hata veya ortalama karesel hata gibi ölçütlerden yararlanılabilir.

Dengesiz veri kümelerinde yalnızca doğruluk oranına bakmak yanıltıcı olabilir. Örneğin gözlemlerin büyük çoğunluğunun tek bir sınıfta bulunduğu veri setinde model, azınlık sınıfını hiç tanımadan yüksek doğruluk elde edebilir.

Teknik performansın yanında modelin kullanım bağlamı da değerlendirilmelidir. Yanlış pozitif ve yanlış negatif sonuçların oluşturacağı etkiler farklı olabilir. Özellikle sağlık, finans ve insan kaynakları gibi alanlarda model çıktılarının insan denetimi olmadan kullanılması ciddi sonuçlar doğurabilir.

Veri Biliminde Etik ve Kişisel Verilerin Korunması

Veri bilimi çalışmalarında teknik yeterlilik kadar veri etiği de önemlidir. Kullanılan verilerin hangi amaçla toplandığı, kişilerin bu kullanımdan haberdar olup olmadığı ve sonuçların kimleri etkileyebileceği değerlendirilmelidir.

Kişisel verilerle çalışırken gereğinden fazla veri toplamaktan kaçınılmalı, erişim yetkileri sınırlandırılmalı ve mümkün olan durumlarda kimlik bilgileri ayrıştırılmalıdır. Veri setinden doğrudan isimlerin çıkarılması her zaman anonimlik sağlandığı anlamına gelmez; farklı değişkenlerin birleştirilmesi kişilerin yeniden belirlenmesine yol açabilir.

Makine öğrenmesi modelleri geçmiş verilerde bulunan toplumsal veya kurumsal önyargıları öğrenebilir. Bu nedenle model performansı farklı gruplar açısından incelenmeli ve otomatik sonuçlar eleştirel biçimde değerlendirilmelidir.

Üretken yapay zekâ sistemlerinin çalışma biçimi ve kullanım alanlarıyla ilgilenenler generative AI eğitim içeriğini de veri bilimi çalışmalarını tamamlayan bir alan olarak inceleyebilir.

Veri Bilimi Portföyü Nasıl Oluşturulur?

Veri bilimi öğrenirken yalnızca konu anlatımlarını izlemek yeterli olmayabilir. Küçük ve tamamlanabilir projeler geliştirmek, öğrenilen kavramların birlikte kullanılmasını sağlar. Portföy projesinin çok karmaşık olması gerekmez; problemin açık tanımlanması ve analiz adımlarının anlaşılır biçimde açıklanması daha önemlidir.

Başlangıç düzeyindeki bir proje şu bölümlerden oluşabilir:

• Problem ve araştırma sorusu,
• Veri kaynağı ve değişkenlerin açıklaması,
• Veri temizleme kararları,
• Keşifsel veri analizi,
• Temel istatistikler ve görseller,
• Kullanıldıysa modelleme yöntemi,
• Sonuçlar ve sınırlılıklar,
• Çalışmanın yeniden çalıştırılabilmesi için gerekli bilgiler.

Kodun çalışması kadar okunabilir olması da önemlidir. Açıklayıcı değişken adları, kısa fonksiyonlar ve gerekli notlar projenin anlaşılmasını kolaylaştırır. Sonuçlar abartılmadan ve verinin desteklediği sınırlar içinde sunulmalıdır.

Python ile Veri Bilimi Öğrenme Sırası

Öğrenme sürecinin belirli bir sıra içinde ilerlemesi, konular arasındaki ilişkinin kurulmasını kolaylaştırır. Başlangıç için aşağıdaki yol izlenebilir:

1. Python kurulumu ve çalışma ortamını tanımak,
2. Değişkenler, veri türleri ve operatörleri öğrenmek,
3. Koşullar, döngüler ve fonksiyonlarla problem çözmek,
4. NumPy dizileriyle sayısal işlemler yapmak,
5. Pandas ile veri çerçevelerini düzenlemek,
6. Veri temizleme ve dönüştürme yöntemlerini öğrenmek,
7. Seaborn ile grafikler hazırlamak,
8. Temel istatistik ve hipotez testlerini anlamak,
9. Küçük veri analizi projeleri geliştirmek,
10. Makine öğrenmesi algoritmalarına ve model değerlendirmeye geçmek.

Bir sonraki aşamaya geçmeden önce bütün ayrıntıların eksiksiz öğrenilmesi gerekmez. Ancak temel kavramların anlaşılması, ileri konularda yalnızca hazır kodları kopyalamak yerine gerçekleştirilen işlemleri yorumlayabilmek açısından önemlidir.

Python ile Veri Bilimi Eğitimi Kimler İçin Uygundur?

Program; veri analizi öğrenmek isteyen öğrenciler, mezunlar, araştırmacılar ve farklı sektörlerde çalışan profesyoneller için uygun olabilir. Sayısal verilerle çalışan, rapor hazırlayan veya karar süreçlerinde verilerden yararlanmak isteyen kişiler de eğitim içeriğini değerlendirebilir.

Python deneyimi bulunmayan katılımcılar açısından programın temel programlama konularıyla başlaması önemlidir. Bununla birlikte öğrenme sürecinde düzenli kod yazmak, hataları araştırmak ve örnek veri setleri üzerinde tekrar yapmak gerekir.

İleri düzey veri bilimi ve makine öğrenmesi rolleri için tek bir sertifika yeterli olmayabilir. Matematik, istatistik, veri tabanları, yazılım geliştirme ve alan bilgisi gibi ek yetkinlikler hedeflenen göreve göre önem kazanabilir.

Eğitim Programında Hangi Konular Bulunur?

İstanbul Kent Üniversitesi bünyesindeki program Python’ın tanıtımı, kullanım alanları, kurulumu, operatörler, veri türleri, fonksiyonlar, koşullu ifadeler ve döngülerle başlamaktadır. Böylece veri işleme çalışmalarından önce temel programlama altyapısının oluşturulması hedeflenmektedir.

Programın devamında NumPy ile dizi oluşturma, yeniden şekillendirme, birleştirme, ayırma, indeksleme ve matematiksel işlemler ele alınmaktadır. Pandas bölümünde Series ve DataFrame yapıları, loc ve iloc kullanımı, koşullu seçim, birleştirme, gruplama, filtreleme, sıralama ve pivot tablolar gibi konular bulunmaktadır.

Veri görselleştirme kapsamında sütun grafikleri, dağılım grafikleri, serpilme diyagramları ve histogramlar incelenmektedir. Eğitim içeriğinin istatistik bölümünde evren, örneklem, ölçüm düzeyleri, ortalama, medyan, mod, standart sapma, varyans, korelasyon, kovaryans ve normal dağılım gibi temel kavramlar yer almaktadır.

Programda anket verileri, ölçek hesaplamaları, güvenilirlik analizi, çapraz tablolar, betimsel istatistikler ve hipotez testleriyle ilgili başlıklar da bulunmaktadır. Tek örneklem t testi, bağımsız örneklem t testi ve Mann-Whitney U testi müfredatta belirtilen analizler arasındadır.

Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Sertifika Programı çevrim içi olarak sunulmaktadır. Resmî program sayfasında eğitimin 120 konu başlığından oluştuğu ve programı başarıyla tamamlayan katılımcılara İstanbul Kent Üniversitesi onaylı, e-Devlet üzerinden sorgulanabilir sertifika düzenlendiği belirtilmektedir.

Sertifika Tek Başına Veri Bilimci Olmak İçin Yeterli mi?

Eğitim sonunda düzenlenen sertifika, katılımcının program kapsamındaki konularda eğitim aldığını göstermesine yardımcı olur. Ancak sertifika tek başına veri bilimci, makine öğrenmesi mühendisi veya yazılım geliştirici unvanı kazandırmaz.

Bu alanlardaki iş başvurularında eğitim geçmişinin yanında Python kullanımı, istatistik bilgisi, proje portföyü, veri tabanı deneyimi ve problem çözme becerileri değerlendirilebilir. Teknik görüşmelerde adaydan örnek bir veri setini analiz etmesi veya yazdığı kodu açıklaması istenebilir.

Eğitim belgesi işe yerleşme veya gelir garantisi sunmaz. Katılımcının düzenli pratik yapması, proje geliştirmesi ve hedeflediği role göre eksik yetkinliklerini tamamlaması gerekir.

Sık Sorulan Sorular

Python bilmeden veri bilimi öğrenilebilir mi?

Evet. Öğrenme sürecine Python’ın temel söz dizimi, veri türleri, koşullar, döngüler ve fonksiyonlarla başlanabilir. Veri analizi araçlarına geçmeden önce temel programlama mantığının anlaşılması yararlıdır.

Veri bilimi için matematik bilmek gerekir mi?

Temel veri analizi çalışmaları için ortalama, oran, dağılım ve ilişki gibi istatistiksel kavramlar önemlidir. Makine öğrenmesinde ilerledikçe olasılık, doğrusal cebir ve optimizasyon bilgisine daha fazla ihtiyaç duyulabilir.

NumPy ile Pandas arasındaki fark nedir?

NumPy sayısal diziler ve matematiksel işlemler için temel araçlar sunar. Pandas ise satır ve sütunlardan oluşan tablo biçimindeki verileri düzenlemek, filtrelemek, gruplamak ve analiz etmek için kullanılır.

Veri bilimi ile makine öğrenmesi aynı mıdır?

Hayır. Makine öğrenmesi veri bilimi içinde kullanılabilecek yöntemlerden biridir. Veri bilimi ayrıca veri toplama, temizleme, keşifsel analiz, istatistik, görselleştirme ve sonuçların raporlanması gibi aşamaları kapsar.

Python sertifikası iş bulmayı garanti eder mi?

Hayır. Sertifika program kapsamında eğitim alındığını gösterir; işe yerleşme garantisi vermez. İşverenler teknik bilgi, proje deneyimi, temel eğitim ve pozisyonun diğer koşullarını birlikte değerlendirebilir.

Program çevrim içi mi yürütülmektedir?

Evet. İstanbul Kent Üniversitesi Yaşam Boyu Eğitim Merkezi tarafından sunulan program çevrim içi formatta yürütülmektedir.

Programda istatistik konuları bulunuyor mu?

Evet. Resmî müfredatta temel istatistiksel kavramlar, normal dağılım, korelasyon, hipotez testleri, t testleri ve parametrik olmayan testlere ilişkin başlıklar bulunmaktadır.

Sertifika e-Devlet üzerinden sorgulanabilir mi?

Resmî program sayfasında, eğitim sürecini başarıyla tamamlayan katılımcılar için İstanbul Kent Üniversitesi onaylı ve e-Devlet üzerinden sorgulanabilir sertifika düzenlendiği belirtilmektedir.