Kimler için uygun?
Veri analizi temelini daha ileri modelleme, tahmin ve problem çözme katmanına taşımak isteyen öğrenciler için uygundur.
Modelleme odaklı gelişim planı3 aşama12 çıktı
Veri Bilimi ve Modelleme Planı
Veri analizi temelinden başlayıp istatistik, Python, modelleme ve yorumlama becerisini somut projelerle büyüten daha ileri seviye plan.
Başlamadan önce
İstatistik ve olasılık temelini yüzeyde bırakmamak
Python veri analizi pratiğini düzenli hale getirmek
Model kurmadan önce veri temizliğini ciddiye almak
Portföyde görünmeli
En az 2 modelleme projesi
Notebook + rapor + yorum bir arada duran teslimler
Karşılaştırmalı model performans özeti
Staj Odağı
İlk aramalarda bakılabilecek başlıklar
Veri bilimi stajı
Makine öğrenmesi stajı
Araştırma / analitik modelleme stajı
Haftalık Ritim
Planı dağıtmadan yürütmek için tempo
Haftada 2 gün Python ve istatistik pratiği
Ayda 1 modelleme vaka dosyası
Düzenli veri temizleme ve feature engineering çalışması
Mezuniyete Doğru
Hazır olduğuna dair güçlü sinyaller
Bir modelin neden seçildiğini açıklayabilmek
Performans metriğini iş etkisiyle ilişkilendirebilmek
Portföyde veri hazırlığı ile model çıktısını birlikte gösterebilmek
1
Aşama
Veri hazırlığı ve istatistik temeli
Temel istatistik, veri temizleme, veri sözlüğü ve tekrar edilebilir analiz düzeni kurulur.
Beklenen çıktılar
İstatistik çalışma notları
Temiz veri akışı
Notebook şablonu
Veri hazırlık checklist'i
Bu aşamada odaklan
İstatistikPythonveri hazırlığı
Kontrol noktaları
Temel istatistik kavramlarını örnekle açıklamak
Temiz ve tekrar edilebilir veri hazırlık akışı kurmak
2
Aşama
Modelleme ve değerlendirme
Sınıflandırma, tahmin ve segmentasyon gibi örnek problemler üzerinden model kurma ve değerlendirme pratiği yapılır.
Beklenen çıktılar
2 modelleme projesi
Performans karşılaştırma raporu
Feature engineering notları
Model kartı
Bu aşamada odaklan
Modellemeözellik çıkarımıdeğerlendirme
Kontrol noktaları
Birden fazla model yaklaşımını karşılaştırabilmek
Doğru performans metriğini seçebilmek
3
Aşama
Sunum ve portföy
Model sonuçları yalnızca teknik çıktıda bırakılmaz; iş etkisiyle yorumlanıp portföy dosyasına dönüştürülür.
Beklenen çıktılar
Yorum raporu
Case study yazısı
Portföy sunumu
Mülakat anlatısı
Bu aşamada odaklan
Raporlamasunumportföy
Kontrol noktaları
Model sonucunu iş diline çevirebilmek
Notebook ve raporu aynı teslimde toplayabilmek
Sık Yapılan Hatalar
Planı uygularken en çok tökezleten noktalar
Hazır notebook kopyalayıp problemi anlamamak
Veri hazırlığını modelin gölgesinde bırakmak
İş etkisini anlatmadan sadece skor paylaşmak
Planı Besleyen Sayfalar