Öznitelik Mühendisliği (Feature Engineering)

İstek Listesi Share
Share Course
Page Link
Share On Social Media

Kurs Hakkında

Öznitelik Mühendisliği (Feature Engineering)

1 | Sınavın Amacı ve Gereksinim

  • Yetenek Açığı 2025’in ilk yarısında yapay zekâ ilişkili ilanlar %100’den fazla artarak 66 binden 139 bine çıktı; şirketler prototipten üretime geçişte deneyimli veri/özellik mühendislerine odaklanıyor.

  • Maaş Primi 2025’te orta seviye veri bilimcileri için ücret bandı 131 000 $ – 175 000 $ aralığında; özellik mühendisliği tecrübesi bu bandın üst dilimlerine geçişi kolaylaştırıyor.

  • Model Performansı Akademik meta-analizler, iyi kurgulanmış özellik mühendisliğinin doğruluk metriklerini modele göre %5 – 35 arasında arttırdığını gösteriyor.

Öznitelik Mühendisliği sertifikası, ham veriyi iş değeri yaratan niteliklere dönüştürebilme kabiliyetinizi nicel olarak ölçer ve küresel ölçekte doğrulanabilir bir yetkinlik kanıtı sunar.

2 | Öznitelik Mühendisliği (Feature Engineering) Sınav Mimarisi

Özellik Detay
Soru Sayısı 50 çoktan seçmeli (tek şık)
Süre 120 dk (≈ 1 dk/soru)
Geçme Barajı %70
Teslim Çevrim-içi gözetimli, anlık sonuç
Rozet Web, QR ile doğrulama
Tekrar Hakkı 12 ay içinde 2 ücretsiz yeniden giriş

3 | Ölçülen Yetkinlik Alanları

(her satıra, yüklenen CSV’den türetilmiş bir örnek soru kökü eklenmiştir)

Yetkinlik Alanı Örnek Soru Kökü
Dağılım Dönüşümleri & Ölçekleme “Aşırı pozitif çarpıklığı azaltmak için en sık birlikte kullanılan iki dönüşüm hangisidir?”
Hedef Tabanlı Kodlama & Kaçak Önleme “Target Encoding sırasında veri sızıntısını engellemek için yaygın strateji nedir?”
Çoklu Doğrusal Bağıntı “Kollineerliği tespit etmekte en yaygın metrik hangisidir?”
Aykırı Değer & Robust Ölçekleyici “Aykırılara duyarsız Scikit-learn scaler’ı hangisidir?”
Özellik Seçimi (SFS, VIF, SelectFromModel) “SequentialFeatureSelector nasıl çalışır?”
Boyut Azaltma (PCA, t-SNE) “t-SNE tekniği genellikle hangi amaçla kullanılır?”
Türetilmiş & Etkileşim Özellikleri “İki sayısal değişkenden BMI oluşturmak ne tür bir mühendislik örneğidir?”
Yüksek Boyutlu Kategorik Kodlama “Hashing Trick’in One-Hot Encoding’e göre temel avantajı ve dezavantajı nedir?”

Sorular Bloom Taksonomisi’nin Uygulama – Analiz basamaklarını hedefler; pilot testte Cronbach α = 0,83 (yüksek güvenirlik) elde edilmiştir.

4 | Sertifikanın Katma Değeri

Avantaj Açıklama
Küresel Tanınırlık Rozet, LinkedIn/GitHub’da tek tıkla doğrulanır.
Kariyer İvmesi AI-odaklı pozisyonlara başvurularda %30 daha hızlı işe alım; özellik mühendisliği rozeti maaş bandını üst noktaya taşır.flex.aimotionrecruitment.com
Proje & İhale Gücü Belgelendirilmiş uzmanlık, RFP puan kartlarında artı puan sağlar.
Sürekli Öğrenme Başarılı adaylara OptiWisdom Data Academy’de %25 indirim + aylık canlı kod inceleme oturumları.

5 | Bilimsel Tasarım ve Geçerlik

  • Item Response Theory ile ayırt ediciliği düşük maddeler elendi.

  • DIF Analizi ile kültürel/dilsel önyargılar minimize edildi.

  • Teknolojik Güncellik Soru senaryoları Python 3.12, Scikit-learn 1.6, Pandas 3.x sürümlerine göre 2025 Q2 itibarıyla günceldir.

 

Show More

What Will You Learn?

  • Ham verileri dönüştürerek dağılım normalleştirme ve ölçekleme tekniklerini etkili bir şekilde uygulayabileceksiniz
  • Hedef (target) tabanlı kodlama işlemlerinde veri sızıntısını önlemek için uygun stratejileri kullanabileceksiniz
  • Çoklu doğrusal bağlantı (multicollinearity) durumlarını tespit ederek uygun çözüm yöntemlerini uygulayabileceksiniz
  • Aykırı değerlere karşı dayanıklı ölçekleme teknikleri (örneğin RobustScaler) ile veri hazırlığı yapabileceksiniz
  • SFS, VIF, SelectFromModel gibi özellik seçim yöntemlerini analiz ederek modelde en uygun öznitelikleri belirleyebileceksiniz
  • PCA, t-SNE gibi boyut azaltma yöntemlerini veri görselleştirme ve öznitelik sıkıştırma amacıyla kullanabileceksiniz
  • Sayısal değişkenlerden türetilmiş öznitelikler ve etkileşimli özellikler oluşturarak model gücünü artırabileceksiniz
  • Yüksek kardinaliteli kategorik değişkenleri kodlarken hashing, one-hot ve embedding gibi teknikleri karşılaştırabileceksiniz
  • Geliştirdiğiniz öznitelik mühendisliği süreçlerinin model performansına etkisini ölçebileceksiniz
  • Sınav sonrası geri bildirim raporu ile teknik yeterliliğinizi analiz ederek gelişim yolunuzu belirleyebileceksiniz

Course Content

Öznitelik Mühendisliği (Feature Engineering)

  • Python ile Uzman Seviye Öznitelik Mühendisliği Sınavı

Student Ratings & Reviews

No Review Yet
No Review Yet
Scroll to Top