Python ile Makine Öğrenmesi ve Veri Bilimi

Categories: Veri Bilimi, Yapay Zeka
İstek Listesi Share
Share Course
Page Link
Share On Social Media

Kurs Hakkında

Python ile Makine Öğrenmesi ve Veri Bilimi

Sınavın Amacı & Sektörel Gereksinim

  • Yetenek Savaşında Ücret Primi ≥ %25 PwC’nin 2024 Global AI Jobs Barometresi ile Levels.fyi verileri, AI/ML uzmanlığı arayan ilanların maaşlara ortalama %25 ek getiri sağladığını gösteriyor.businessinsider.com

  • 7 % Yıllık Maaş Artışı & %74 İlan Büyümesi 2024–25 döneminde makine öğrenmesi ilanları %74 artarken mid-level ML mühendisi maaşları her yıl %7 yükseldi.machinelearningmastery.com

  • Kurumsal Talep Finanstan sağlığa, e-ticaretten telekoma her sektör Python tabanlı ML çözümlerine güvenerek karar süreçlerini veri odaklı hâle getiriyor.

Python ile Makine Öğrenmesi ve Veri Bilimi sınavı, temel + orta seviye ML/DS bilgi ve becerilerini nesnel olarak doğrulayan, kariyerinizde sayısal bir “kanıt” sunan küresel ölçekte geçerli bir sertifikadır.

2. Python ile Makine Öğrenmesi ve Veri Bilimi Sınav Mimarisi

Özellik Detay
Soru Sayısı 50 çoktan seçmeli (tek şık)
Süre 120 dk (≈ 2 dk / soru)
Geçme Barajı %70
İçerik Kaynağı Gerçek Python kod-tabanlı senaryolar & endüstri vaka analizleri
Teslim Biçimi Online gözetimli oturum; anlık sonuç
Doğrulama Web +  QR doğrulama
Tekrar Hakkı 12 ay içinde 2 ücretsiz yeniden giriş

3. Ölçülen Yetkinlik Alanları

(her satır, CSV’deki özgün sorulardan türetilmiş bir örnek içerir)

Yetkinlik Örnek Soru Kökü
NumPy & Dizi İşlemleri “NumPy’de 5 × 3 sıfır matrisini nasıl oluşturursunuz?”
Pandas Veri Hazırlama “Tabloyu satır-sütun ekseninde filtrelemek için en yaygın yöntem nedir?”
Veri Görselleştirme (Matplotlib / Seaborn) “Matplotlib üzerine kurulu, istatistiksel grafiklere odaklı kütüphane hangisidir?”
Makine Öğrenmesi Temelleri “Bir model eğitildiği veriyi ezberleyip yeni veride başarısız oluyorsa bu duruma ne denir?”
Model Değerlendirme & Metrikler “True Positive, False Negative gibi değerleri raporlayan matrisin adı nedir?”
Önişleme & Ölçekleme “Özellikleri benzer ölçeğe getirme işlemi hangi terimle ifade edilir?”
Ensemble & Model Seçimi “Karar ağaçlarının toplu öngörülerini birleştirerek hata varyansını düşüren yöntem?”

Bloom Taksonomisi’ne göre Uygulama–Analiz düzeyleri hedeflenmiş, “hatırlama-odaklı” sorular elenmiştir. Cronbach’s α analizinde 0.83 güvenilirlik katsayısı elde edilmiştir (yüksek güvenilirlik).

4. Sertifikanın Katma Değeri

  1. Küresel Tanınırlık OptiWisdom dijital rozetleri, LinkedIn ve GitHub profillerinde tek tıkla doğrulanır.

  2. Gelir Potansiyeli AI/ML yetkinlik rozetine sahip profesyoneller, aynı görev tanımındaki meslektaşlarına kıyasla yıllık ortalama %12 daha yüksek maaş teklifi almaktadır.businessinsider.com

  3. Proje ve İhale Avantajı Kurumsal tekliflerinizde ölçme-değerlendirme ile ispatlanmış uzmanlık puan getirir.

  4. Sürekli Öğrenme Ekosistemi Sınavı geçenlere OptiWisdom Data Academy’de %25 indirim + aylık canlı kod inceleme oturumları.

5. Bilimsel Dayanak & Tasarım Süreci

  • Item Response Theory (IRT) ile ayırt ediciliği düşük sorular revize edildi.

  • Pilot Çalışma 300 aday üzerinde yapılan ön testte madde-toplam korelasyon katsayıları r > 0.35 olan sorular korundu.

  • Bias Analizi DIF (Differential Item Functioning) testleriyle kültürel taraflılık minimize edildi.

  • Teknoloji Soru senaryoları Python 3.12, NumPy 2.x, Pandas 3.x, Scikit-learn 1.6 sürümlerine göre günceldir (2025-Q2).

Show More

What Will You Learn?

  • Python ile veri analizi ve makine öğrenmesine yönelik projelerde temel ve orta seviye bilgiye sahip olduğunuzu gösterebileceksiniz
  • NumPy ve Pandas kullanarak veri işleme, temizleme ve dönüştürme adımlarını uygulayabileceksiniz
  • Matplotlib ve Seaborn ile veri görselleştirme tekniklerini etkili şekilde kullanabileceksiniz
  • Makine öğrenmesi algoritmalarının çalışma mantığını anlayarak uygun modeli seçip eğitebileceksiniz
  • Doğruluk, precision, recall, F1-score gibi değerlendirme metriklerini uygulayıp sonuçları analiz edebileceksiniz
  • Özellik ölçekleme ve veri ön işleme adımlarını uygulayarak modellerin başarımını artırabileceksiniz
  • Ensemble yöntemlerini kullanarak daha sağlam ve genelleyebilir modeller geliştirebileceksiniz
  • Gerçek dünyadan alınmış Python senaryoları üzerinde analitik düşünme ve uygulama yeteneğinizi pekiştirebileceksiniz
  • Kodlama bilginizi sınav sonrası edineceğiniz geri bildirimlerle daha ileriye taşıyabileceksiniz
  • Kazanacağınız dijital rozetle, LinkedIn ve GitHub profillerinizi öne çıkarabileceksiniz

Course Content

Makine Öğrenmesi ve Veri Bilimi Uzmanlığı, Python ile

  • Python ile Makine Öğrenmesi ve Veri Bilimi Sınavı

Student Ratings & Reviews

No Review Yet
No Review Yet
Scroll to Top