Python ile Makine Öğrenmesi ve Veri Bilimi
Kurs Hakkında
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.
Bu sınav, temel + orta seviye ML/DS bilgi ve becerilerini nesnel olarak doğrulayan, kariyerinizde sayısal bir “kanıt” sunan küresel ölçekte geçerli bir sertifikadır.
2. 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
-
Küresel Tanınırlık OptiWisdom dijital rozetleri, LinkedIn ve GitHub profillerinde tek tıkla doğrulanır.
-
Gelir Potansiyeli AI/ML yetkinlik rozetine sahip profesyoneller, aynı görev tanımındaki meslektaşlarına kıyasla yıllık ortalama %12 daha yüksek maaş teklifi almaktadır.businessinsider.com
-
Proje ve İhale Avantajı Kurumsal tekliflerinizde ölçme-değerlendirme ile ispatlanmış uzmanlık puan getirir.
-
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).
Course Content
Makine Öğrenmesi ve Veri Bilimi Uzmanlığı, Python ile
-
Python ile Makine Öğrenmesi ve Veri Bilimi Sınavı
Student Ratings & Reviews
