Veri Bilimi Okulu

Üye Ol
Giriş Yap
Frame 1000005891
Menu
FastAPI CORS
Eğer bir web uygulaması geliştirirken tarayıcı konsolunda şu hatayı gördüysen, muhtemelen tarayıcı CORS ayarlarına takıldın demektir. Access to fetch at...
Erkan ŞİRİN
GitHub’ı Docker Image Deposu Olarak Kullanma: GitHub Container Registry
Apache Airflow 3 ile DAG Dosyalarını GitHub’dan Okuma (Airflow Github)
Apache Airflow 3 Hakkında Mutlaka Bilmeniz Gereken 10 Kritik Değişiklik
LangChain Kısa ve Uzun Süreli Bellek (LangChain Short and Long Term Memory)
Agentic AI Framework’leri
Tüm Yazılar
Zaman Serisi
Yeni Başlayanlar
Yapay Zeka
Weka
Veri Ön İşleme
Veri hazırlığı
Veri Görselleştirme
Veri Bilimi
Uygulamalı İstatistik
Uygulama Araçları
Uygulama
Udemy Eğitimleri
Teori
Temel Linux
Teknik
Süreç Madenciliği
Style
SQL
SPSS
Spark
Sınıflandırma
Sınıfiçi Eğitimler
Scala
Regresyon
R
Python
PySpark
Proje Yönetimi
Pratik Bilgiler ve Komutlar
OneVsRest
Naive Bayes
model deployment
Model Değerlendirme
Minitab
Makine Öğrenmesi
Lojistik Regresyon
Lineer Cebir
Latent Dirichlet Allocation(LDA)
Kurulum
Kümeleme
Kubernetes
Knime
Karar Ağacı (Decision Tree)
Kafka
K-Ortalamalar(K-Means)
İstatistik
İş Zekası
İş Analitiği
IBM SPSS Statistics
how to learn python
Hiyerarşik Kümeleme
hive
Hadoop
Genel bir bakış
Flink
Excel
Ensembles
Elasticsearch
Ekonometri
Eğitimlerimiz
Duyurular & Etkinlikler
Doğrusal Regresyon
Docker
Distributed Systems
Derin Öğrenme
Data Engineering
CRM
Çok Değişkenli İstatistik
Cloud
Çevirimiçi Eğitimler
Cassandra
Büyük Veri
Birliktelik Kuralları Analizi
AWS
FastAPI CORS
FastAPI CORS
Eğer bir web uygulaması geliştirirken tarayıcı konsolunda şu hatayı gördüysen,...
GitHub’ı Docker Image Deposu Olarak Kullanma: GitHub Container Registry
GitHub’ı Docker Image Deposu Olarak Kullanma: GitHub Container Registry
Docker imajlarınızı nerede saklıyorsunuz? Docker Hub mu, AWS ECR mi,...
Apache Airflow 3 ile DAG Dosyalarını GitHub’dan Okuma (Airflow Github)
Apache Airflow 3 ile DAG Dosyalarını GitHub’dan Okuma (Airflow Github)
Selamlar! Nihayetinde Airflow DAG dosyalarını GitHub gibi uzak repolardan adam...
Apache Airflow 3 Hakkında Mutlaka Bilmeniz Gereken 10 Kritik Değişiklik
Apache Airflow 3 Hakkında Mutlaka Bilmeniz Gereken 10 Kritik Değişiklik
Apache Airflow 2'den 3'e Geçiş Rehberi | Son güncelleme: Aralık...
En Çok Okunanlar
cemal_de-project-bootcamp_kapak_960x640
Uçtan Uca Bir Data Engineering Projesi: Gerçek Hayat Simülasyonu
Veri mühendisliği son yılların en heyecan verici ve dinamik alanlarından biri. Ancak kitaplar, videolar ve online kurslar kadar...
Cemal
|
data_classes_kapak_960x640
Python dataclass
Veri sınıflarının Python’da nasıl çalıştığını ve neden geleneksel sınıflara göre daha avantajlı olduklarını hiç merak ettiniz mi? Bu...
Erkan ŞİRİN
|
dbt_DataBuildTool_ilesinem_kapak_960x640
dbt (DataBuildTool) ile Veri Analitiği Yolculuğunda Yeni Bir Dönem
Yeniden merhaba! Hemen hemen her yazımızda veri analitiğinin, karmaşık ve dinamik bir süreç olduğuna değiniyoruzdur.  Büyük veri setleri,...
Elif Sinem AKTAŞ
|
nasil_veri_muhendisi_olunur_kapak_960x640
Nasıl Data Engineer Olunur?
Data Engineer, veriyi talep edilen yer ve zamanda istenen format ve doğrulukta hazır bulunduran ve bunun için gerekli...
Erkan ŞİRİN
|
pandas_to_sql_mysql_trap_960x640
Pandas Dataframe'i Veri Tabanına Yazmanın En Kötü Yolu
Pandas dataframe veri bilimci ve mühendisleri tarafından çok yaygın kullanılan bir araç. Veriyi şekilden şekile sokmak için birebir....
Erkan ŞİRİN
|
Apache_Flink_Dataset_Veri_Analizi_Kapak_960x640
Apache Flink Dataset Api ile Temel Veri Analizi
Herkese merhabalar. Bu yazımızda Apache Flink Dataset Api ile örnek veri setleri üzerinden veri analizi yapacağız. Yapacağımız örnek...
Erkan ŞİRİN
|
Veri Bilimi
Daha fazla veri bilimi makalesi görün
K-Ortalamalar Kümeleme (K-Means Clustering) Giriş
Kümeleme notlarına devam ediyoruz. Serinin bir önceki yazısında kümeleme kavramına giriş yapmış uzaklık ve benzerlikten bahsetmiştik. Bu yazımızda K-Ortalamalar...
Sürü Psikolojisinin İkili Nitel Tercih Modelleri ile Belirlenmesi: Twitter Örneği
“Sosyal medya platformlarında neler yapabilirim?” sorusunu sorduğumuzda pek çok cevap olabileceğini görebiliyoruz. Gelişen teknolojiyle birlikte sosyal medya platformları,...
Kategorik Veri Analizi ve Shiny Web Uygulamaları – 5
Bundan önceki yazılarımda totaliter yönetim yapısını, halkın baskıcı bir yönetim sisteminin içerisine sokuşturulması ve içeride zorla tutulması şeklinde...
Doğal Dil İşleme Nedir ve Uygulama Alanları Nelerdir?
Merhaba arkadaşlar, başlıktan da anlaşılacağı üzere bu blog yazımda size kabaca doğal dil işleme ve uygulama alanlarından bahsedeceğim....
İstatistik
Daha fazla istatistik makalesi görün
Titanic Verisi ile No Free Lunch Teoremi ve Algoritmaların Kaggle’daki Başarısı
Titanic Verisi ile No Free Lunch Teoremi ve Algoritmaların Kaggle’daki Başarısı
https://www.kaggle.com/c/titanic No Free Lunch Teoremi kısaca Makine Öğrenmesi algoritmalarının birbirlerine üstün olmadıklarını belirtir. Bir iş probleminin çözümü, kullanılan...
Veri Bilimci Kimdir? – Data Scientist Kimdir?
Veri Bilimci Kimdir? – Data Scientist Kimdir?
Bilgi teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte veri edinme, saklama, iletme ve işleme maliyetleri oldukça düşmüştür. Gün geçtikçe birim depolama maliyetleri...

VBO Video İçerikleri

R Shiny ile FIFA 19 Dashboard Tasarlamak
MLOps Bootcamp öğrencilerimizden Cemal Cici deneyimlerini ve düşüncelerini sizlerle paylaştı
Kubernetes Ortamında Data Engineering
Google Cloud’da Data Engineer Olmak
AI Projelerinde Data Engineering
Uygulama Araçları
Daha fazla uygulama araçları makalesi görün
Minitab Destekli İstatistiksel Analiz Eğitimleri – Ders 2/9 [Gage R&R Analizi]
      Sürekli veri setleri üzerinde uygulanabilen,  analiz yolu aşağıda gösterildiği gibi Stat - Quality Tools -...
Apache Spark’a Giriş
Verinin her geçen gün katlanarak büyüdüğü günümüz dünyasında o veriyi işleyebilmenin ve veriden anlamlı çıkarımlarda bulunabilmenin önemi de...
BG11: Edge Server Hazırlama (httpd ve pssh)
Şimdiye kadar cluster planımızı yaptık, birbiriyle haberleşen 6 sunucu hazırladık. Cluster planımızda node3'ü edge server olarak belirlemiştik. Bu yazımızda...
R ile Veri Manipülasyonu | Bölüm 1/3
Elimizde her zaman iyi bir veri seti olmayacaktır. Özellikle bazı veriler için uzun ve yorucu veri manipülasyonları yapıldıktan...

Password Requirements:

  • At least 8 characters
  • At least 1 lowercase letter
  • At least 1 uppercase letter
  • At least 1 numerical number
  • At least 1 special character