Veri Bilimi Okulu

Üye Ol
Giriş Yap
Frame 1000005891
Menu
Model Context Protocol (MCP) vs API: Yapay Zeka Uygulamaları İçin Yeni Standart
Büyük dil modellerinin gerçekten faydalı olabilmesi için harici veri kaynaklarıyla, hizmetlerle ve araçlarla etkileşim kurabilmeleri gerekiyor. Bu etkileşim geleneksel olarak...
Erkan ŞİRİN
Claude Desktop Windows’ta MCP Servers Kullanım Rehberi: AI Asistanınızı Güçlendirin
Yapay Zeka Dünyasının Yeni Gözdesi: Context Engineering
Veri Mahremiyeti: Bir Ürün Haline Mi Geldik?
Uçtan Uca Bir Data Engineering Projesi: Gerçek Hayat Simülasyonu
n8n Nedir?
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
SQL
SPSS
Spark
Sınıflandırma
Sınıfiçi Eğitimler
Scala
Regresyon
R
Python
PySpark
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
Çevirimiçi Eğitimler
Cassandra
Büyük Veri
Birliktelik Kuralları Analizi
AWS
Model Context Protocol (MCP) vs API: Yapay Zeka Uygulamaları İçin Yeni Standart
Model Context Protocol (MCP) vs API: Yapay Zeka Uygulamaları İçin Yeni Standart
Büyük dil modellerinin gerçekten faydalı olabilmesi için harici veri kaynaklarıyla,...
Claude Desktop Windows’ta MCP Servers Kullanım Rehberi: AI Asistanınızı Güçlendirin
Claude Desktop Windows’ta MCP Servers Kullanım Rehberi: AI Asistanınızı Güçlendirin
Yapay zeka teknolojisi hızla gelişirken, Claude gibi gelişmiş dil modelleri...
Yapay Zeka Dünyasının Yeni Gözdesi: Context Engineering
Yapay Zeka Dünyasının Yeni Gözdesi: Context Engineering
Yapay zeka (AI) teknolojisi, son birkaç yılda baş döndürücü bir...
Veri Mahremiyeti: Bir Ürün Haline Mi Geldik?
Veri Mahremiyeti: Bir Ürün Haline Mi Geldik?
Bilgi, her çağda güç olmuştur. Ancak günümüzde, bilginin ulaşılabilirliği, detay...
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
Veri Hazırlığının Vazgeçilmezi : Özellik Ölçeklendirme
Merhaba VBO okuyucuları! Bu yazımda sizlere veri hazırlığında çok önemli yeri olan ve Feature Scaling olarak da bilinen...
Anormallik Tespiti (Outlier Detection) Yöntemleri
Merhaba. Bu yazımda outlier detection Türkçe ifadesiyle aykırı gözlem (anomali), anormallik tespitinden bahsedeceğim. Yazının devamında aykırı, sıra dışı,...
Apache Spark ile Parquet Formatında Veri Yazma ve Okuma (Scala)
Merhaba. Bu yazımızda Apache Spark ile csv uzantılı bir veri dosyasını okuyup parquet uzantılı olarak diske kaydedeceğiz ve kaydettiğimiz parquet dosyasını tekrar...
Doğal Dili Anlama : Chatbot Nasıl Anlar ?
Chatbotlar tasarlanırken bu zaman kadar kullanılan üç yöntem vardır. Bunlar anahtar kelime, kural bazlı çalışma ve doğal dili...
İstatistik
Daha fazla istatistik makalesi görün
Regresyon Notları
Regresyon Notları
Bölüm 1 Lineer regresyon bir olayı, bir ilişkiyi açıklamak ve tahmin yürütmek için kullanılabilecek bir yaklaşımdır. Lineer regresyon...
Kategorik Veri Analizi ve Shiny Web Uygulamaları – 4
Kategorik Veri Analizi ve Shiny Web Uygulamaları – 4
Günümüzde gelişen teknolojilerle birlikte elimizdeki verileri kullanarak matematiksel modeller oluşturup, araştırılan konular hakkında tahminlemeler yapabiliyoruz. Bunu istatistik ile,...

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
Apache Spark AWS S3 Veri Kaynağı
Merhabalar. Bu yazımızda Apache Spark AWS S3 entegrasyonu yapacağız. Bu kapsamda bir Spark  dataframe'i AWS S3'e nasıl yazacağımızı...
IntelliJ IDEA ile Apache Spark Projesini Uzak YARN Cluster Üzerinde Çalıştırmak-1/2
1. Giriş Merhabalar. Uygulama geliştirirken geliştirme(dev), test ve canlı (prod) gibi farklı farklı ortamlar kullanırız. Farklı ortamlarda çalışırken...
R ile Metin Madenciliği | Bölüm 3/6
Önceki yazılarda metin madenciliği üzerine genel girişi yaptığımıza göre yavaş yavaş işi ilerletme zamanı geldi, ama önceki konuda...
Apache Spark2 Dataframe Tarih Saat İşlemleri
Merhaba, bu yazımızda Spark Dataframe tarih-saat için kullandığım bazı işlemleri paylaşacağım. Tarih saat işlemlerinde format dilden dile, ülkeden...

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