Veri Bilimi Okulu

Üye Ol
Giriş Yap
Frame 1000005891
Menu
LangChain ve Qdrant ile Vector Store Kullanımı: Türkçe Bir Rehber
Merhaba! Bu blog yazısında, LangChain ve Qdrant kullanarak nasıl bir vektör veritabanı oluşturabileceğinizi ve bu sistemi soru-cevap uygulamaları gibi senaryolarda...
Erkan ŞİRİN
Ansible ile Trino Cluster Kurulumu
Airflow-GitHub Entegrasyonu: GitHub DAG Dosyalarınız Anında Airflow’da
Docker ile Oracle XE Veritabanı Kurulumu
Apicurio Schema Registry ve Kafka ile Veri Akışı Yönetimi
Linux Container SSH Bağlantısı
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
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
LangChain ve Qdrant ile Vector Store Kullanımı: Türkçe Bir Rehber
LangChain ve Qdrant ile Vector Store Kullanımı: Türkçe Bir Rehber
Merhaba! Bu blog yazısında, LangChain ve Qdrant kullanarak nasıl bir...
Ansible ile Trino Cluster Kurulumu
Ansible ile Trino Cluster Kurulumu
Ansible ile Trino: Kolayca Dağıtım Yapın! Modern veri analiz araçlarından...
Airflow-GitHub Entegrasyonu: GitHub DAG Dosyalarınız Anında Airflow’da
Airflow-GitHub Entegrasyonu: GitHub DAG Dosyalarınız Anında Airflow’da
Airflow-Github veri akışları (data pipelines) orkestrasyonu için sektörde yaygın olarak...
Docker ile Oracle XE Veritabanı Kurulumu
Docker ile Oracle XE Veritabanı Kurulumu
Veri yönetimi ve iş süreçlerinde güvenilir, yüksek performanslı bir veritabanı...
En Çok Okunanlar
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
|
Datalake lakehouse datawarehouse
Database, Datawarehouse, Datalake derken bir de Lakehouse mu çıktı başımıza?
Geçenlerde lakehouse kavramını duyunca Hoppalaaa!!! diyesim geldi. Neredeyse her güne yeni bir kavramla uyandığımız bir devirde yaşıyoruz. Daha...
Erkan ŞİRİN
|
big_data_egitimi_blog_960x640_kapak
Big Data Eğitimi (Büyük Veri Eğitimi)
Hadoop büyük veri eğitimini sektör tecrübeleri eğitmenlerden öğrenin. Hadoop big data eğitimi özellikle büyük veri konusunda ilerlemek isteyenler...
Veri Bilimi Okulu
|
Veri Bilimi
Daha fazla veri bilimi makalesi görün
XGBoost Nasıl Çalışır? Neden İyi Performans Gösterir?
XGBoost, Gradient Boosting algoritmasının optimize edilmiş yüksek performanslı halidir. Yazıda XGBoost’un nasıl çalıştığı ve performansı incelenmiştir.
Birliktelik Kuralları Analizi (Association Rules Analysis)
Merhaba, Uzun bir aradan sonra Veri Madenciliğinin esas konularından biri olan Birliktelik Kuralları yazısı ile karşınızdayım. Birliktelik Kuralları...
MLOps Nedir? Yeni Başlayanlar için Bir Rehber
Merhabalar. Bu yazımızda MLOps nedir? sorusunun cevabını arayacağız. MLOps'un açılımı Machine Learning Operations'dır, odak noktası ise yapay öğrenme...
Veri Madenciliğinde Kümeleme (Clustering)
√Kümeleme sınıflandırmadan farklı olarak denetimsiz/eğitimsiz bir yöntemdir. Sınıflandırmada bir hedef değişken vardır ve veri setinin bir kısmı eğitim...
İstatistik
Daha fazla istatistik makalesi görün
SSIS’de Union All
SSIS’de Union All
Bu yazımda SSIS’de Union All görevini kullanmayı göreceğiz. Örnek paket çalıştırarak SSIS’de neden Union All var ve nasıl...
Word2Vec
Word2Vec
Aralık ayı blog yazımın konusu olan, word2vec’ten yani kelime temsil (word embedding) yöntemini teoride açıkladıktan sonra Pyhton programlama...

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
Kategorik Veri Analizi ve Shiny Web Uygulamaları – 1
Canlılar milyonlarca yıldır belirli durumlarda hayatta kalabilmek için geçmiş tecrübelerden, günümüz diliyle geçmiş Data’lardan faydalanarak bazı hayatta kalma...
R ile Makine Öğrenmesi Uygulamaları: Lojistik Regresyon
Fahreneight 451, bir kitabı yakmak için gereken sıcaklık değeridir. İnsanlığın bilincini oluşturan, gerçeklik hakkında bilgiler veren, devletler kurup...
Sahte Haberlerin Belirlenmesi
“A lie gets halfway around the world before the truth has a chance to get its pants on.”...
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...

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