Bayrama Özel Paket Fırsatlar Seni Bekliyor 🍭
Kampanyanın bitmesine
Miuul Logo
Data Scientist Bootcamp
Sohbete Başla

Data Scientist Bootcamp

Hızlandırılmış Veri Bilimci Yetiştirme Programı ile kısa sürede Veri Bilimci olabilmek için gereken yetkinlikleri kazanın.

13 Hafta

Sektörden Mentorler

Takım Çalışmaları

HR Sorularına Hazırlık

Sektör Projeleri

Sertifika

Mezunlarımızın Çalıştığı Şirketler

MIT’nin sektör profesyonelleri için kullandığı müfredat baz alınarak oluşturulan içerikler kariyer yolcuğunuzda size bir rota çizmek üzere tasarlanmıştır. Katılımcıların kendi zaman planları ve kendi öğrenme hızları doğrultusunda takip edebildikleri kaliteli video içeriklerinden oluşan eğitim programımız, bu alanda uluslararası deneyime sahip bir ekip tarafından hazırlanmıştır. Beceri odaklı, endüstri tarafından tanınan ve global standartlara uyumlu olarak geliştirdiğimiz eğitimlerimiz, kariyer ve iş hedefleri üzerine yapılandırılmıştır.

Eğitmen

Vahit Keskin

PROGRAM

Data Scientist Bootcamp

Hafta 1 4 Saat

Veri Bilimi için Python Programlama I

PyCharm, Virtual Environment ve Dependency Management konuları ile büyük ölçekli projeler için kendi çalışma ortamınızı oluşturmayı ve yönetmeyi öğreneceksiniz. Çalışma ortamı ayarları gerçekleştirildikten sonra Python programlamanın temellerini oluşturan veri yapılarını kapsamlı bir şekilde öğrenme imkanı bulacaksınız. Sıfırdan kapsamlı bir şekilde ileri seviye fonksiyonları yazmayı öğrenecek ve zor senaryolar için kendi fonksiyonlarınızı yazabileceksiniz. Comprehensions konusu ile veri bilimi ve makine öğrenmesi süreçlerini ölçeklenebilir pipeline’lar ile sürdürebilmek için çok değerli bilgiler edineceksiniz.

  • Pycharm
  • Python İlk Adımlar
  • Virtual Environment
  • Package Management
  • Virtual Environment & Package Management

  • Veri Yapılarına Giriş
  • Sayılar
  • Karakter Dizileri
  • String Metodları
  • Liste
  • Sözlük
  • Tuple
  • Set

  • Fonksiyonlara Giriş ve Fonksiyon Okuryazarlığı
  • Docstring
  • Fonksiyonların Statement Bölümleri
  • Ön Tanımlı Argümanlar
  • Ne Zaman Fonksiyon Yazılır
  • Return
  • Fonksiyon İçerisinden Fonksiyon Çağırmak
  • Local & Global Değişkenler

  • If
  • Else & Elif
  • For Döngüsü
  • Uygulama - Mülakat Sorusu Alternating
  • Break & While & Continue
  • Enumerate
  • Uygulama - Mülakat Sorusu Enumerate
  • Alternating Fonksiyonunun Enumerate ile Yazılması
  • Zip
  • Lambda & Map & Filter & Reduce

  • List Comprehensions
  • Dict Comprehensions
  • Uygulama - Mülakat Sorusu Dict Comprehensions
  • List & Dict Comprehensions Uygulamaları 1
  • List & Dict Comprehensions Uygulamaları 2
  • List & Dict Comprehensions Uygulamaları 3

Hafta 2 3 Saat

Veri Bilimi için Python Programlama II

 Veri bilimi, makine öğrenmesi ve yapay zeka uygulamaları için kaçınılmaz olan temel kütüphanelerden NumPy ve Pandas'ı öğreneceksiniz.

  • Python ile Veri Analizine Giriş
  • NumPy Giriş
  • NumPy Array'i Oluşturma
  • NumPy Array Özellikleri
  • Reshaping
  • Index İşlemleri
  • Fancy Index
  • Matematiksel İşlemler
  • NumPy Koşullu İşlemler

  • Pandas Series
  • Veri Okuma
  • Veriye Hızlı Bakış
  • Pandas Seçim İşlemleri
  • Değişkenler Üzerinde İşlemler
  • Loc & Iloc
  • Koşullu Seçim
  • Toplulaştırma & Gruplama
  • Pivot Table
  • Apply & Lambda
  • Birleştirme İşlemleri

  • Kategorik Değişken Görselleştirime
  • Sayısal Değişken Görselleştirme
  • Matplotlib Özellikleri
  • Seaborn ile Veri Görselleştirme

  • Genel Resim
  • Kategorik Değişken Analizi I
  • Kategorik Değişken Analizi II
  • Sayısal Değişken Analizi
  • Değişkenlerin Yakalanması
  • Hedef Değişken Analizi
  • Korelasyon Analizi

Hafta 3 5 Saat

CRM Analitiği

CRM Analitiği çalışmaları sektörde kendine en fazla yer bulan iş uygulamalarındandır. Python ile müşteri verilerini analiz etmek, müşterileri daha yakından tanımak, müşterileri segmentlere ayırmak, segmentlere özel iş kararları alabilmek ve müşterileri elde tutmak için müşteri terk modelleri geliştirme konuları ele alacağız. Programlama ve veri analizi kabiliyetlerinizi gerçek iş problemleri ile pekiştirme şansı edineceksiniz.

Endüstri projesi veri sponsoru :

Zamana dayalı çeşitli matematiksel göstergeleri inceleyerek ürün performans durumları hakkında yorum yapabilme ve temel dijital pazarlama metriklerini analiz etme fırsatlarına sahip olacaksınız.

  • CRM Analitiğine Giriş
  • Temel Performans Göstergeleri
  • Kohort Analizi

Sektörde en fazla kullanılan uygulamalarla müşterileri satın alma davranışlarına göre kural tabanlı olarak segmentlere ayırabileceksiniz.RFM ile Müşteri Segmentasyonu

  • Veriyi Hazırlama
  • RFM Metriklerinin Hesaplanması
  • RFM Skorlarının Hesaplanması
  • RFM Segmentlerinin Oluşturulması
  • Tüm Sürecin Fonksiyonlaştırılması

Müşteri yaşam boyu değerini satın alma ve karlılık pattern'larını göz önünde bulundurarak matematiksel ve istatiksel modellemeler ile oluşturacaksınız. Bu yöntemler sayesinde yeni müşterinize davranışınızı daha kolay tespit edebileceksiniz.CLTV (Müşteri Yaşam Boyu Değeri)

  • Veriyi Hazırlama
  • Ortalama Sipariş Değeri
  • Satın Alma Sıklığı
  • Tekrarlama Oranı ve Kaybetme Oranı
  • Kar Marjı
  • Müşteri Değeri
  • Müşteri Yaşam Boyu Değeri
  • Segmentlerin Oluşturulması
  • Tüm İşlemlerin Fonksiyonlaştırılması

Ürün veya hizmeti bırakmaya karar veren müşteri davranış kalıplarını inceleyerek önlem almanıza yardım edecek modelleme projeleri geliştireceksiniz.Customer Lifetime Value Prediction 

  • BG/NBD ile Beklenen İşlem Sayısı
  • Gamma-Gamma Alt Model
  • BG/NBD ve Gamma-Gamma ile CLTV Tahmini
  • Verinin Okunması
  • Lifetime Veri Yapısının Hazırlanması
  • BG/NBD Modelinin Kurulması
  • Gamma-Gamma Modelinin Kurulması
  • BG/NBD ve Gamma-Gamma Modeli ile CLTV'nin Hesaplanması
  • Müşteri Segmentlerini Oluşturma
  • Çalışmanın Fonksiyonlaştırılması

Hafta 4 3 Saat

Ölçümleme Problemleri

Ürünlerin puanlanmasında kullanılan yaklaşımlar ve  satın alma kararlarımızı etkileyen en önemli faktör olan yorum ve  rating'lerin sıralanma yöntemleri hakkında bilgi edineceksiniz.

Ürünlerin puanlanmasında kullanılan yaklaşımlar hakkında bilgi edinecek ve İstatistiksel yöntemler yardımıyla yapılabilecek en yansız puanlama yaklaşımını öğreneceksiniz.Ölçüm Problemleri

  • Ürün Puanlama
  • Ortalama
  • Puan Zamanlarına Göre Ağırlıklı Ortalama
  • Kullanıcı Temelli Ağırlıklı Ortalama
  • Ağırlıklı Derecelendirme

Ürünlerin aldığı yorum ve ratingler, satın alma kararlarımızı etkileyen en önemli faktördür. Kullanıcılar tarafından yapılan yorum ve verilen rating'lerin sıralanma yöntemleri hakkında bilgi edineceksiniz.Ürün Sıralama

  • Derecelendirmeye Göre Sıralama
  • Yorum ve Satın Alma Sayısına Göre Sıralama
  • Derecelendirme, Satın Alma, Yoruma Göre Sıralama
  • Bayes Ortalama Derecelendirme Puanı
  • Karma Sıralama
  • IMDB Film Puanlama ve Sıralama
  • IMDB Ağırlıklı Derecelendirme
  • Bayes Ortalama Derecelendirme Puanı

Kullanıcıların satın alma kararlarında önemli bir etken olan yorumların sıralanma yöntemleri hakkında bilgi edineceksiniz.Yorum Sıralama

  • Üst-Alt Farkı Skoru
  • Ortalama Puan
  • Wilson Alt Sınır Puanı
  • Örnek Uygulama

  • AB Testi 
  • Örneklem 
  • Betimsel İstatistikler 
  • Güven Aralıkları
  • Korelasyon 
  • Hipotez Testleri 
  • AB Testi ( Bağımsız İki Örneklem T Testi )
  • İki Grup Oran Karşılaştırma ( İki Örneklem Oran Testi )
  • İkiden Fazla Grup Ortalaması Karşılaştırma ( ANOVA-Analysis of Variance )

Hafta 5 7 Saat

Tavsiye Sistemleri

Tavsiye sistemleri Netflix, Facebook, Amazon, Spotify, Pinterest ve Instagram gibi teknoloji devlerinin başarılarında anahtar rolü oynuyor. Bu nedenle, veri bilimi dünyasında kritik bir yer tutan tavsiye sistemlerini kapsamlı şekilde ele alan bu modülde önemli bir yetkinlik kazandırmaktadır. Bu eğitimde tavsiye sistemlerinin teknik arka planını anlayacak ve Python ile tavsiye sistemi geliştirme seviyesine çıkacaksınız.

Endüstri projesi veri sponsoru :

Müşterilerin alışverişlerinde yer alan ürünler arasındaki birliktelik kurallarının nasıl oluşturulduğu hakkında bilgi edineceksiniz. Böylece; müşteri satın alma alışkanlıklarını tespit ederek, ürün önerilerinin nasıl yapıldığı hakkında fikir edinmiş olacaksınız.Tavsiye Sistemleri

  • Birliktelik Kural Öğrenimi
  • Apriori Algoritması
  • Apriori Nasıl Çalışır?
  • Birliktelik Kuralı Temelli Tavsiye Sistemi
  • Birliktelik Kuralı Öğrenimi
  • Veri Ön İşleme
  • Arl Veri Yapılarını Hazırlamak
  • Birliktelik Kuralları Analizi
  • Çalışmanın Scriptini Hazırlama
  • Ürün Önerme Uygulaması

Beğenilen bir ürünün içeriğinin benzerliğinden yola çıkarak, yeni bir ürünün nasıl tavsiye edilebileceği hakkında bilgi edineceksiniz. Bunu yaparken TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) matrisinin kullanımı hakkında bilgi edineceksiniz.İçerik Temelli Filtreleme

  • Count Vector
  • Metin Vektörleştirme
  • İçerik Temelli Tavsiye Sistemleri
  • TF-IDF Matrisinin Oluşturulması
  • Cosine Sim Hesaplama
  • Benzerliklerine Göre Önerilerin Yapılması
  • Çalışmanın Scriptini Hazırlama

Kullanıcıların geçmiş beğenileri ya da puanlamalarını temel alarak, kullanıcı ve öğeler arasındaki benzerlikleri (user-based, item-based) tespit eden yöntem ile; daha önce önerilmemiş ürünlerin kullanıcıya nasıl önerildiğini öğrenme imkanı bulacaksınız.İş Birlikçi Filtreleme

  • Item-Based Tavsiye Sistemi
  • Item-Based İş Birlikçi Filtreleme
  • User Movie Df'in Oluşturulması
  • Item-Based Film Önerilerinin Yapılması
  • Çalışmanın Scriptini Hazırlama
  • Kullanıcı Tabanlı İş Birlikçi Filtreleme
  • Kullanıcı Tabanlı İş Birlikçi Filtreleme
  • Veri Setini Hazırlama
  • İzlenen Filmleri Getirme Uygulaması
  • Aynı Filmleri İzleyen Diğer Kullanıcılar
  • Benzerliklerin Belirlenmesi
  • Skor Hesaplama
  • Çalışmanın Fonksiyonlaştırılması

Kullanıcının puanlamadığı ürünlere, aynı kullanıcının verebileceği puanı tahmin etmek üzerine kurulu bu yöntemde, Matrix Factorization yönteminin çalışma prensibi hakkında bilgi edineceksiniz.Matris Çarpanlarına Ayırma

  • Gradyan İniş
  • Verinin Hazırlanması
  • Modelleme
  • Model Kurma
  • Final Model ve Tahmin

Hafta 6 1 Saat

ARA

1 hafta eğitime ara verilecek.

Hafta 7 4 Saat

Özellik Mühendisliği

Veri bilimi süreçlerinin çok büyük bir kısmını, veri temizliği ve değişken mühendisliği oluşturmaktadır. Bu eğitim; ham veriyi temizleyerek, ilgili veriden yeni özellik çıkarmak ve modele girmeye uygun olmayan değişkenleri dönüştürmek için öğrencilerin belirli yaklaşımlar edinmesini amaçlamaktadır. Edinilen yaklaşımlar sayesinde veri setini bir makine öğrenmesi (machine learning) modeline girmeye uygun hale getirme konusunda gerekli altyapıyı edineceksiniz.

Veri setindeki aykırı gözlemler ile mücadele etme yöntemleri hakkında bilgi edineceksiniz.

  • Özellik Mühendisliği ve Veri Ön İşleme
  • Aykırı Değerler
  • Aykırı Değerleri Yakalama
  • Fonksiyonlaştırma
  • Aykırı Değerlere Erişmek
  • Aykırı Değer Problemini Çözme
  • Çok Değişkenli Aykırı Değer Analizi 

Veri setindeki eksik gözlemler ile mücadele etme yöntemleri hakkında bilgi edineceksiniz.

  • Eksik Değerler 
  • Eksik Değerleri Yakalama
  • Eksik Değer Problemini Çözme
  • Kategorik Değişken Kırılımında Değer Atama
  • Tahmine Dayalı Atama İşlemi
  • Eksik Verinin Yapısını İncelemek
  • Eksik Değerlerin Bağımlı Değişken ile Analizi

Veriyi makine öğrenmesine girmeden önce sayısal ifadelerle temsil etmemizi sağlayan  LabelEncoder ve One-Hot Encoding yaklaşımları ve uzaklık temelli makine öğrenmesi algoritmalarında model performansını önemli ölçüde etkileyen değişken standartlaştırma ve değişken dönüşüm işlemleri hakkında bilgi edineceksiniz.

  • Label Encoding
  • One Hot Encoding
  • Rare Encoding
  • Rare Encoding Fonksiyonu
  • Özellik Ölçeklendirme 

Regular expression yardımıyla, ham veriyi temizleyerek anlamlı hale getirmek için kullanılan yöntemler hakkında bilgi edineceksiniz.

  • Özellik Çıkarımı
  • Binary Features
  • Text Features
  • Regex Features
  • Date Features
  • Özellik Etkileşimleri 

Hafta 8 2 Saat

Makine Öğrenmesi I

Makine öğrenmesine giriş yapacağınız bu bölümde makine öğrenmesi için gerekli olan temel kavramları; Bağımlı ve bağımsız değişken/değişkenler arasındaki ilişkiyi doğrusal olarak modelleyen doğrusal regresyon algoritmasının teorisini ve sınıflandırma problemi için bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi doğrusal olarak modelleyen lojistik regresyon algoritmasının teorisini öğrenecek ve uygulamasını gerçekleştireceksiniz.

Endüstri projesi veri sponsoru :

  • Doğrusal Regresyon Teori
  • Regresyon Modellerinde Başarı Değerlendirme ( MSE, RMSE, MAE )
  • Parametrelerin Tahmin Edilmesi ( Ağırlıkların Bulunması )
  • Doğrusal Regresyon için Gradient Descent
  • Basit Doğrusal Regresyon Modeli
  • Doğrusal Regresyonda Tahmin İşlemleri
  • Doğrusal Regresyonda Tahmin Başarısı
  • Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli
  • Çoklu Doğrusal Regresyonda Tahmin İşlemleri
  • Çoklu Doğrusal Regresyonda Tahmin Başarısı
  • Gradient Descent ile Doğrusal Regresyon

  • Değişken Türleri
  • Öğrenme Türleri
  • Problem Türleri
  • Model Başarı Değerlendirme Yöntemleri
  • Model Doğrulama Yöntemleri
  • Yanlılık-Varyans Değiş Tokuşu

  • Lojistik Regresyon Teori
  • Lojistik Regresyon için Gradient Descent
  • Sınıflandırma Problemlerinde Başarı Değerlendirme
  • Karmaşıklık Matrisi ( Confusion Matrix )
  • Classification Threshold
  • ROC Eğrisi ( ROC Curve )
  • LOG Loss
  • Problem Veri Seti Hikayesi
  • Keşifçi Veri Analizi ( EDA )
  • Veri Ön İşleme ( Data Pre-Processing )
  • Modelleme
  • Model Başarı Değerlendirme
  • Model Doğrulama
  • 10 Katlı Çapraz Doğrulama ( 10-Fold Cross Validation )

Hafta 9 4 Saat

Makine Öğrenmesi II

Makine öğrenmesi dünyasında çok geniş bir alana sahip olan karar ağaçlarının temelini oluşturan CART’ın teorisini öğrenecek ve uygulamasını gerçekleştireceksiniz.

Gelişmiş ağaç yöntemlerine giriş yapacak, Random Forests ve Gradient Descent temelli ağaç yöntemleri ele alınacaktır.

Endüstri projesi veri sponsoru :

  • CART Teori
  • CART Kütüphane Kurulumları
  • Modelleme
  • Hiperparametre Optimizasyonu
  • Özellik Önemi ( Feature Importance )
  • Öğrenme Eğrileriyle Model Karmaşıklığını Analiz Etme
  • Görselleştirme
  • Karar Kuralları
  • Karar Kurallarının Python Kodlarını Çıkartma
  • Python Kodları ile Tahmin İşlemleri

  • Rastgele Ormanlar ( Random Forests )
  • XGBoost ( eXtreme Gradient Boosting )
  • LightGBM
  • CatBoost
  • Feature Importance
  • RandomSearchCV
  • Öğrenme Eğrileriyle Model Karmaşıklığını İnceleme

Hafta 10 3 Saat

Makine Öğrenmesi III

Modele verilebilecek herhangi bir bağımlı değişken olmadığı durumlarda, verideki gözlemleri uzaklık tabanlı gruplayarak sınıflandırmamızı sağlayan modeller hakkında bilgi edineceksiniz.

Uçtan uca bir makine öğrenmesi pipeline oluşturma sürecini öğrenme imkanı bulacaksınız.

Endüstri projesi veri sponsoru :

  • K-Ortalamalar ( K-Means )
  • Hiyerarşik Kümeleme ( Hierarchical Cluster )
  • Temel Bileşen Analizi ( Principal Component Analysis )
  • Temel Bileşen Regresyon Modeli ( PCR )

  • Keşifçi Veri Analizi
  • Veri Ön İşleme
  • Base Models
  • Automated Hyperparameter Optimization
  • Stacking & Ensemble Learning
  • Prediction of New Observation
  • Pipeline

Hafta 11 4 Saat

MS SQL Sorgulama

Veri bilimi yolculuğunun temelinde en bilinmesi gereken konulardan biri olan veritabanı sistemleri ve ilişkisel veritabanlarını sorgulama dili olan SQL dilini öğreneceğiz. Bu eğitimde veri ile konuşmanın alfabesi diyebileceğimiz SQL dili ile gerçek veri ve gerçek hayat senaryoları üzerinde uygulamalar yapacağız.

Endüstri projesi veri sponsoru :

  • Giriş 
  • SQL'ın Tarihi 
  • Neden SQL? 
  • Temel Kavramlar 
  • İlişkisel Veritabanı Kavramı

  • Veri Tipleri Giriş 
  • Tamsayı Veri Tipleri 
  • String Veri Tipleri 
  • Ondalık Sayı Veri Tipleri 
  • Tarih Saat Veri Tipleri 
  • Diğer Veri Tipleri

  • SQL Giriş 
  • Select Komutu 
  • Insert Komutu 
  • Update Komutu 
  • Delete Komutu 
  • Where Komutu 
  • And Or Operatorleri Giriş 
  • And Operatoru 
  • Or Operatoru 
  • And Or Operatorleri Birlikte Kullanım 
  • Update Delete Where Komutu Kullanımı 
  • Distinct Komutu 
  • OrderBy Komutu 
  • Top Komutu

  • Örnek Veritabanı Tanıtımı 
  • Örnek Veritabanı Restore 
  • Aggregate Functions GroupBy 
  • Alıştırmalar

  • İlişkisel Veritabanı Giriş 
  • Neden İlişkisel Veritabanı
  •  E-Ticaret Sistemi Giriş
  •  User ve Adress Tabloları Tanıtım
  •  Geleneksel Yöntemler 
  • Join Kullanımı 
  • Order, Order Details, Items Tabloları 
  • Join Türleri 
  • Alıştırmalar
  • SubQuery Kavramı

Projeler

Eğitim içeriklerini gerçek iş dünyası projeleriyle güçlendirerek eşsiz kılmak için lider firmalar ile veri sponsorluğu kuruyoruz. Erişeceğiniz projelerin bir kısmına göz atın.

Başarı Hikayeleri

Kararsız kaldığınız her an vakit kaybı diyebilirim. Ben kararsız kaldığım için tam olarak böyle hissediyorum. Her ne kadar mezun olduğum dönem şahane geçmiş olsa da daha erken başlamayı isterdim. Ayrıca eğitim bitse de Miuul'un bir parçası olmayı hep isteyeceksiniz.

Aylin Kaya

Erp Uzman Yardımcısı, Sanica Isı

Hiçbir şey olmuyorsa bile muhakkak bir şeyler oluyordur. Tereddütte kalan herkese bu serüvene dahil olmasını şiddetle tavsiye ederim. Miuul bana sadece eğitim katmadı, sayesinde çok güzel insanlarla denk gelme fırsatı yakaladım.

Selin Öğütcü

Business Intelligence Consultant, IBSS Technology and Software

Gönül rahatlığıyla, tereddüt etmeden Bootcamp'e katılabilir. Bu alanda çalışmaktan keyif alıyorsanız, bu işi keyifle yapan kişilerden öğrenmenizi tavsiye ederim

Veysel Murat Görken

Data Analist, İzmir Büyükşehir Belediyesi

Eğitim içeriğine göre bu fiyata bu bilgiler asla hiçbir yerde bulunmaz. İş hayatına hazırlıksız girmek istemiyorsanız bu bootcamp kesinlikle tavsiyemdir. Her hafta düzenli takip edip akışta kalarak başladığınız andan en son bitiş anına kadar zirveninde ötesine geçiyorsunuz.

Nur Fatma Atıcı

Bireysel CRM ve Kampanya Servisi, Albaraka Türk

Eğitim süresi boyunca asla yalnız hissetmeyeceksiniz. Seviyeniz ne olursa olsun detaylı bilgiler öğrenip, pekiştirebiliyorsunuz. Mentörler her zaman çok destekçi aynı şekilde takım arkadaşları da.

Merve Elmas

Customer Analytics Specialist, Toyota Türkiye

Kararsız kalanlar kesinlikle beklentilerini iyi belirlemeli. Kursun hakkını verenler kısa süre içerisinde iş bulabiliyor veya mevcut işlerinde öne çıkabiliyor.

Mehmet Tunahan Okumuş

IT Uzmanı, Anadolu Grup

Ben kararsızlığı yenip bootcamp’e başladım ve sonucunda da istediğim alanda çalışma fırsatı yakalım. Her şeyden öte Miuul size mükemmel bir deneyim sunuyor.

Kerem Can Öztekin

Data Scientist, Ekol Lojistik

Böyle bir ekosistemin içinde hem network edinmek hem de gerçek hayat problemlerini çözerek güzel bir GitHub, Kaggle ve LinkedIn profili oluşturmak çok kıymetli avantajlarından.

Vehbi Yağız Karakaya

AI/ML Solutions Architect, Practicus AI

Hedefim Turkcell Genel Merkezde çalışmaktı. Beni hedefime götüren kıymetli Vahit hoca ve Miuul ekibi oldu :) Onların eğitim içeriğine, kaliteli hocalarına ve samimiyetlerine sağlık!

Ayşe Tosun

Associate Analyst, Turkcell Genel Merkez

Eğitimden tam anlamıyla verim almak istiyorsanız 4 aylık bir süreci asosyal olarak geçirmeniz gerekiyor. 4 ay'ın sonunda yaşadığınız değişime sizler bile inanamayacaksınız.

Ayhan Topçu

Data Scientist, Deloitte

Program süresince birlikte çalıştığım diğer katılımcılarla güçlü bağlar kurduk ve bugün bile işbirliği yapmaktan keyif alıyoruz. Kendinize yatırım yapmaktan korkmayın!

Tarık Kaan Koç

Data Scientist, IBTECH

Bootcamp’e başlamadan önce acaba ben de yapabilir miyim düşüncelerim vardı, başladıktan sonra hiç düşünmediğim zorluklarla karşılaştım ama şu an 7 aydır veri analisti olarak çalışıyorum.

Tuğba Berberoğlu

Veri Analisti ve Raporlama Uzmanı, Teleperformance

Konular ağır fakat kolay ve gereksiz ayrıntıların olmadığı bir dille ana hedefe odaklanılarak hazırlanmış bir kurs. Beğendiğim için de hala buradayım ve bir kursa daha devam etmekteyim. :)

Emine Bozkurt

Data Engineer, Vodafone

Vahit ve Erkan hocalardan 1 kelime bile öğrenemeyeceğine inanan bir kişi bile hem mentor hem de diğer katılımcıların etkileşimi sayesinde bu kurs sayesinde çok şey öğrenecektir.

Mehmet Emin Baydilli

Data Scientist, Türk Telekom

Benim gibi farklı alanlardan gelenlere seslenmek istiyorum: Hiçbir şey için geç değil, düzenli çalışma ve odak ile her şeyi başarabilirsiniz! Kısa sürede bu kadar şey öğrendiğimi asla hatırlamıyorum.

Emre Özyürek

Data Analyst, Ozan Super App

Eğer yeni fırsatlar yaratmak ve değerlendirmek istiyorsanız bir an önce düşünmeyin ve girin. Miuul'un güvenilirliği ve yetkinliği sektörel bazda tanınmış ve kendini bir kanıtlamış bir kurumdur.

Cem Bıkmaz

Machine Learning Engineer, New Mind

Öğrendiklerimle birlikte Discord uygulamasında film tavsiyelerinde bulunan bir chatbot geliştirdim. Konu içerikleri çok geniş ve aklınıza gelebilecek her projede, sektörde uygulama yapabiliyorsunuz.

Osman Emre Öz

Data Scientist, Datamind

Sadece teorik bilgi vermekle kalmayıp, gerçek dünya uygulamalarıyla da konuları pekiştirmenizi sağlıyor. Veri bilimine adım atmayla kalmayacak, kariyerinizi ileriye taşıyabileceksiniz.

Hanife Salman

Deeptech/AI Research & Development Intern, ArVis Technology

Hem çeşitli konuların derinliklerini öğrenip uygulamasını yapıyorsunuz ve burada bulunduğunuz sürede size aktif bir öğrenme imkanı sunuluyor. Bu açılardan Miuul sunduğu eğitim ile farklılaşıyor.

Anıl Şanlı

Data Scientist, Datamind

Hiçbir yerde görmediğiniz bilgiler öğrenecek ve kurs bittiğinde bu işin okulunu okumuş gibi hissedeceksiniz. Gerçekten anlatılmaz yaşanır ve hayatımda verdiğim en iyi kararlardan biri.

Birsen Bayat

CRM Uzman Yardımcısı, A101

Kendilerini var oldukları durumdan bir adım öteye taşımak isteyenler bu eğitim sizi sadece ileriye taşımayacak çalışma hayatında gerekli olan becerilerinizi de geliştirmenizi sağlayacaktır.

Orhangazi Aslan

İç Kontrolör Yardımcısı, VakıfBank

Benzer kurslar veren yerler var fakat bilgiyi bu kadar dolu, yalın ve anlaşılır aktarabilen bir kurs eğitimi yok. Bu kursa kayıt olduğumda pişman olmayacağımı biliyordum. Olmadım da...

Yasin Eray Korkmaz

CRM Assistant Specialist, Derimod

Bootcamp bittiğinde ve sektöre girdiğimde aldığım ilk maaş bootcamp ücretinin 2 katıydı. Hayatınızı idame ettirmenizi sağlayacak bilgi birikimine bu fiyata ulaşıyorsunuz.

Tunahan Akdeniz

Risk Advanced Analytics, DenizBank

Mentörler sizi zorlayacak ve destekleyeceklerdir, dolayısıyla tamamen bundan korkup vazgeçmemek lazım çünkü tek başınıza değilsiniz. Vakit ayırıp çalışmak gerektiğini unutmayın.

Yiğit Aşık

Jr. Data Scientist, DenizBank

Alacağın kesinlikle vereceğinden fazla. Bir adım atmak istiyorsan piyasadaki en uygun ve en iyi eğitim paketi bu diyebilirim. Oldukça iyi bir fiyata kendini çok fazla geliştirebileceğin bir platform.

Zeki Onur Yüksek

Data Scientist, Metric

Kararsız kaldığınız her an vakit kaybı diyebilirim. Ben kararsız kaldığım için tam olarak böyle hissediyorum. Her ne kadar mezun olduğum dönem şahane geçmiş olsa da daha erken başlamayı isterdim. Ayrıca eğitim bitse de Miuul'un bir parçası olmayı hep isteyeceksiniz.

Aylin Kaya

Erp Uzman Yardımcısı, Sanica Isı

Hiçbir şey olmuyorsa bile muhakkak bir şeyler oluyordur. Tereddütte kalan herkese bu serüvene dahil olmasını şiddetle tavsiye ederim. Miuul bana sadece eğitim katmadı, sayesinde çok güzel insanlarla denk gelme fırsatı yakaladım.

Selin Öğütcü

Business Intelligence Consultant, IBSS Technology and Software

Gönül rahatlığıyla, tereddüt etmeden Bootcamp'e katılabilir. Bu alanda çalışmaktan keyif alıyorsanız, bu işi keyifle yapan kişilerden öğrenmenizi tavsiye ederim

Veysel Murat Görken

Data Analist, İzmir Büyükşehir Belediyesi

Eğitim içeriğine göre bu fiyata bu bilgiler asla hiçbir yerde bulunmaz. İş hayatına hazırlıksız girmek istemiyorsanız bu bootcamp kesinlikle tavsiyemdir. Her hafta düzenli takip edip akışta kalarak başladığınız andan en son bitiş anına kadar zirveninde ötesine geçiyorsunuz.

Nur Fatma Atıcı

Bireysel CRM ve Kampanya Servisi, Albaraka Türk

Eğitim süresi boyunca asla yalnız hissetmeyeceksiniz. Seviyeniz ne olursa olsun detaylı bilgiler öğrenip, pekiştirebiliyorsunuz. Mentörler her zaman çok destekçi aynı şekilde takım arkadaşları da.

Merve Elmas

Customer Analytics Specialist, Toyota Türkiye

Kararsız kalanlar kesinlikle beklentilerini iyi belirlemeli. Kursun hakkını verenler kısa süre içerisinde iş bulabiliyor veya mevcut işlerinde öne çıkabiliyor.

Mehmet Tunahan Okumuş

IT Uzmanı, Anadolu Grup

Ben kararsızlığı yenip bootcamp’e başladım ve sonucunda da istediğim alanda çalışma fırsatı yakalım. Her şeyden öte Miuul size mükemmel bir deneyim sunuyor.

Kerem Can Öztekin

Data Scientist, Ekol Lojistik

Böyle bir ekosistemin içinde hem network edinmek hem de gerçek hayat problemlerini çözerek güzel bir GitHub, Kaggle ve LinkedIn profili oluşturmak çok kıymetli avantajlarından.

Vehbi Yağız Karakaya

AI/ML Solutions Architect, Practicus AI

Hedefim Turkcell Genel Merkezde çalışmaktı. Beni hedefime götüren kıymetli Vahit hoca ve Miuul ekibi oldu :) Onların eğitim içeriğine, kaliteli hocalarına ve samimiyetlerine sağlık!

Ayşe Tosun

Associate Analyst, Turkcell Genel Merkez

Eğitimden tam anlamıyla verim almak istiyorsanız 4 aylık bir süreci asosyal olarak geçirmeniz gerekiyor. 4 ay'ın sonunda yaşadığınız değişime sizler bile inanamayacaksınız.

Ayhan Topçu

Data Scientist, Deloitte

Program süresince birlikte çalıştığım diğer katılımcılarla güçlü bağlar kurduk ve bugün bile işbirliği yapmaktan keyif alıyoruz. Kendinize yatırım yapmaktan korkmayın!

Tarık Kaan Koç

Data Scientist, IBTECH

Bootcamp’e başlamadan önce acaba ben de yapabilir miyim düşüncelerim vardı, başladıktan sonra hiç düşünmediğim zorluklarla karşılaştım ama şu an 7 aydır veri analisti olarak çalışıyorum.

Tuğba Berberoğlu

Veri Analisti ve Raporlama Uzmanı, Teleperformance

Konular ağır fakat kolay ve gereksiz ayrıntıların olmadığı bir dille ana hedefe odaklanılarak hazırlanmış bir kurs. Beğendiğim için de hala buradayım ve bir kursa daha devam etmekteyim. :)

Emine Bozkurt

Data Engineer, Vodafone

Vahit ve Erkan hocalardan 1 kelime bile öğrenemeyeceğine inanan bir kişi bile hem mentor hem de diğer katılımcıların etkileşimi sayesinde bu kurs sayesinde çok şey öğrenecektir.

Mehmet Emin Baydilli

Data Scientist, Türk Telekom

Benim gibi farklı alanlardan gelenlere seslenmek istiyorum: Hiçbir şey için geç değil, düzenli çalışma ve odak ile her şeyi başarabilirsiniz! Kısa sürede bu kadar şey öğrendiğimi asla hatırlamıyorum.

Emre Özyürek

Data Analyst, Ozan Super App

Eğer yeni fırsatlar yaratmak ve değerlendirmek istiyorsanız bir an önce düşünmeyin ve girin. Miuul'un güvenilirliği ve yetkinliği sektörel bazda tanınmış ve kendini bir kanıtlamış bir kurumdur.

Cem Bıkmaz

Machine Learning Engineer, New Mind

Öğrendiklerimle birlikte Discord uygulamasında film tavsiyelerinde bulunan bir chatbot geliştirdim. Konu içerikleri çok geniş ve aklınıza gelebilecek her projede, sektörde uygulama yapabiliyorsunuz.

Osman Emre Öz

Data Scientist, Datamind

Sadece teorik bilgi vermekle kalmayıp, gerçek dünya uygulamalarıyla da konuları pekiştirmenizi sağlıyor. Veri bilimine adım atmayla kalmayacak, kariyerinizi ileriye taşıyabileceksiniz.

Hanife Salman

Deeptech/AI Research & Development Intern, ArVis Technology

Hem çeşitli konuların derinliklerini öğrenip uygulamasını yapıyorsunuz ve burada bulunduğunuz sürede size aktif bir öğrenme imkanı sunuluyor. Bu açılardan Miuul sunduğu eğitim ile farklılaşıyor.

Anıl Şanlı

Data Scientist, Datamind

Hiçbir yerde görmediğiniz bilgiler öğrenecek ve kurs bittiğinde bu işin okulunu okumuş gibi hissedeceksiniz. Gerçekten anlatılmaz yaşanır ve hayatımda verdiğim en iyi kararlardan biri.

Birsen Bayat

CRM Uzman Yardımcısı, A101

Kendilerini var oldukları durumdan bir adım öteye taşımak isteyenler bu eğitim sizi sadece ileriye taşımayacak çalışma hayatında gerekli olan becerilerinizi de geliştirmenizi sağlayacaktır.

Orhangazi Aslan

İç Kontrolör Yardımcısı, VakıfBank

Benzer kurslar veren yerler var fakat bilgiyi bu kadar dolu, yalın ve anlaşılır aktarabilen bir kurs eğitimi yok. Bu kursa kayıt olduğumda pişman olmayacağımı biliyordum. Olmadım da...

Yasin Eray Korkmaz

CRM Assistant Specialist, Derimod

Bootcamp bittiğinde ve sektöre girdiğimde aldığım ilk maaş bootcamp ücretinin 2 katıydı. Hayatınızı idame ettirmenizi sağlayacak bilgi birikimine bu fiyata ulaşıyorsunuz.

Tunahan Akdeniz

Risk Advanced Analytics, DenizBank

Mentörler sizi zorlayacak ve destekleyeceklerdir, dolayısıyla tamamen bundan korkup vazgeçmemek lazım çünkü tek başınıza değilsiniz. Vakit ayırıp çalışmak gerektiğini unutmayın.

Yiğit Aşık

Jr. Data Scientist, DenizBank

Alacağın kesinlikle vereceğinden fazla. Bir adım atmak istiyorsan piyasadaki en uygun ve en iyi eğitim paketi bu diyebilirim. Oldukça iyi bir fiyata kendini çok fazla geliştirebileceğin bir platform.

Zeki Onur Yüksek

Data Scientist, Metric

Erken Kayıt İndirimi
Son Gün 5 Nisan

Data Scientist Bootcamp

15. Dönem Data Scientist Bootcamp programı 8 Mayıs ile 24 Temmuz tarihleri arasında gerçekleşecektir.

Vahit Keskin ile Haftalık Recap
Canlı Mentor Desteği
Takım Çalışması & Pomodoro Günleri
Tüm İçeriklere 9 Ay Erişim
Gerçek Sektör Projeleri
Ücretsiz Ön Hazırlık
Sertifika
Bireysel
1450$
1.180$

Peşin veya taksitli ödeme imkanı

Peşin ödemelerde %5 indirim avantajı

ÖDEME YAP
Öğrenci
1.100$
950$

Peşin veya taksitli ödeme imkanı

Peşin ödemelerde %5 indirim avantajı

ÖDEME YAP
Sorularınızı Hızlıca Yanıtlayalım

Data Scientist Bootcamp Mentorlerimiz

Yurt içi ve yurt dışından bir çok eğitmenimiz ile bootcamp programı boyunca mentorluk sağlıyoruz. Gerçek veri setleri ile ödev çözümleri yaparken yalnız olmayacak bu yolu her an mentorun ile yürüyeceksin.
Bize Ulaşın

İhtiyaçlarınızı görüşmek için sizinle iletişime geçeceğiz.

Data Scientist Bootcamp
Şimdi başlamaya hazır mısın?

Öğrenmeye bugün başla - şimdi senin zamanın.

Şimdi Başvur