Data Scientist Path

Beceri odaklı, endüstri tarafından tanınan ve global standartlara uyumlu Data Scientist Path çeşitli kariyer ve iş hedefleriniz için tasarlandı.

Kayıt Ol
Sana özel - esnek ödeme planlarına göz at

6 ay

Tahmini Süre

11

Eğitim

6

Sektörel Proje

+800

Bitirme Sorusu

Sertifika

Mezuniyette

₺108K

Yıllık Kazanç

Endüstriden Güç Alan Programlar Sunuyoruz

Eğitim programlarımız lider şirketlerle kurduğumuz ortaklıklar ile güçlendirilmiş ve inovatif ekipler tarafından kullanılmaktadır.

MODÜLLER

Data Scientist Path

Sektör problemleri odak alınarak modüllere ayrılmış ve portfolyonuzu güçlendirecek endüstri projeleri içeren 11 modülden oluşmaktadır.

Modül 1 9 saat

Veri Bilimi için Python Programlama

Bu eğitim Python programlama dilini etkin bir PyCharm IDE kullanımı ile fonksiyonel yetenekler kapsamında öğrenilmesini sağlar. Veri okuma, veri ön işleme, özellik geliştirme ve makine öğrenmesi (machine learning) modelleri üretimi gibi tüm temel veri bilimi işlemlerini yapabilmeniz için gerekli altyapıyı proje geliştirme düzeyinde edineceksiniz.

Sıfırdan kapsamlı bir şekilde ileri seviye fonksiyonları yazmayı öğrenecek ve zor senaryolar için kendi fonksiyonlarınızı yazabileceksiniz. Ayrıca comprehensions konusu ile veri bilimi ve makine öğrenmesi süreçlerini ölçeklenebilir pipeline’lar ile sürdürebilmek için çok değerli bilgiler edineceksiniz.

Python programlamanın temellerini oluşturan veri yapılarını kapsamlı bir şekilde öğrenme imkanı bulacaksınız.

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’da ilk adımlarımızı atmış olacağız.

Veri bilimi, makine öğrenmesi ve yapay zeka uygulamaları için kaçınılmaz olan temel kütüphaneleri öğreneceksiniz. Bu bilgileri yaygın kaynaklardan farklı olarak gelişmiş fonksiyonlar yazmak için kullanacaksınız ve fonksiyonel veri analizi modülünüzü dokümantasyonu ile birlikte yazabileceksiniz.

Modül 2 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.

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

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.

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

Modül 3 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.

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.

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.

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

Modül 4 5 saat

Ölçümleme Problemleri

Analistlerin nicel (quantitative) ölçümleri nasıl oluşturup değerlendirebilecekleri konusunda sıklıkla karşılarına çıkan birçok karmaşık kavramı düşünün. Bu eğitimde, bu kavramları ölçmek için çeşitli yaklaşımları keşfedecek; farklı ölçüm seviyelerine ve değişkenleri dönüştürmenin yollarına genel bir bakış edineceksiniz. Eğitimin sonunda, çalışmaya değer kavramlar için ölçütler geliştirebilecek ve eleştirel olarak değerlendirebileceksiniz. Sonuçta, iyi bir analiz, iyi ölçümler üzerine kuruludur.

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

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.

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

İş kararlarının alınmasında etkin bir rol oynayan AB Testing ile; bir ürün ya da özellikte yapılan değişikliğin kullanıcıların tercihlerine ne şekilde etki ettiğini istatistiksel methodlar yardımıyla öğrenme imkanı bulacaksınız.

Modül 5 5 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.

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

 

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.

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

Modül 6 8 saat

Makine Öğrenmesi

Veri bilimi Python programlama dilini kullanarak ve CRISP-DM süreçlerini dikkate alarak denetimli ve denetimsiz makine öğrenmesi (machine learning) yöntemlerini öğrenmemizi sağlar. Bu eğitimde geleneksel algoritmalar ve son zamanlarda öne çıkan birçok algoritmayı (XGBoost, LightGBM, CatBoost) kıyaslayarak ve model seçme özellikleri ile işleyerek önemli bir yetkinlik edineceksiniz.

Endüstri projesi veri sponsoru :

Makine öğrenmesine giriş yapacağınız bu bölümde makine öğrenmesi için gerekli olan temel kavramları öğreneceksiniz.

Bağımlı ve bağımsız değişken/değişkenler arasındaki ilişkiyi doğrusal olarak modelleyen doğrusal regresyon algoritmasının teorisini öğrenecek ve uygulamasını gerçekleştireceksiniz.

Sınıflandırma problemi için bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi doğrusal olarak modelleyen lojistik regresyon algoritmasının teorisini öğrenecek ve uygulamasını gerçekleştireceksiniz.

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

Gelişmiş ağaç yöntemlerinin ele alınacağı bu bölümde Random Forests ve Gradient Descent temelli ağaç yöntemleri ele alınacaktır.

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.

Modül 7 8 saat

Zaman Serileri

Zaman içerisinde sıralanmış bir dizi gözlem noktasından oluşan zaman serilerinde amaç; geçmişten gelen gözlemlerin mevsimsellik, trend ve durağanlık özelliklerini kullanarak gelecek için bir tahminde bulunmaktır. Finans, hava durumu tahminleri, satış tahminleri gibi alanlarda sıkça kullanılmaktadır.

Bu eğitimde işletmelerin ya da şahısların stratejik kararlar alırken önemli ölçüde kullandığı bu yöntem ile ilgili gerekli altyapının uygulamalar üzerinden aktarılması hedeflenmektedir.

Endüstri projesi veri sponsoru :

Veri setindeki gözlemlerin davranışlarını inceleyerek; exponential smoothing yöntemleri ile verinin yapısı hakkında bilgi edinecek ve veriyi trend, mevsimsellik ve durağanlık penceresinden yorumlamanın temellerini atmış olacaksınız.

SES, DES ve TES methodlarını kullanarak istatistiksel ve ekonometri açıdan anlamlı tahminler yapabileceksiniz.

AR, MA, ARMA, ARIMA ve SARIMA methodlarını kullanarak istatistiksel ve ekonometri açıdan anlamlı tahminler yapabileceksiniz.

Makine öğrenmesi modellerini kullanarak modelin veriden öğrenmiş olduğu pattern'e göre forecasting yapmayı öğrenme imkanı bulacaksınız.

Modül 8 2 saat

Doğal Dil İşlemeye Giriş

Doğal Dil İşleme (NLP) eğitimi doğal dillerin yapısının çözümlenerek anlaşılması için gerekli olan text analitik süreçlerini ele alır. Chatbotlar, duygu analizleri veya çeviri gibi birçok uygulamanın temelini oluşturan algoritmaları Python dili kullanılarak geliştirebileceksiniz.

Endüstri projesi veri sponsoru :

Bir metnin normalization, tokenization, stemming, lemmatization gibi temel text processing işlemlerinden nasıl geçirildiğini öğrenme imkanı bulacaksınız.

Bir metnin temel text processing işlemlerinden sonra anlamlı sonuçlara ulaşmak için nasıl görselleştirildiğini öğrenme imkanı bulacaksınız.

Bir metni, müşteri yorumlarını ya da bir konu hakkında sözlü veya yazılı bilgileri veri olarak, doğal dil işleme yetkinlikleri ve Python programlama dilini kullanarak Sentiment(Duygu) analizi yapmayı öğreneceksiniz.

Amazon web sitesindeki ürünlerin müşteri yorumları ve bu yorumlar hakkındaki değerlendirmeleri dikkate alarak makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmaları kullanarak modellenmesini yapacaksınız.

Modül 9 8 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.

Dijital veri depolama alanı olan veri tabanı kavramına ve veri tabanı işlemi için kullanılan sorgulama (SQL - Structered Query Language) diline giriş yapıyoruz.

İlişkisel veri tabanlarında tablo oluşturma, silme, değiştirmek gibi temel komutları kullanmayı öğreneceksiniz.

Modül 10 5 saat

Spark Makine Öğrenmesi

Spark, dağıtık veri işlemenin zorlu tarafını geliştiriciden yalıtarak ona bütünleşik ve kullanımı kolay API’ler sunan analitik bir veri işleme platformudur. Spark'ın bütünleşik programlama modeli, veri açısından zengin analitik uygulamalar geliştirenler için onu en iyi seçim haline getirir. Spark ile parti veya akan veri işlemek mümkündür.

Spark'ın onlarca farklı özelliklerinden bir tanesi da makine öğrenmesi modellerini büyük ölçekteki veriler üzerinde mümkün kılmasıdır. Bu eğitimde Spark ML kütüphaneleri tanınacak ve bu kütüphaneler yardımıyla supervised, unsupervised öğrenme yöntemleriyle örnek modeller geliştirilecektir.

Spark yapay öğrenme kütüphanelerinin tanıtımı ve Spark ML Pipelines temel kavramları ele alınarak makine öğrenmesi uygulamalarına giriş ve ön hazırlık yapılır.

En yaygın gözetimli öğrenme yöntemlerinden olan Regresyon ile model geliştirilecek ve veri hazırlık süreci detaylı olarak ele alınacaktır. Regresyon model değerlendirme kütüphanesi kullanılarak başarı metrikleri elde edilecektir.

Spark ML sınıflandırma algoritmalarından birisiyle ve örnek bir veri seti üzerinde ML Pipelines kullanarak sınıflandırma modeli geliştirilecektir. Sınıflandırma model değerlendirme kütüphanesi kullanılarak başarı metrikleri elde edilecektir.

Spark ML kütüphanesinde bulunan KMeans algoritması örnek bir veri seti üzerinde kullanarak kümeleme modeli geliştirilecektir. Kümeleme model değerlendirme kütüphanesi kullanılarak ideal küme sayısı bulunacaktır.

Modül 11 7 saat

Production Level Data Science

Bu eğitim 'Veri Bilimcileri' ve adaylarını teknik yönden güçlendirmek, onları konteyner ortamlarıyla tanıştırmak, farklı model dağıtım seçenekleri hakkında bilgiyle donatarak yeterli pratikliği kazandırmayı hedeflemektedir. Linux komut satırı temelleriyle başlayan teknik yeterliliği arttırma serüveni bash scripting, sürüm kontrol sistemi kullanımı, PostgreSQL temel ve konteyner ile devam etmektedir. Temel yetkinliği kazandıktan sonra geliştirilen modellerin dağıtımı ve otomasyonu konusunda uygulama seviyesinde yetkinlik kazanılacaktır.

Linux terminalinde günlük hayatta sık kullanılan komutlar, kavramlar, metin editörleri, dosya sahiplik ve erişim yetkileri ve daha birçok konu uygulamalı olarak öğrenilir.

Rutin ve tekrarlanan işlerin programlama dilini andıran bash scripting ile ilgili koşullar, döngüler, fonksiyon oluşturma, dosya içeriği okuma, argüman kullanma gibi konular öğrenilecektir.

Crontab nedir, nasıl kullanılır örnek bir bash script üzerinden öğrenilir.

Örnek proje üzerinden sürüm kontrol sisteminin mantığı, kullanımı, github entegrasyonu, branch oluşturma, değiştirme, merge, hesap token’ı oluşturma ve kullanma konuları uygulamalı olarak öğrenilir

PostgreSQL veri tabını servisini çalıştırma, durdurma, Psql shell bağlantısı, veri tabanı yaratma, tablo yaratma, bir csv dosyasındaki kayıtların tabloya girilmesi, sql editörü DBeaver’ı PostgreSQL veri tabanına bağlama konuları uygulamalı olarak öğrenilir.

Docker giriş, temel kavramları, komut satırı, konteyner oluşturma, çalıştırma, durdurma, loglarını inceleme, volume oluşturma, Docker network, Docker imaj oluşturma, Docker Hub içinde imaj arama, imaj etiketleme, Dockerfile dosyası oluşturma, özgün imajlar yaratma, imajların Docker Hub’a gönderilmesi, Docker Compose ile multi-container uygulamalar çalıştırma konuları uygulamalı seviyede öğrenilir.

MLOps ve MLflow temel kavramları, veri bilimi projesi hayat döngüsündeki yeri, model geliştirme esnasında MLflow entegrasyonu, model seçimi, model registiry, MLflow ile model deployment konuları uygulamalı olarak öğrenilir.

CD/CD kavramı, otomasyonun önemi, Jenkins’in yazılım dağıtımındaki rolü, git commit ile CI/CD pipeline tetikleyerek uygulamanın canlı ortamda çalıştırılması uygulamalı olarak öğrenilir.

Kubernetes temel kavramları, minikube kullanma, temel kubectl komutları, pod oluşturma, deployment oluşturma, service ve ingress kavramları uygulamalı olarak öğrenilir. Multi-node Rancher Kubernetes üzerinden demo yapılır.

Endüstri Projeleri

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

Programlama Dilleri ve Araçlar

Data Scientist Path’te öğrenerek, projelerde ve iş hayatında kullanmaya başlayacağınız programlama dilleri ve araçlar

Sizi sıfır noktasından işe hazır hale getiriyoruz

Kendi takviminizde dilediğiniz zaman erişerek öğrenmeye başlayabileceğiniz; sektör problemlerini odağına alarak parçalara ayrılmış modüllerden öğrenerek Veri Bilimci olacaksınız.
Eğitim içeriklerini gerçek iş dünyası projeleriyle güçlendirerek eşsiz kılmak için lider firmalar ile veri sponsorluğu kuruyoruz. Modüllerin sonunda bulunan bitirme projeleri ile sektörel uygulamalar üzerinde deneyim kazanın.
Farklı ülkelerde bulunan mentor ağımız ile endüstri projelerinize geri dönüş yapıyor, code-review ve birçok konuda öğrenim deneyiminiz boyunca size destek oluyoruz. Eğitime kayıt olduktan sonra mentorunuz ile tanışacaksınız ve özel Slack gruplarımız üzerinden diğer katılımcılar ve mentorunuza anlık erişebileceksiniz.
Program içeriğine özel hazırlanmış Miuul CheatSheet'ler ile ihtiyacın olan bilgiler elinin altında olsun. Ayrıca yüzlerce quiz ve ekstra destekleyici dokümanlar ile pratiğini güçlendirebileceksiniz.
Herhangi bir Miuul programından tüm mezun olanlar bir sertifika alırlar. Mezuniyet sürecini tamamladığınızda -endüstri tarafından tanınan- sertifikanız sistem tarafından oluşturularak size teslim edilecektir.

Konuşulanlar

"Miuul'daki öğrenme sürecim hayatımın en önemli dönüm noktalarından birisi oldu: Sadece güzel bir iş ve kariyer başlangıcı değil; her an yanımda olan bir aile edindim."

Burak Doğrul

Data Scientist, Garanti BBVA

"Miuul kompleks ve kısa sürede anlaşılması zor birçok disiplini en sade haliyle öğrenciyle buluşturan başarılı, özgün ve eğlenceli bir platform."

Han Kurt

MSc, Uppsala University 🇸🇪

"Eğitmen ve mentor kadrosunun desteği benim için yol gösterici olup; sağlam temeller atarak, birçok gerçek hayat projesini deneyimleyerek sektöre giriş yapmamı sağladı."

Simge Erek

Data Scientist, Miuul

"Miuul'daysan veri konuşur!" 🧠

Ömer Çolakoğlu

MVP, Microsoft

"Katıldığım bu eğitim bu alanda verilebilecek en iyi içeriğe ve anlatıma sahip programdır diyebilirim. Bu kadar iddialılardı ve bir iddianın arkasında bu kadar sağlam durulabilirdi 🤩"

İpek Karakoç

Certified Graduate, Miuul

"Gerçek hayat projeleri ile bizi sektöre hazırlayan Miuul, eğitim platformlarında karşılaşmak bir yana dursun; uzun yıllar sektör tecrübesine sahip kişilerin bile karşılaşamayacağı türden iş problemlerini katılımcılar için en eğitici şekilde harmanlamış."

Bahar Zerentürk

Data Analyst, PersonaClick

"Ben Data Scientist Path'in 2. ayında iş bulanlardanım. 33 yaşımda sektör değiştirdim ve bugüne kadar yaptığım biriktirdiğim bütün tecrübeleri başka bir tarafa bıraktım. Miuul olmasa bunu asla gerçekleştiremezdim."

Batuhan Bilge Erensu

Data Analyst, Teleperformance

"Pedal çevirmeye devam edin" 🚴🏼 felsefesiyle birlikte kocaman yürekli, öğretici ve ilgili bir ekip sayesinde '..başaramayacağım' düşüncesi hiçbir zaman aklıma gelmedi."

Çağdaş Kütlü

Jr. Data Analyst, Inveon

"Başarı sertifikamı aldıktan hemen sonra bir teknoloji firmasında 'İş Zekası (BI) Danışmanı' olarak çalışmaya başladım."

Tuğçe Uysal

SAP BI Consultant, Solvia

"Çok uzun süredir 'CRM & Customer Analytics' alanında çalışan biri olarak söyleyebilirim ki Miuul’un bir parçası olmak, bu eğitime katılmak, kariyerim boyunca verdiğim en iyi karar, kendim için yaptığım en değerli yatırım 🦾 oldu!"

Özlem İlgün Çağırıcı

Senior Manager Data Science & Analytics, Wunderman Thompson

"Alışkın olduğumuz eğitim kültüründen çok farklı. Dersler, ödevler, mentor destekleri derken Miuul'dan bir şey öğrenmeden çıkmanız imkânsız. İlla ki öğreneceksiniz. 🙃 Yoksa rahat vermiyorlar."

Seda Çelik Hiçsönmez

Mezun, Data Scientist Path

"3 yılı aşkındır sektör değiştirmeyi düşünüyorum. Miuul benim için çok büyük bir umut oldu. Yeniden kendime inanabildim. 🌞 Öğrenmek için çabaladım ve çabalarken inanılmaz güzel insanlarla tanıştım."

Züleyha Çakır

Certified Graduate, Miuul

"Bu kadar kısa sürede böylesine güzel bir gelişim sağlayacağımı tahmin etmiyordum. Şu an rahatlıkla bu alandaki makaleleri okuyabiliyorum, code-review yapabiliyorum ve iş mülakatlarında kendime güvenerek konuşabiliyorum."

Pınar Doğan Ünlü

IT Advisory Manager, KPMG

"Çok şey öğrendim ve bu öğrendiğim bilgiler sayesinde ilk mülakatımda işe girdim! 🥳😊 Mülakatta eğitim sürecinde yaptığım bir projemi sordular ve bu sayede pozisyona seçildim."

Dursun Can Özdemir

Data Scientist, Missafir

"Miuul'u ayrıcalıklı kılan şey bence ele aldığı her konuda teoriyi pratikle birleştirmesi ve katılımcının o pratiği kendi iş veya akademik yaşamındaki projelerine uygulayabilmesi için gereken neredeyse tüm yöntemleri aktarıyor olması."

Mert Can Yılmaz

Research Assistant, Uppsala University 🇸🇪

"Güncel ve çok çeşitli konular öğreniyor ve projeler geliştiriyoruz. İçerik çok profesyonelce ve ihtiyaca yönelik hazırlanmış. Teoriyi ve uygulamasını aynı anda öğrenme imkanına sahibiz."

Sübeyte Taşkın

Certified Graduate, 2021

"Eğitimlerde dersleri düzenle takip edip projeleri üzerinde durarak yaptığınızda piyasada uzun süreler geçirip elde edemeyeceğiniz yetkinlik ve çoğu bilgiye eğitim sayesinde erişebiliyorsunuz."

Simge Ilgım Horat

Data Scientist, Özyeğin Üniversitesi

"9 yıllık öğretmenlik kariyerimi 'Machine Learning Developer' kariyerine dönüştüren muhteşem bir yolculuk!"

Yasemin Arslan

Machine Learning Developer, Digitastic

"Miuul'daki öğrenme sürecim hayatımın en önemli dönüm noktalarından birisi oldu: Sadece güzel bir iş ve kariyer başlangıcı değil; her an yanımda olan bir aile edindim."

Burak Doğrul

Data Scientist, Garanti BBVA

"Miuul kompleks ve kısa sürede anlaşılması zor birçok disiplini en sade haliyle öğrenciyle buluşturan başarılı, özgün ve eğlenceli bir platform."

Han Kurt

MSc, Uppsala University 🇸🇪

"Eğitmen ve mentor kadrosunun desteği benim için yol gösterici olup; sağlam temeller atarak, birçok gerçek hayat projesini deneyimleyerek sektöre giriş yapmamı sağladı."

Simge Erek

Data Scientist, Miuul

"Miuul'daysan veri konuşur!" 🧠

Ömer Çolakoğlu

MVP, Microsoft

"Katıldığım bu eğitim bu alanda verilebilecek en iyi içeriğe ve anlatıma sahip programdır diyebilirim. Bu kadar iddialılardı ve bir iddianın arkasında bu kadar sağlam durulabilirdi 🤩"

İpek Karakoç

Certified Graduate, Miuul

"Gerçek hayat projeleri ile bizi sektöre hazırlayan Miuul, eğitim platformlarında karşılaşmak bir yana dursun; uzun yıllar sektör tecrübesine sahip kişilerin bile karşılaşamayacağı türden iş problemlerini katılımcılar için en eğitici şekilde harmanlamış."

Bahar Zerentürk

Data Analyst, PersonaClick

"Ben Data Scientist Path'in 2. ayında iş bulanlardanım. 33 yaşımda sektör değiştirdim ve bugüne kadar yaptığım biriktirdiğim bütün tecrübeleri başka bir tarafa bıraktım. Miuul olmasa bunu asla gerçekleştiremezdim."

Batuhan Bilge Erensu

Data Analyst, Teleperformance

"Pedal çevirmeye devam edin" 🚴🏼 felsefesiyle birlikte kocaman yürekli, öğretici ve ilgili bir ekip sayesinde '..başaramayacağım' düşüncesi hiçbir zaman aklıma gelmedi."

Çağdaş Kütlü

Jr. Data Analyst, Inveon

"Başarı sertifikamı aldıktan hemen sonra bir teknoloji firmasında 'İş Zekası (BI) Danışmanı' olarak çalışmaya başladım."

Tuğçe Uysal

SAP BI Consultant, Solvia

"Çok uzun süredir 'CRM & Customer Analytics' alanında çalışan biri olarak söyleyebilirim ki Miuul’un bir parçası olmak, bu eğitime katılmak, kariyerim boyunca verdiğim en iyi karar, kendim için yaptığım en değerli yatırım 🦾 oldu!"

Özlem İlgün Çağırıcı

Senior Manager Data Science & Analytics, Wunderman Thompson

"Alışkın olduğumuz eğitim kültüründen çok farklı. Dersler, ödevler, mentor destekleri derken Miuul'dan bir şey öğrenmeden çıkmanız imkânsız. İlla ki öğreneceksiniz. 🙃 Yoksa rahat vermiyorlar."

Seda Çelik Hiçsönmez

Mezun, Data Scientist Path

"3 yılı aşkındır sektör değiştirmeyi düşünüyorum. Miuul benim için çok büyük bir umut oldu. Yeniden kendime inanabildim. 🌞 Öğrenmek için çabaladım ve çabalarken inanılmaz güzel insanlarla tanıştım."

Züleyha Çakır

Certified Graduate, Miuul

"Bu kadar kısa sürede böylesine güzel bir gelişim sağlayacağımı tahmin etmiyordum. Şu an rahatlıkla bu alandaki makaleleri okuyabiliyorum, code-review yapabiliyorum ve iş mülakatlarında kendime güvenerek konuşabiliyorum."

Pınar Doğan Ünlü

IT Advisory Manager, KPMG

"Çok şey öğrendim ve bu öğrendiğim bilgiler sayesinde ilk mülakatımda işe girdim! 🥳😊 Mülakatta eğitim sürecinde yaptığım bir projemi sordular ve bu sayede pozisyona seçildim."

Dursun Can Özdemir

Data Scientist, Missafir

"Miuul'u ayrıcalıklı kılan şey bence ele aldığı her konuda teoriyi pratikle birleştirmesi ve katılımcının o pratiği kendi iş veya akademik yaşamındaki projelerine uygulayabilmesi için gereken neredeyse tüm yöntemleri aktarıyor olması."

Mert Can Yılmaz

Research Assistant, Uppsala University 🇸🇪

"Güncel ve çok çeşitli konular öğreniyor ve projeler geliştiriyoruz. İçerik çok profesyonelce ve ihtiyaca yönelik hazırlanmış. Teoriyi ve uygulamasını aynı anda öğrenme imkanına sahibiz."

Sübeyte Taşkın

Certified Graduate, 2021

"Eğitimlerde dersleri düzenle takip edip projeleri üzerinde durarak yaptığınızda piyasada uzun süreler geçirip elde edemeyeceğiniz yetkinlik ve çoğu bilgiye eğitim sayesinde erişebiliyorsunuz."

Simge Ilgım Horat

Data Scientist, Özyeğin Üniversitesi

"9 yıllık öğretmenlik kariyerimi 'Machine Learning Developer' kariyerine dönüştüren muhteşem bir yolculuk!"

Yasemin Arslan

Machine Learning Developer, Digitastic

"Miuul'daki öğrenme sürecim hayatımın en önemli dönüm noktalarından birisi oldu: Sadece güzel bir iş ve kariyer başlangıcı değil; her an yanımda olan bir aile edindim."

Burak Doğrul

Data Scientist, Garanti BBVA

"Miuul kompleks ve kısa sürede anlaşılması zor birçok disiplini en sade haliyle öğrenciyle buluşturan başarılı, özgün ve eğlenceli bir platform."

Han Kurt

MSc, Uppsala University 🇸🇪

"Eğitmen ve mentor kadrosunun desteği benim için yol gösterici olup; sağlam temeller atarak, birçok gerçek hayat projesini deneyimleyerek sektöre giriş yapmamı sağladı."

Simge Erek

Data Scientist, Miuul

"Miuul'daysan veri konuşur!" 🧠

Ömer Çolakoğlu

MVP, Microsoft

"Katıldığım bu eğitim bu alanda verilebilecek en iyi içeriğe ve anlatıma sahip programdır diyebilirim. Bu kadar iddialılardı ve bir iddianın arkasında bu kadar sağlam durulabilirdi 🤩"

İpek Karakoç

Certified Graduate, Miuul

"Gerçek hayat projeleri ile bizi sektöre hazırlayan Miuul, eğitim platformlarında karşılaşmak bir yana dursun; uzun yıllar sektör tecrübesine sahip kişilerin bile karşılaşamayacağı türden iş problemlerini katılımcılar için en eğitici şekilde harmanlamış."

Bahar Zerentürk

Data Analyst, PersonaClick

"Ben Data Scientist Path'in 2. ayında iş bulanlardanım. 33 yaşımda sektör değiştirdim ve bugüne kadar yaptığım biriktirdiğim bütün tecrübeleri başka bir tarafa bıraktım. Miuul olmasa bunu asla gerçekleştiremezdim."

Batuhan Bilge Erensu

Data Analyst, Teleperformance

"Pedal çevirmeye devam edin" 🚴🏼 felsefesiyle birlikte kocaman yürekli, öğretici ve ilgili bir ekip sayesinde '..başaramayacağım' düşüncesi hiçbir zaman aklıma gelmedi."

Çağdaş Kütlü

Jr. Data Analyst, Inveon

"Başarı sertifikamı aldıktan hemen sonra bir teknoloji firmasında 'İş Zekası (BI) Danışmanı' olarak çalışmaya başladım."

Tuğçe Uysal

SAP BI Consultant, Solvia

"Çok uzun süredir 'CRM & Customer Analytics' alanında çalışan biri olarak söyleyebilirim ki Miuul’un bir parçası olmak, bu eğitime katılmak, kariyerim boyunca verdiğim en iyi karar, kendim için yaptığım en değerli yatırım 🦾 oldu!"

Özlem İlgün Çağırıcı

Senior Manager Data Science & Analytics, Wunderman Thompson

"Alışkın olduğumuz eğitim kültüründen çok farklı. Dersler, ödevler, mentor destekleri derken Miuul'dan bir şey öğrenmeden çıkmanız imkânsız. İlla ki öğreneceksiniz. 🙃 Yoksa rahat vermiyorlar."

Seda Çelik Hiçsönmez

Mezun, Data Scientist Path

"3 yılı aşkındır sektör değiştirmeyi düşünüyorum. Miuul benim için çok büyük bir umut oldu. Yeniden kendime inanabildim. 🌞 Öğrenmek için çabaladım ve çabalarken inanılmaz güzel insanlarla tanıştım."

Züleyha Çakır

Certified Graduate, Miuul

"Bu kadar kısa sürede böylesine güzel bir gelişim sağlayacağımı tahmin etmiyordum. Şu an rahatlıkla bu alandaki makaleleri okuyabiliyorum, code-review yapabiliyorum ve iş mülakatlarında kendime güvenerek konuşabiliyorum."

Pınar Doğan Ünlü

IT Advisory Manager, KPMG

"Çok şey öğrendim ve bu öğrendiğim bilgiler sayesinde ilk mülakatımda işe girdim! 🥳😊 Mülakatta eğitim sürecinde yaptığım bir projemi sordular ve bu sayede pozisyona seçildim."

Dursun Can Özdemir

Data Scientist, Missafir

"Miuul'u ayrıcalıklı kılan şey bence ele aldığı her konuda teoriyi pratikle birleştirmesi ve katılımcının o pratiği kendi iş veya akademik yaşamındaki projelerine uygulayabilmesi için gereken neredeyse tüm yöntemleri aktarıyor olması."

Mert Can Yılmaz

Research Assistant, Uppsala University 🇸🇪

"Güncel ve çok çeşitli konular öğreniyor ve projeler geliştiriyoruz. İçerik çok profesyonelce ve ihtiyaca yönelik hazırlanmış. Teoriyi ve uygulamasını aynı anda öğrenme imkanına sahibiz."

Sübeyte Taşkın

Certified Graduate, 2021

"Eğitimlerde dersleri düzenle takip edip projeleri üzerinde durarak yaptığınızda piyasada uzun süreler geçirip elde edemeyeceğiniz yetkinlik ve çoğu bilgiye eğitim sayesinde erişebiliyorsunuz."

Simge Ilgım Horat

Data Scientist, Özyeğin Üniversitesi

"9 yıllık öğretmenlik kariyerimi 'Machine Learning Developer' kariyerine dönüştüren muhteşem bir yolculuk!"

Yasemin Arslan

Machine Learning Developer, Digitastic

"Miuul'daki öğrenme sürecim hayatımın en önemli dönüm noktalarından birisi oldu: Sadece güzel bir iş ve kariyer başlangıcı değil; her an yanımda olan bir aile edindim."

Burak Doğrul

Data Scientist, Garanti BBVA

"Miuul kompleks ve kısa sürede anlaşılması zor birçok disiplini en sade haliyle öğrenciyle buluşturan başarılı, özgün ve eğlenceli bir platform."

Han Kurt

MSc, Uppsala University 🇸🇪

"Eğitmen ve mentor kadrosunun desteği benim için yol gösterici olup; sağlam temeller atarak, birçok gerçek hayat projesini deneyimleyerek sektöre giriş yapmamı sağladı."

Simge Erek

Data Scientist, Miuul

"Miuul'daysan veri konuşur!" 🧠

Ömer Çolakoğlu

MVP, Microsoft

"Katıldığım bu eğitim bu alanda verilebilecek en iyi içeriğe ve anlatıma sahip programdır diyebilirim. Bu kadar iddialılardı ve bir iddianın arkasında bu kadar sağlam durulabilirdi 🤩"

İpek Karakoç

Certified Graduate, Miuul

"Gerçek hayat projeleri ile bizi sektöre hazırlayan Miuul, eğitim platformlarında karşılaşmak bir yana dursun; uzun yıllar sektör tecrübesine sahip kişilerin bile karşılaşamayacağı türden iş problemlerini katılımcılar için en eğitici şekilde harmanlamış."

Bahar Zerentürk

Data Analyst, PersonaClick

"Ben Data Scientist Path'in 2. ayında iş bulanlardanım. 33 yaşımda sektör değiştirdim ve bugüne kadar yaptığım biriktirdiğim bütün tecrübeleri başka bir tarafa bıraktım. Miuul olmasa bunu asla gerçekleştiremezdim."

Batuhan Bilge Erensu

Data Analyst, Teleperformance

"Pedal çevirmeye devam edin" 🚴🏼 felsefesiyle birlikte kocaman yürekli, öğretici ve ilgili bir ekip sayesinde '..başaramayacağım' düşüncesi hiçbir zaman aklıma gelmedi."

Çağdaş Kütlü

Jr. Data Analyst, Inveon

"Başarı sertifikamı aldıktan hemen sonra bir teknoloji firmasında 'İş Zekası (BI) Danışmanı' olarak çalışmaya başladım."

Tuğçe Uysal

SAP BI Consultant, Solvia

"Çok uzun süredir 'CRM & Customer Analytics' alanında çalışan biri olarak söyleyebilirim ki Miuul’un bir parçası olmak, bu eğitime katılmak, kariyerim boyunca verdiğim en iyi karar, kendim için yaptığım en değerli yatırım 🦾 oldu!"

Özlem İlgün Çağırıcı

Senior Manager Data Science & Analytics, Wunderman Thompson

"Alışkın olduğumuz eğitim kültüründen çok farklı. Dersler, ödevler, mentor destekleri derken Miuul'dan bir şey öğrenmeden çıkmanız imkânsız. İlla ki öğreneceksiniz. 🙃 Yoksa rahat vermiyorlar."

Seda Çelik Hiçsönmez

Mezun, Data Scientist Path

"3 yılı aşkındır sektör değiştirmeyi düşünüyorum. Miuul benim için çok büyük bir umut oldu. Yeniden kendime inanabildim. 🌞 Öğrenmek için çabaladım ve çabalarken inanılmaz güzel insanlarla tanıştım."

Züleyha Çakır

Certified Graduate, Miuul

"Bu kadar kısa sürede böylesine güzel bir gelişim sağlayacağımı tahmin etmiyordum. Şu an rahatlıkla bu alandaki makaleleri okuyabiliyorum, code-review yapabiliyorum ve iş mülakatlarında kendime güvenerek konuşabiliyorum."

Pınar Doğan Ünlü

IT Advisory Manager, KPMG

"Çok şey öğrendim ve bu öğrendiğim bilgiler sayesinde ilk mülakatımda işe girdim! 🥳😊 Mülakatta eğitim sürecinde yaptığım bir projemi sordular ve bu sayede pozisyona seçildim."

Dursun Can Özdemir

Data Scientist, Missafir

"Miuul'u ayrıcalıklı kılan şey bence ele aldığı her konuda teoriyi pratikle birleştirmesi ve katılımcının o pratiği kendi iş veya akademik yaşamındaki projelerine uygulayabilmesi için gereken neredeyse tüm yöntemleri aktarıyor olması."

Mert Can Yılmaz

Research Assistant, Uppsala University 🇸🇪

"Güncel ve çok çeşitli konular öğreniyor ve projeler geliştiriyoruz. İçerik çok profesyonelce ve ihtiyaca yönelik hazırlanmış. Teoriyi ve uygulamasını aynı anda öğrenme imkanına sahibiz."

Sübeyte Taşkın

Certified Graduate, 2021

"Eğitimlerde dersleri düzenle takip edip projeleri üzerinde durarak yaptığınızda piyasada uzun süreler geçirip elde edemeyeceğiniz yetkinlik ve çoğu bilgiye eğitim sayesinde erişebiliyorsunuz."

Simge Ilgım Horat

Data Scientist, Özyeğin Üniversitesi

"9 yıllık öğretmenlik kariyerimi 'Machine Learning Developer' kariyerine dönüştüren muhteşem bir yolculuk!"

Yasemin Arslan

Machine Learning Developer, Digitastic

BUGÜN BAŞLA

Data Scientist Path

Bu eğitimi tamamlamak için ortalama süre 6 aydır.

AYLIK ERİŞİM

Abone olarak kullandığın kadar öde

$ 176 .00 /ay

  • Tüm materyallere aylık erişim
  • Kendi hızında öğrenme esnekliği
  • Endüstri projeleri ve mentor desteği
  • Dilediğin zaman aboneliğini sonlandır
EN POPÜLER

6 AYLIK ERİŞİM

Tek seferde öde ve 15% tasarruf et

$ 898 .00 /tek seferlik

  • Tüm materyallere 6 aylık erişim
  • Aylık erişime göre 15% tasarruf et
  • Endüstri projeleri ve mentor desteği
  • Sertifika

Çeşitli ölçeklerdeki kurumlar ekipleri için Miuul'u kullanıyor.

Çalışanlarınıza özel teklif almak için bize yazın

Sık Sorulan Sorular

Veri bilimi alanının önümüzdeki birkaç yıl içinde hızla büyümeye devam etmesi bekleniyor ve endüstriler arasında veri Bilimciler için büyük bir arz talep boşluğu var. Veri Bilimcisi sürekli olarak en iyi kariyer olarak derecelendiriliyor.

Miuul olarak, veri bilimi kariyerinizi ilerletebilmeniz için birinci sınıf bir öğrenme deneyimi sunmak için endüstri liderleriyle işbirliği yaptık. Ellerinizi sektörün ihtiyaç duyduğu projelerde kirletmiş bir Veri Bilimcisi adayı olarak bu program aracılığıyla eşsiz bir deneyim elde edeceksiniz. 

Programın sonunda, portfolyonuza etkileyici bir gerçek dünya projeleri ekleme şansına erişeceksiniz. Ayrıca, başarılı bir veri bilimi kariyeri oluşturmaya ve sevdiğiniz bir işe girmeye hazır olduğunuzdan emin olmanıza yardımcı olacak kariyer desteği alacaksınız.

Programın başarılı bir şekilde tamamlanması için, sağlanan tüm kaynakları her hafta -haftada belirlediğiniz minimum iki gün- izlemek ve size videolarda gösterdiğim tüm projeleri yapmak önemlidir.

Kendi hızınızda çalışın ve diğerine geçmeden önce bir modülü gerçekten anlamak ve uygulamak için zaman ayırın. En önemli şey pratik yapmak, pratik yapmak ve pratik yapmaktır. Teknolojileri pratikte uygularken daha hızlı öğrenmenize ve işte size güven vermenize yardımcı olacaktır.

Her modülde, yalnızca modüldeki teknolojiyi değil, aynı zamanda önceki modüllerde öğrenmiş olduğunuz diğer araçlarla kombinasyonu da uygulayabileceğiniz bir uygulamalı laboratuvar bulunmaktadır. Ayrıca, diğer katılımcılarla bilgi alışverişinde bulunmak, mentorunuza soru sormak ve başkalarına yardım etmek için her fırsatınızı kullanın, çünkü en iyi yollardan biri de başkalarına öğretmek ve yardımcı olmaktır.

Veri Bilimcisi olmak için gereken becerileri edinmek üzere Miuul Data Scientist Path'i başarı ile tamamlamak, sizi birçok endüstride ve birçok rolde son derece değerli kılacaktır. 

Veri bilimi eğitimi almış profesyoneller için ideal olan işler Veri Analisti, Veri Bilimci, Yapay Öğrenme Mühendisi, İstatistiksel Programlama Uzmanı olmak üzere; bunlara ek olarak bazı kişiler Veri ve Analitik Yöneticileri olurken, diğerleri Veritabanı Yöneticileri olarak uzmanlaşabiliyorlar.  
 

Data Scientist Path'e başlamadan önce katılımcıların çeşitli konularda deneyimli olmaları alınacak verim açısından değer taşımaktadır ancak bir ön-koşul olarak düşünülmemelidir. Tüm eğitimleri o konularla ilgili teknik yetkinliklere sahip olmadığınızı odağımıza alarak tasarladık.

Ayrıca mentor ekibimiz desteğe ihtiyaç duyduğunız noktalarda başarılı bir öğrenme deneyimi yaşayabilmeniz adına sizinle birebir ilgileniyor olacak. 

 

Data Scientist programına başlamaya hazır mısın?

Öğrenmeye bugün başla - şimdi senin zamanın.

Kayıt Ol
Skills of tomorrow