|
|
|
|
@ -1,164 +1,154 @@
|
|
|
|
|
<!--
|
|
|
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
|
|
|
{
|
|
|
|
|
"original_hash": "a746eb3b41f67cde5a0b648b8910a656",
|
|
|
|
|
"translation_date": "2025-08-28T10:33:41+00:00",
|
|
|
|
|
"original_hash": "a5443b88ba402d2ec7b000e4de6cecb8",
|
|
|
|
|
"translation_date": "2025-08-29T09:56:17+00:00",
|
|
|
|
|
"source_file": "README.md",
|
|
|
|
|
"language_code": "tr"
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
-->
|
|
|
|
|
# Başlangıç Seviyesi Veri Bilimi - Müfredat
|
|
|
|
|
# Başlangıç Seviyesi Veri Bilimi - Bir Müfredat
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Azure Cloud Advocates ekibi olarak Microsoft'ta, Veri Bilimi hakkında 10 haftalık, 20 derslik bir müfredat sunmaktan mutluluk duyuyoruz. Her ders, öncesi ve sonrası quizler, dersin tamamlanması için yazılı talimatlar, bir çözüm ve bir ödev içerir. Proje tabanlı pedagojimiz, öğrenirken inşa etmeyi sağlar; bu, yeni becerilerin kalıcı olmasını sağlayan kanıtlanmış bir yöntemdir.
|
|
|
|
|
Azure Cloud Advocates ekibi olarak Microsoft'ta, Veri Bilimi hakkında 10 haftalık, 20 derslik bir müfredat sunmaktan mutluluk duyuyoruz. Her ders, ders öncesi ve sonrası quizler, dersi tamamlamak için yazılı talimatlar, bir çözüm ve bir ödev içerir. Proje tabanlı öğretim yöntemimiz, öğrenirken inşa etmenizi sağlar; bu, yeni becerilerin kalıcı olmasını sağlayan kanıtlanmış bir yöntemdir.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
**Yazarlarımıza içten teşekkürler:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer).
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
**🙏 Özel teşekkürler 🙏 [Microsoft Öğrenci Elçisi](https://studentambassadors.microsoft.com/) yazarlarımıza, gözden geçirenlere ve içerik katkıda bulunanlara,** özellikle Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200),
|
|
|
|
|
[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/)
|
|
|
|
|
**🙏 Özel teşekkürler 🙏 [Microsoft Öğrenci Elçileri](https://studentambassadors.microsoft.com/) yazarlarımıza, gözden geçirenlere ve içerik katkıcılarına,** özellikle Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar, [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|:---:|
|
|
|
|
|
| Başlangıç Seviyesi Veri Bilimi - _[@nitya](https://twitter.com/nitya) tarafından hazırlanan Sketchnote_ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## Duyuru - Yeni Üretken Yapay Zeka Müfredatı Yayınlandı!
|
|
|
|
|
### 🌐 Çok Dilli Destek
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
12 derslik bir üretken yapay zeka müfredatı yayınladık. Şunları öğrenebilirsiniz:
|
|
|
|
|
#### GitHub Action ile Destekleniyor (Otomatik ve Her Zaman Güncel)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
- İstek oluşturma ve istek mühendisliği
|
|
|
|
|
- Metin ve görsel uygulama oluşturma
|
|
|
|
|
- Arama uygulamaları
|
|
|
|
|
[Fransızca](../fr/README.md) | [İspanyolca](../es/README.md) | [Almanca](../de/README.md) | [Rusça](../ru/README.md) | [Arapça](../ar/README.md) | [Farsça](../fa/README.md) | [Urduca](../ur/README.md) | [Çince (Basitleştirilmiş)](../zh/README.md) | [Çince (Geleneksel, Makao)](../mo/README.md) | [Çince (Geleneksel, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Çince (Geleneksel, Tayvan)](../tw/README.md) | [Japonca](../ja/README.md) | [Korece](../ko/README.md) | [Hintçe](../hi/README.md) | [Bengalce](../bn/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalce](../ne/README.md) | [Pencapça (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portekizce (Portekiz)](../pt/README.md) | [Portekizce (Brezilya)](../br/README.md) | [İtalyanca](../it/README.md) | [Lehçe](../pl/README.md) | [Türkçe](./README.md) | [Yunanca](../el/README.md) | [Tayca](../th/README.md) | [İsveççe](../sv/README.md) | [Danca](../da/README.md) | [Norveççe](../no/README.md) | [Fince](../fi/README.md) | [Felemenkçe](../nl/README.md) | [İbranice](../he/README.md) | [Vietnamca](../vi/README.md) | [Endonezce](../id/README.md) | [Malayca](../ms/README.md) | [Tagalog (Filipince)](../tl/README.md) | [Svahili](../sw/README.md) | [Macarca](../hu/README.md) | [Çekçe](../cs/README.md) | [Slovakça](../sk/README.md) | [Romence](../ro/README.md) | [Bulgarca](../bg/README.md) | [Sırpça (Kiril)](../sr/README.md) | [Hırvatça](../hr/README.md) | [Slovence](../sl/README.md) | [Ukraynaca](../uk/README.md) | [Burmaca (Myanmar)](../my/README.md)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Her zamanki gibi, dersler, tamamlanacak ödevler, bilgi kontrolleri ve zorluklar içeriyor.
|
|
|
|
|
**Ek dil çevirileri talep etmek isterseniz, desteklenen diller [burada](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) listelenmiştir.**
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
İnceleyin:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
> https://aka.ms/genai-beginners
|
|
|
|
|
#### Topluluğumuza Katılın
|
|
|
|
|
[](https://discord.gg/kzRShWzttr)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
# Öğrenci misiniz?
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Aşağıdaki kaynaklarla başlayabilirsiniz:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
- [Öğrenci Merkezi sayfası](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Bu sayfada başlangıç seviyesinde kaynaklar, öğrenci paketleri ve hatta ücretsiz sertifika kuponu alma yollarını bulabilirsiniz. Bu sayfayı sık kullanılanlara ekleyin ve zaman zaman kontrol edin; içeriği en az ayda bir değiştiriyoruz.
|
|
|
|
|
- [Microsoft Learn Öğrenci Elçileri](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Küresel bir öğrenci elçileri topluluğuna katılın, bu sizin Microsoft'a giriş yolunuz olabilir.
|
|
|
|
|
- [Öğrenci Merkezi sayfası](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Bu sayfada başlangıç kaynakları, öğrenci paketleri ve hatta ücretsiz sertifika kuponu alma yollarını bulabilirsiniz. Bu sayfayı sık kullanılanlara ekleyin ve düzenli olarak kontrol edin, çünkü içeriği en az ayda bir değiştiriyoruz.
|
|
|
|
|
- [Microsoft Learn Öğrenci Elçileri](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Küresel bir öğrenci elçileri topluluğuna katılın, bu sizin Microsoft'a açılan kapınız olabilir.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
# Başlarken
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
> **Öğretmenler**: Bu müfredatı nasıl kullanabileceğinize dair [bazı öneriler ekledik](for-teachers.md). Geri bildirimlerinizi [tartışma forumumuzda](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) paylaşabilirsiniz!
|
|
|
|
|
> **Eğitmenler**: Bu müfredatı nasıl kullanabileceğinize dair [bazı öneriler ekledik](for-teachers.md). Geri bildirimlerinizi [tartışma forumumuzda](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) duymaktan mutluluk duyarız!
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
> **[Öğrenciler](https://aka.ms/student-page)**: Bu müfredatı kendi başınıza kullanmak için, tüm depoyu çatallayın ve egzersizleri kendi başınıza tamamlayın, bir ön ders quizinden başlayarak. Ardından dersi okuyun ve diğer aktiviteleri tamamlayın. Dersleri anlayarak projeler oluşturmaya çalışın, çözüm kodunu kopyalamaktan kaçının; ancak bu kod, her proje odaklı dersin /solutions klasörlerinde mevcuttur. Başka bir fikir, arkadaşlarınızla bir çalışma grubu oluşturmak ve içeriği birlikte incelemek olabilir. Daha fazla çalışma için [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) öneriyoruz.
|
|
|
|
|
> **[Öğrenciler](https://aka.ms/student-page)**: Bu müfredatı kendi başınıza kullanmak için, tüm depoyu forklayın ve alıştırmaları kendi başınıza tamamlayın. Bir ders öncesi quiz ile başlayın, ardından dersi okuyun ve diğer etkinlikleri tamamlayın. Dersleri anlayarak projeleri oluşturmaya çalışın, çözüm kodunu kopyalamaktan kaçının; ancak, bu kod her proje odaklı dersin /solutions klasörlerinde mevcuttur. Başka bir fikir, arkadaşlarınızla bir çalışma grubu oluşturmak ve içeriği birlikte incelemek olabilir. Daha fazla çalışma için [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) öneriyoruz.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## Ekibi Tanıyın
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
[](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Tanıtım videosu")
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
**Gif hazırlayan** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
> 🎥 Yukarıdaki görsele tıklayarak proje ve onu oluşturan kişiler hakkında bir video izleyebilirsiniz!
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## Pedagoji
|
|
|
|
|
**Gif hazırlayan:** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Bu müfredatı oluştururken iki pedagojik ilkeyi benimsedik: proje tabanlı olmasını sağlamak ve sık sık quizler içermesi. Bu serinin sonunda, öğrenciler veri biliminin temel ilkelerini, etik kavramları, veri hazırlama, veri ile çalışma yöntemleri, veri görselleştirme, veri analizi, veri biliminin gerçek dünya kullanım durumları ve daha fazlasını öğrenmiş olacaklar.
|
|
|
|
|
> 🎥 Proje ve onu oluşturan kişiler hakkında bir video için yukarıdaki görsele tıklayın!
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Ayrıca, bir ders öncesi düşük riskli bir quiz, öğrencinin bir konuyu öğrenmeye yönelik niyetini belirlerken, ders sonrası ikinci bir quiz daha fazla bilgiyi pekiştirir. Bu müfredat esnek ve eğlenceli olacak şekilde tasarlandı ve tamamı veya bir kısmı alınabilir. Projeler küçük başlar ve 10 haftalık döngünün sonunda giderek karmaşıklaşır.
|
|
|
|
|
## Eğitim Yaklaşımı
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
> [Davranış Kurallarımızı](CODE_OF_CONDUCT.md), [Katkı Sağlama](CONTRIBUTING.md), [Çeviri](TRANSLATIONS.md) yönergelerimizi bulun. Yapıcı geri bildirimlerinizi memnuniyetle karşılıyoruz!
|
|
|
|
|
Bu müfredatı oluştururken iki eğitim ilkesini benimsedik: proje tabanlı olmasını sağlamak ve sık sık quizler eklemek. Bu serinin sonunda, öğrenciler veri biliminin temel ilkelerini, etik kavramları, veri hazırlama süreçlerini, veriyle çalışma yöntemlerini, veri görselleştirme tekniklerini, veri analizi yöntemlerini, veri biliminin gerçek dünya uygulamalarını ve daha fazlasını öğrenmiş olacaklar.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## Her ders şunları içerir:
|
|
|
|
|
Ayrıca, ders öncesi düşük riskli bir quiz, öğrencinin bir konuyu öğrenmeye yönelik niyetini belirlerken, ders sonrası bir quiz daha fazla bilgiyi pekiştirir. Bu müfredat esnek ve eğlenceli olacak şekilde tasarlandı ve tamamı veya bir kısmı alınabilir. Projeler küçük başlar ve 10 haftalık döngünün sonunda giderek daha karmaşık hale gelir.
|
|
|
|
|
> [Davranış Kurallarımızı](CODE_OF_CONDUCT.md), [Katkıda Bulunma](CONTRIBUTING.md), [Çeviri](TRANSLATIONS.md) yönergelerimizi inceleyin. Yapıcı geri bildirimlerinizi memnuniyetle karşılıyoruz!
|
|
|
|
|
## Her bir ders şunları içerir:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
- İsteğe bağlı sketchnote
|
|
|
|
|
- İsteğe bağlı skeç notu
|
|
|
|
|
- İsteğe bağlı ek video
|
|
|
|
|
- Ders öncesi ısınma quiz
|
|
|
|
|
- Dersten önce ısınma testi
|
|
|
|
|
- Yazılı ders
|
|
|
|
|
- Proje tabanlı dersler için, projeyi nasıl oluşturacağınızı adım adım anlatan rehberler
|
|
|
|
|
- Proje tabanlı dersler için, projeyi nasıl oluşturacağınızı adım adım anlatan kılavuzlar
|
|
|
|
|
- Bilgi kontrolleri
|
|
|
|
|
- Bir zorluk
|
|
|
|
|
- Bir meydan okuma
|
|
|
|
|
- Ek okuma materyalleri
|
|
|
|
|
- Ödev
|
|
|
|
|
- Ders sonrası quiz
|
|
|
|
|
- [Ders sonrası test](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
> **Quizler hakkında bir not**: Tüm quizler Quiz-App klasöründe yer alır, toplamda üçer soruluk 40 quiz içerir. Derslerden bağlantı verilmiştir, ancak quiz uygulaması yerel olarak çalıştırılabilir veya Azure'a dağıtılabilir; `quiz-app` klasöründeki talimatları takip edin. Quizler kademeli olarak yerelleştirilmektedir.
|
|
|
|
|
> **Testler hakkında bir not**: Tüm testler, her biri üç sorudan oluşan toplam 40 test içeren Quiz-App klasöründe yer almaktadır. Testler derslerin içinde bağlantılıdır, ancak test uygulaması yerel olarak çalıştırılabilir veya Azure'a dağıtılabilir; `quiz-app` klasöründeki talimatları takip edin. Testler kademeli olarak yerelleştirilmektedir.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## Dersler
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| tarafından hazırlanan Sketchnote ](./sketchnotes/00-Roadmap.png)|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|:---:|
|
|
|
|
|
| Başlangıç Seviyesi Veri Bilimi: Yol Haritası - _[@nitya](https://twitter.com/nitya) tarafından hazırlanan Sketchnote_ |
|
|
|
|
|
| Veri Bilimine Giriş: Yol Haritası - _[@nitya](https://twitter.com/nitya) tarafından hazırlanan skeç notu_ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Ders Numarası | Konu | Ders Grubu | Öğrenme Hedefleri | Bağlantılı Ders | Yazar |
|
|
|
|
|
| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: |
|
|
|
|
|
| 01 | Veri Bilimini Tanımlama | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Veri biliminin temel kavramlarını ve yapay zeka, makine öğrenimi ve büyük veri ile nasıl ilişkili olduğunu öğrenin. | [ders](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
|
|
|
|
|
| 01 | Veri Bilimini Tanımlama | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Veri biliminin temel kavramlarını ve yapay zeka, makine öğrenimi ve büyük veri ile ilişkisini öğrenin. | [ders](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
|
|
|
|
|
| 02 | Veri Bilimi Etiği | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Veri etiği kavramları, zorlukları ve çerçeveleri. | [ders](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
|
|
|
|
|
| 03 | Veriyi Tanımlama | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Verinin nasıl sınıflandırıldığı ve yaygın kaynakları. | [ders](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
|
|
|
|
|
| 04 | İstatistik ve Olasılığa Giriş | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Veriyi anlamak için olasılık ve istatistik matematiksel teknikleri. | [ders](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
|
|
|
|
|
| 05 | İlişkisel Veri ile Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | İlişkisel veriye giriş ve Structured Query Language (SQL) olarak bilinen dil ile ilişkisel veriyi keşfetme ve analiz etmenin temelleri. | [ders](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
|
|
|
|
|
| 06 | NoSQL Veri ile Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | İlişkisel olmayan veriye giriş, çeşitli türleri ve belge veritabanlarını keşfetme ve analiz etmenin temelleri. | [ders](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
|
|
|
|
|
| 07 | Python ile Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas gibi kütüphanelerle veri keşfi için Python kullanmanın temelleri. Python programlama hakkında temel bir anlayış önerilir. | [ders](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
|
|
|
|
|
| 08 | Veri Hazırlama | [Veriyle Çalışmak](2-Working-With-Data/README.md) | Eksik, hatalı veya eksik verilerle başa çıkmak için veri temizleme ve dönüştürme teknikleri üzerine konular. | [ders](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
|
|
|
|
|
| 09 | Miktarları Görselleştirme | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib kullanarak kuş verilerini görselleştirmeyi öğrenin 🦆 | [ders](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
|
|
|
| 10 | Veri Dağılımlarını Görselleştirme | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Bir aralıktaki gözlemleri ve eğilimleri görselleştirme. | [ders](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
|
|
|
| 06 | NoSQL Veri ile Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | İlişkisel olmayan veriye giriş, çeşitli türleri ve belge tabanlı veritabanlarını keşfetme ve analiz etmenin temelleri. | [ders](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
|
|
|
|
|
| 07 | Python ile Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas gibi kütüphanelerle veri keşfi için Python kullanmanın temelleri. Python programlama konusunda temel bir anlayış önerilir. | [ders](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
|
|
|
|
|
| 08 | Veri Hazırlama | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | Eksik, yanlış veya eksik verilerle başa çıkmak için veri temizleme ve dönüştürme teknikleri üzerine konular. | [ders](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
|
|
|
|
|
| 09 | Nicelikleri Görselleştirme | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib kullanarak kuş verilerini görselleştirmeyi öğrenin 🦆 | [ders](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
|
|
|
| 10 | Verilerin Dağılımlarını Görselleştirme | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Bir aralıktaki gözlemleri ve eğilimleri görselleştirme. | [ders](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
|
|
|
| 11 | Oranları Görselleştirme | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Ayrık ve gruplandırılmış yüzdeleri görselleştirme. | [ders](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
|
|
|
| 12 | İlişkileri Görselleştirme | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Veri setleri ve değişkenleri arasındaki bağlantıları ve korelasyonları görselleştirme. | [ders](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
|
|
|
| 13 | Anlamlı Görselleştirmeler | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Sorun çözme ve içgörüler için görselleştirmelerinizi değerli hale getirme teknikleri ve rehberlik. | [ders](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
|
|
|
| 14 | Veri Bilimi Yaşam Döngüsüne Giriş | [Yaşam Döngüsü](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Veri bilimi yaşam döngüsüne ve veri edinme ve çıkarma adımına giriş. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
|
|
|
|
|
| 15 | Analiz | [Yaşam Döngüsü](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Veri bilimi yaşam döngüsünün bu aşaması, verileri analiz etme tekniklerine odaklanır. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
|
|
|
|
|
| 16 | İletişim | [Yaşam Döngüsü](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Veri bilimi yaşam döngüsünün bu aşaması, verilerden elde edilen içgörüleri karar vericilerin kolayca anlayabileceği şekilde sunmaya odaklanır. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
|
|
|
|
|
| 13 | Anlamlı Görselleştirmeler | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Sorun çözme ve içgörüler için görselleştirmelerinizi değerli kılmak için teknikler ve rehberlik. | [ders](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
|
|
|
| 14 | Veri Bilimi Yaşam Döngüsüne Giriş | [Yaşam Döngüsü](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Veri bilimi yaşam döngüsüne giriş ve veri edinme ve çıkarma adımı. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
|
|
|
|
|
| 15 | Analiz | [Yaşam Döngüsü](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Veri bilimi yaşam döngüsünün bu aşaması, veriyi analiz etme tekniklerine odaklanır. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
|
|
|
|
|
| 16 | İletişim | [Yaşam Döngüsü](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Veri bilimi yaşam döngüsünün bu aşaması, veriden elde edilen içgörüleri karar vericilerin anlamasını kolaylaştıracak şekilde sunmaya odaklanır. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
|
|
|
|
|
| 17 | Bulutta Veri Bilimi | [Bulut Verisi](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Bu ders serisi, bulutta veri bilimine ve avantajlarına giriş yapar. | [ders](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ve [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
|
|
|
|
|
| 18 | Bulutta Veri Bilimi | [Bulut Verisi](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Düşük Kod araçları kullanarak modelleri eğitme. |[ders](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ve [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
|
|
|
|
|
| 19 | Bulutta Veri Bilimi | [Bulut Verisi](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio ile modelleri dağıtma. | [ders](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ve [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
|
|
|
|
|
| 20 | Vahşi Doğada Veri Bilimi | [Vahşi Doğada](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Gerçek dünyada veri bilimi odaklı projeler. | [ders](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
|
|
|
|
|
| 20 | Gerçek Hayatta Veri Bilimi | [Gerçek Hayatta](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Gerçek dünyada veri bilimi odaklı projeler. | [ders](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## GitHub Codespaces
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Bu örneği bir Codespace içinde açmak için şu adımları izleyin:
|
|
|
|
|
Bu örneği bir Codespace'te açmak için şu adımları izleyin:
|
|
|
|
|
1. Code açılır menüsüne tıklayın ve Codespaces ile Aç seçeneğini seçin.
|
|
|
|
|
2. Pencerenin altındaki + Yeni codespace seçeneğini seçin.
|
|
|
|
|
2. Pencerenin altındaki + Yeni Codespace seçeneğini seçin.
|
|
|
|
|
Daha fazla bilgi için [GitHub belgelerine](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) göz atın.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## VSCode Remote - Containers
|
|
|
|
|
Bu depoyu yerel makineniz ve VSCode kullanarak bir konteyner içinde açmak için şu adımları izleyin:
|
|
|
|
|
Bu depoyu yerel makinenizde ve VSCode'da VS Code Remote - Containers uzantısını kullanarak bir konteynerde açmak için şu adımları izleyin:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1. İlk kez bir geliştirme konteyneri kullanıyorsanız, sisteminizin ön gereksinimleri karşıladığından emin olun (örneğin, Docker yüklü olmalı) [başlangıç belgelerinde](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
|
|
|
|
|
1. Eğer bir geliştirme konteynerini ilk kez kullanıyorsanız, sisteminizin ön gereksinimleri karşıladığından emin olun (ör. Docker yüklü) [başlangıç belgelerinde](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Bu depoyu kullanmak için, ya depoyu izole bir Docker hacminde açabilirsiniz:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
**Not**: Arka planda, bu işlem Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** komutunu kullanarak kaynak kodu yerel dosya sistemi yerine bir Docker hacmine klonlayacaktır. [Hacimler](https://docs.docker.com/storage/volumes/) konteyner verilerini kalıcı hale getirmek için tercih edilen mekanizmadır.
|
|
|
|
|
**Not**: Arka planda, bu işlem, kaynak kodunu yerel dosya sistemi yerine bir Docker hacminde klonlamak için Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** komutunu kullanacaktır. [Hacimler](https://docs.docker.com/storage/volumes/) konteyner verilerini kalıcı hale getirmek için tercih edilen mekanizmadır.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Ya da yerel olarak klonlanmış veya indirilmiş bir depo sürümünü açabilirsiniz:
|
|
|
|
|
Ya da yerel olarak klonlanmış veya indirilmiş bir sürümünü açabilirsiniz:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
- Bu depoyu yerel dosya sisteminize klonlayın.
|
|
|
|
|
- F1 tuşuna basın ve **Remote-Containers: Open Folder in Container...** komutunu seçin.
|
|
|
|
|
- Bu klasörün klonlanmış kopyasını seçin, konteynerin başlamasını bekleyin ve denemeler yapın.
|
|
|
|
|
- Bu klasörün klonlanmış bir kopyasını seçin, konteynerin başlamasını bekleyin ve denemeler yapın.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## Çevrimdışı erişim
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Bu belgeleri [Docsify](https://docsify.js.org/#/) kullanarak çevrimdışı çalıştırabilirsiniz. Bu depoyu çatallayın, [Docsify'i yükleyin](https://docsify.js.org/#/quickstart) yerel makinenize, ardından bu deponun kök klasöründe `docsify serve` yazın. Web sitesi localhost'ta 3000 portunda sunulacaktır: `localhost:3000`.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
> Not, not defterleri Docsify üzerinden görüntülenmeyecektir, bu nedenle bir not defterini çalıştırmanız gerektiğinde, bunu ayrı olarak Python çekirdeği çalıştıran VS Code'da yapın.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## Yardım İstiyoruz!
|
|
|
|
|
Bu belgeleri [Docsify](https://docsify.js.org/#/) kullanarak çevrimdışı çalıştırabilirsiniz. Bu depoyu forklayın, [Docsify'i yükleyin](https://docsify.js.org/#/quickstart) yerel makinenize, ardından bu deponun kök klasöründe `docsify serve` yazın. Web sitesi localhost'unuzda 3000 portunda sunulacaktır: `localhost:3000`.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Müfredatın tamamını veya bir kısmını çevirmek isterseniz, lütfen [Çeviriler](TRANSLATIONS.md) rehberimizi takip edin.
|
|
|
|
|
> Not, defterler Docsify aracılığıyla görüntülenmeyecektir, bu yüzden bir defteri çalıştırmanız gerektiğinde, bunu ayrı olarak Python çekirdeği çalıştıran VS Code'da yapın.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## Diğer Müfredatlar
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Ekibimiz başka müfredatlar da üretiyor! Şunlara göz atın:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
- [Yeni Başlayanlar için Üretken Yapay Zeka](https://aka.ms/genai-beginners)
|
|
|
|
|
- [Yeni Başlayanlar için Üretken Yapay Zeka .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet)
|
|
|
|
|
- [Başlangıç Seviyesi Üretken Yapay Zeka](https://aka.ms/genai-beginners)
|
|
|
|
|
- [Başlangıç Seviyesi Üretken Yapay Zeka .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet)
|
|
|
|
|
- [JavaScript ile Üretken Yapay Zeka](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript)
|
|
|
|
|
- [Java ile Üretken Yapay Zeka](https://aka.ms/genaijava)
|
|
|
|
|
- [Yeni Başlayanlar için Yapay Zeka](https://aka.ms/ai-beginners)
|
|
|
|
|
- [Yeni Başlayanlar için Veri Bilimi](https://aka.ms/datascience-beginners)
|
|
|
|
|
- [Yeni Başlayanlar için Makine Öğrenimi](https://aka.ms/ml-beginners)
|
|
|
|
|
- [Yeni Başlayanlar için Siber Güvenlik](https://github.com/microsoft/Security-101)
|
|
|
|
|
- [Yeni Başlayanlar için Web Geliştirme](https://aka.ms/webdev-beginners)
|
|
|
|
|
- [Yeni Başlayanlar için IoT](https://aka.ms/iot-beginners)
|
|
|
|
|
- [Yeni Başlayanlar için XR Geliştirme](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners)
|
|
|
|
|
- [Eşli Programlama için GitHub Copilot'u Ustalaştırma](https://github.com/microsoft/Mastering-GitHub-Copilot-for-Paired-Programming)
|
|
|
|
|
- [C#/.NET Geliştiricileri için GitHub Copilot'u Ustalaştırma](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers)
|
|
|
|
|
- [Başlangıç Seviyesi Yapay Zeka](https://aka.ms/ai-beginners)
|
|
|
|
|
- [Başlangıç Seviyesi Veri Bilimi](https://aka.ms/datascience-beginners)
|
|
|
|
|
- [Başlangıç Seviyesi Makine Öğrenimi](https://aka.ms/ml-beginners)
|
|
|
|
|
- [Başlangıç Seviyesi Siber Güvenlik](https://github.com/microsoft/Security-101)
|
|
|
|
|
- [Başlangıç Seviyesi Web Geliştirme](https://aka.ms/webdev-beginners)
|
|
|
|
|
- [Başlangıç Seviyesi IoT](https://aka.ms/iot-beginners)
|
|
|
|
|
- [Başlangıç Seviyesi XR Geliştirme](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners)
|
|
|
|
|
- [GitHub Copilot ile Eşli Programlama Ustalığı](https://github.com/microsoft/Mastering-GitHub-Copilot-for-Paired-Programming)
|
|
|
|
|
- [C#/.NET Geliştiricileri için GitHub Copilot Ustalığı](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers)
|
|
|
|
|
- [Kendi Copilot Maceranızı Seçin](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
**Feragatname**:
|
|
|
|
|
Bu belge, [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) adlı yapay zeka çeviri hizmeti kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayın. Belgenin orijinal dili, yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımından kaynaklanan yanlış anlamalar veya yanlış yorumlamalardan sorumlu değiliz.
|
|
|
|
|
Bu belge, [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) adlı yapay zeka çeviri hizmeti kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayın. Belgenin orijinal dili, yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımından kaynaklanan yanlış anlama veya yanlış yorumlamalardan sorumlu değiliz.
|
Lee Stott
3 weeks ago
committed by
GitHub