Data-Science-For-Beginners/translations/tr

Yeni Başlayanlar için Veri Bilimi - Bir Müfredat

Azure Bulut Savunucuları, Veri Bilimi ile ilgili 10 hafta, 20 derslik bir müfredata sunmaktan mutluluk duyar. Her ders, ders öncesi ve sonrası quizler, dersi tamamlama için yazılı talimatlar, bir çözüm ve bir ödev içerir. Proje tabanlı pedagojimiz, yeni becerilerin 'kalıcı' olmasını sağlayan kanıtlanmış bir yöntemle inşa ederken öğrenmenizi sağlar.

Yazarlarımıza içten teşekkürler: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

🙏 Özel teşekkürler 🙏 Microsoft Öğrenci Elçisi yazarlarımıza, gözden geçirenlere ve içerik katkıda bulunanlara, özellikle Aaryan Arora, Aditya Garg, Alondra Sanchez, Ankita Singh, Anupam Mishra, Arpita Das, ChhailBihari Dubey, Dibri Nsofor, Dishita Bhasin, Majd Safi, Max Blum, Miguel Correa, Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal, Nawrin Tabassum, Raymond Wangsa Putra, Rohit Yadav, Samridhi Sharma, Sanya Sinha, Sheena Narula, Tauqeer Ahmad, Yogendrasingh Pawar, Vidushi Gupta, Jasleen Sondhi

Yeni Başlayanlar için Veri Bilimi - @nitya tarafından Sketchnote

🌐 Çok Dilli Destek

GitHub Action ile Desteklenmektedir (Otomatik & Her Zaman Güncel)

Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

Yerel olarak Klonlamayı Tercih Ediyor musunuz?

Bu depo 50+ dil çevirisini içermektedir, bu da indirme boyutunu önemli ölçüde artırır. Çeviriler olmadan klonlamak için sparse checkout kullanın:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
cd Data-Science-For-Beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

Bu, kursu tamamlamak için ihtiyacınız olan her şeyi çok daha hızlı bir indirme ile size verir.

Ek dil desteği istemeniz durumunda desteklenen diller burada listelenmiştir

Topluluğumuza Katılın

Discord üzerinde AI ile öğrenme serimiz devam ediyor, daha fazla bilgi alın ve 18 - 30 Eylül 2025 arasında Learn with AI Series topluluğumuza katılın. GitHub Copilot'u Veri Bilimi için kullanmanın ipuçları ve püf noktalarını öğreneceksiniz.

Öğrenci misiniz?

Aşağıdaki kaynaklarla başlayın:

• Student Hub sayfası Bu sayfada, başlangıç seviyesine uygun kaynaklar, Öğrenci paketleri ve hatta ücretsiz sertifika kuponu edinmenin yollarını bulacaksınız. İçerik ayda en az bir kez değiştirildiği için bu sayfayı zaman zaman yer imlerinize ekleyip kontrol etmek isteyeceksiniz.
• Microsoft Learn Student Ambassadors Küresel öğrenci elçileri topluluğuna katılın, bu Microsoft'a girmek için bir yolunuz olabilir.

Başlarken

📚 Dokümantasyon

• Kurulum Kılavuzu - Yeni başlayanlar için adım adım kurulum yönergeleri
• Kullanım Kılavuzu - Örnekler ve yaygın iş akışları
• Sorun Giderme - Yaygın sorunlara çözümler
• Katkıda Bulunma Kılavuzu - Bu projeye nasıl katkıda bulunulur
• Öğretmenler için - Öğretim rehberi ve sınıf kaynakları

👨‍🎓 Öğrenciler için

Tamamen Yeni Başlayanlar: Veri bilimiyle yeni misiniz? Öncelikle başlangıç dostu örneklerimiz ile başlayın! Bu basit, iyi yorumlanmış örnekler temel bilgileri öğrenmenize yardımcı olacaktır. Öğrenciler: bu müfredatı kendi başınıza kullanmak için tüm repoyu çatallayın ve ders öncesi quiz ile başlayarak alıştırmaları kendiniz tamamlayın. Daha sonra dersi okuyun ve diğer aktiviteleri yapın. Projeleri, çözüm kodunu kopyalamak yerine dersleri kavrayarak oluşturmaya çalışın; ancak bu kod her proje odaklı derste /solutions klasörlerinde mevcuttur. Bir diğer fikir, arkadaşlarınızla bir çalışma grubu oluşturup içeriği birlikte gözden geçirmektir. Daha ileri çalışma için Microsoft Learn öneriyoruz.

Hızlı Başlangıç:

1. Ortamınızı kurmak için Kurulum Kılavuzu'nu kontrol edin
2. Müfredatla nasıl çalışacağınızı öğrenmek için Kullanım Kılavuzu'nu inceleyin
3. Ders 1 ile başlayıp sırayla ilerleyin
4. Destek için Discord topluluğumuza katılın

👩‍🏫 Öğretmenler için

Öğretmenler: bu müfredatı nasıl kullanabileceğinize dair bazı öneriler ekledik. Geri bildirimlerinizi tartışma forumumuzda bekliyoruz!

Ekiple Tanışın

Gif yapan Mohit Jaisal

🎥 Proje ve onu yaratan ekip hakkında bir video için yukarıdaki resme tıklayın!

Pedagoji

Bu müfredatı oluştururken iki pedagojik ilke seçtik: proje tabanlı olması ve sık sık sınavlar içermesi. Bu serinin sonunda öğrenciler, etik kavramlar, veri hazırlama, verilerle çalışma farklı yolları, veri görselleştirme, veri analizi, veri biliminin gerçek dünya kullanım örnekleri ve daha fazlasını içeren veri biliminin temel prensiplerini öğrenmiş olacaklar.

Ayrıca, bir dersten önce düşük riskli bir sınav öğrenci için konuyu öğrenme niyeti belirlerken, dersten sonra ikinci bir sınav ise bilgilerin kalıcılığını artırır. Bu müfredat esnek ve eğlenceli olacak şekilde tasarlandı ve tamamen ya da kısmen alınabilir. Projeler küçük başlar ve 10 haftalık döngünün sonunda giderek karmaşıklaşır.

Davranış Kurallarımızı, Katkıda Bulunma, Çeviri rehberlerimizi bulun. Yapıcı geri bildiriminizi bekliyoruz!

Her ders içerir:

• İsteğe bağlı taslak notu
• İsteğe bağlı tamamlayıcı video
• Dersten önce ısınma sınavı
• Yazılı ders
• Proje tabanlı dersler için projenin adım adım yapımı rehberleri
• Bilgi kontrolü
• Bir meydan okuma
• Tamamlayıcı kaynak okuması
• Ödev
• Dersten sonra sınav

Sınavlar hakkında not: Tüm sınavlar Quiz-App klasöründe yer alır, toplam 40 adet üç soruluk sınav bulunur. Derslerin içinde bağlantı verilmiştir, ayrıca sınav uygulaması yerelde çalıştırılabilir veya Azure'a dağıtılabilir; quiz-app klasöründeki talimatları takip edin. Sınavlar kademeli olarak yerelleştirilmektedir.

🎓 Yeni Başlayanlar için Örnekler

Veri Biliminde yen misiniz? Başlamanıza yardımcı olması için basit, iyi yorumlanmış kod içeren özel bir örnekler dizini oluşturduk:

• 🌟 Merhaba Dünya - İlk veri bilimi programınız
• 📂 Veri Yükleme - Veri setlerini okuma ve keşfetmeyi öğrenin
• 📊 Basit Analiz - İstatistik hesaplayın ve desenler bulun
• 📈 Temel Görselleştirme - Grafikler ve çizeler oluşturun
• 🔬 Gerçek Dünya Projesi - Baştan sona tam iş akışı

Her örnek, her adımı açıklayan ayrıntılı yorumlar içerir, bu nedenle tamamen yeni başlayanlar için mükemmeldir!

👉 Örneklerle başlayın 👈

Dersler

Yeni Başlayanlar için Veri Bilimi Yol Haritası - Taslak not @nitya tarafından

Ders Numarası	Konu	Ders Grubu	Öğrenme Hedefleri	Bağlantılı Ders	Yazar
01	Veri Bilimini Tanımlama	Giriş	Veri biliminin temel kavramlarını ve yapay zeka, makine öğrenimi ve büyük veriyle ilişkisini öğrenin.	ders video	Dmitry
02	Veri Bilimi Etiği	Giriş	Veri Etiği Kavramları, Zorluklar ve Çerçeveler.	ders	Nitya
03	Veriyi Tanımlama	Giriş	Verinin nasıl sınıflandırıldığı ve yaygın kaynakları.	ders	Jasmine
04	İstatistik ve Olasılığa Giriş	Giriş	Veriyi anlamak için olasılık ve istatistik matematiksel teknikleri.	ders video	Dmitry
05	İlişkisel Veri ile Çalışma	Veri ile Çalışma	İlişkisel veriye giriş ve Yapılandırılmış Sorgu Dili (SQL) ile ilişkisel veriyi keşfetme ve analiz etme temelleri.	ders	Christopher
06	NoSQL Veri ile Çalışma	Veri ile Çalışma	İlişkisel olmayan veriye giriş, farklı türleri ve belge veritabanlarını keşfetme ve analiz etme temelleri.	ders	Jasmine
07	Python ile Çalışma	Veri ile Çalışma	Pandas gibi kütüphanelerle veri keşfi için Python kullanımı temelleri. Temel Python programlama bilgisi önerilir.	ders video	Dmitry
08	Veri Hazırlama	Veri ile Çalışma	Eksik, hatalı veya tamamlanmamış verilerin zorluklarıyla başa çıkmak için veriyi temizleme ve dönüştürme teknikleri.	ders	Jasmine
09	Miktarları Görselleştirme	Veri Görselleştirme	Matplotlib kullanarak kuş verisini görselleştirin 🦆	ders	Jen
10	Verinin Dağılımlarını Görselleştirme	Veri Görselleştirme	Bir aralıktaki gözlemleri ve eğilimleri görselleştirme.	ders	Jen
11	Oranları Görselleştirme	Veri Görselleştirme	Ayrık ve gruplanmış yüzdeleri görselleştirme.	ders	Jen
12	İlişkileri Görselleştirme	Veri Görselleştirme	Veri setleri ve değişkenleri arasındaki bağlantı ve korelasyonları görselleştirme.	ders	Jen
13	Anlamlı Görselleştirmeler	Veri Görselleştirme	Görselleştirmelerinizi etkili problem çözme ve içgörüler için değerli hale getirmek için teknikler ve rehberlik.	ders	Jen
14	Veri Bilimi Yaşam Döngüsüne Giriş	Yaşam Döngüsü	Veri bilimi yaşam döngüsüne giriş ve veri edinme, çıkarma ilk adımı.	ders	Jasmine
15	Analiz Etme	Yaşam Döngüsü	Veri bilimi yaşam döngüsünün bu aşaması veriyi analiz etme tekniklerine odaklanır.	ders	Jasmine
16	İletişim	Yaşam Döngüsü	Veri bilimi yaşam döngüsünün bu aşaması veriden elde edilen içgörüleri karar vericilerin daha iyi anlayabileceği şekilde sunmaya odaklanır.	ders	Jalen
17	Bulutta Veri Bilimi	Bulut Verisi	Bu dizi derslerde bulutta veri bilimine ve faydalarına giriş yapılır.	ders	Tiffany ve Maud
18	Bulutta Veri Bilimi	Bulut Verisi	Düşük Kod araçları kullanarak modeller eğitme.	ders	Tiffany ve Maud
19	Bulutta Veri Bilimi	Bulut Verisi	Azure Machine Learning Studio ile modelleri dağıtma.	ders	Tiffany ve Maud
20	Doğada Veri Bilimi	Doğada	Gerçek dünyada veri bilimi odaklı projeler.	ders	Nitya

GitHub Codespaces

Bu örneği bir Codespace'de açmak için şu adımları takip edin:

1. Kod açılır menüsüne tıklayın ve Open with Codespaces seçeneğini seçin.
2. Panelin altında + New codespace'i seçin. Daha fazla bilgi için GitHub dokümantasyonuna bakabilirsiniz.

VSCode Remote - Containers

Bu repoyu yerel makinenizde ve VSCode ile, VS Code Remote - Containers eklentisi kullanarak bir konteynerde açmak için şu adımları izleyin:

1. Geliştirme konteyneri kullanıyorsanız, sisteminizde gerekli önkoşulların (örneğin Docker) olduğundan emin olun: başlangıç dokümantasyonu.

Bu repoyu şu şekilde kullanabilirsiniz, ya repoyu izole bir Docker hacminde açın:

Not: Altında Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... komutunu kullanarak kaynak kodu yerel dosya sistemi yerine Docker hacminde klonlayacaktır. Hacimler, konteyner verilerini kalıcı hale getirmek için tercih edilen mekanizmadır.

Ya da repoyu yerel klonlayarak veya indirerek açın:

• Repoyu yerel dosya sisteminize klonlayın.
• F1'e basın ve Remote-Containers: Open Folder in Container... komutunu seçin.
• Bu klasörün klonlanmış kopyasını seçin, konteynerin başlamasını bekleyin ve denemeye başlayın.

Çevrimdışı erişim

Bu dokümantasyonu çevrimdışı Docsify kullanarak çalıştırabilirsiniz. Bu repoyu çatallayın, yerel makinenize Docsify kurun, sonra bu repoda kök klasörde docsify serve yazarak çalıştırın. Site localhost:3000 portunda yayınlanacaktır: localhost:3000.

Not, not defterleri Docsify tarafından işlenmez, bu yüzden bir not defteri çalıştırmak istediğinizde bunu ayrı olarak VS Code'da Python kernel kullanarak yapın.

Diğer Müfredatlar

Ekibimiz başka müfredatlar üretiyor! Şunlara göz atın:

LangChain

---

Azure / Edge / MCP / Ajanlar

---

Üretken AI Serisi

---

Temel Öğrenme

---

Copilot Serisi

Yardım Alma

Sorun mu yaşıyorsunuz? Yaygın sorunlara çözümler için Sorun Giderme Rehberimizi kontrol edin.

AI uygulamaları oluştururken takılırsanız veya herhangi bir sorunuz varsa. MCP hakkında tartışmalara katılmak için diğer öğrenenler ve deneyimli geliştiricilerle buluşun. Soruların memnuniyetle karşılandığı ve bilginin özgürce paylaşıldığı destekleyici bir topluluktur.

Ürün geri bildirimi veya yapım sırasında hatalarınız varsa ziyaret edin:

---

Feragatname:
Bu belge, AI çeviri servisi Co-op Translator kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba gösterilse de, otomatik çevirilerin hatalar veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayınız. Orijinal belge, kendi dilinde yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çeviri kullanımı nedeniyle oluşabilecek yanlış anlamalar veya yanlış yorumlamalardan sorumlu değiliz.