Data-Science-For-Beginners/translations/tr/README.md

<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
  "original_hash": "7332da4946897c5885e9ca5bc24de96b",
  "translation_date": "2025-09-06T10:53:24+00:00",
  "source_file": "README.md",
  "language_code": "tr"
}
-->
# Başlangıç Seviyesi Veri Bilimi - Müfredat

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, 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.

**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, inceleyicilerimize ve içerik katkıcılarımıza,** 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/)

|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.tr.png)|
|:---:|
| Başlangıç Seviyesi Veri Bilimi - _[@nitya](https://twitter.com/nitya) tarafından Sketchnote_ |

### 🌐 Çok Dilli Destek

#### GitHub Action ile Destekleniyor (Otomatik ve Her Zaman Güncel)

[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) | [Swahili](../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) | [Burma Dili (Myanmar)](../my/README.md)

**Ek dil çevirileri talep etmek isterseniz, desteklenen diller [burada](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) listelenmiştir.**

#### Topluluğumuza Katılın 
[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](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 sık kontrol etmek isteyebilirsiniz 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 giriş yolunuz olabilir.

# Başlangıç

> **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) paylaşmanızı çok isteriz!

> **[Öğrenciler](https://aka.ms/student-page)**: Bu müfredatı kendi başınıza kullanmak için, tüm depoyu çatallayın ve alıştırmaları kendi başınıza tamamlayın, bir ön ders quizinden başlayarak. Ardından dersi okuyun ve diğer etkinlikleri 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.

## Ekibi Tanıyın

[![Tanıtım videosu](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Tanıtım videosu")

**Gif oluşturucu:** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)

> 🎥 Yukarıdaki görsele tıklayarak proje ve onu oluşturan kişiler hakkında bir video izleyebilirsiniz!

## Pedagoji

Bu müfredatı oluştururken iki pedagojik ilkeyi benimsedik: proje tabanlı olmasını ve sık quizler içermesini sağlamak. Bu serinin sonunda, öğrenciler veri biliminin temel ilkelerini, etik kavramları, veri hazırlama, veriyle çalışma yöntemleri, veri görselleştirme, veri analizi, veri biliminin gerçek dünya kullanım örnekleri ve daha fazlasını öğrenmiş olacaklar.

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 daha karmaşık hale gelir.
> [Davranış Kurallarımızı](CODE_OF_CONDUCT.md), [Katkıda Bulunma](CONTRIBUTING.md) ve [Çeviri](TRANSLATIONS.md) yönergelerini inceleyin. Yapıcı geri bildirimlerinizi memnuniyetle karşılıyoruz!
## Her bir ders şunları içerir:

- İsteğe bağlı skeç notu
- İsteğe bağlı ek video
- Dersten önce ısınma testi
- Yazılı ders
- Proje tabanlı dersler için, projeyi nasıl oluşturacağınızı adım adım anlatan kılavuzlar
- Bilgi kontrolleri
- Bir meydan okuma
- Ek okuma materyalleri
- Ödev
- [Ders sonrası test](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)

> **Testler hakkında bir not**: Tüm testler, Quiz-App klasöründe yer almakta olup, her biri üç sorudan oluşan toplam 40 test içermektedir. Testler derslerin içinden bağlantılıdır, ancak test uygulaması yerel olarak çalıştırılabilir veya Azure'a dağıtılabilir; `quiz-app` klasöründeki talimatları takip edin. Testler kademeli olarak yerelleştirilmektedir.

## Dersler

|![ @sketchthedocs tarafından hazırlanan skeç notu https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.tr.png)|
|:---:|
| 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 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 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 | 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 | Verilerin Dağılımını 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 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 | 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'te açmak için şu adımları izleyin:
1. Code açılır menüsüne tıklayın ve Codespaces ile Aç 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:

1. Geliştirme konteynerini ilk kez kullanıyorsanız, sisteminizin ön koşulları karşıladığından emin olun (ör. Docker yüklü) [başlangıç belgelerinde](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) belirtildiği gibi.

Bu depoyu kullanmak için, depoyu izole bir Docker hacminde açabilirsiniz:

**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.

Veya depoyu yerel olarak klonlanmış veya indirilmiş bir sürümde açabilirsiniz:

- Bu depoyu yerel dosya sisteminize klonlayın.
- F1 tuşuna basın ve **Remote-Containers: Open Folder in Container...** komutunu seçin.
- 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 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`.

> Not, defterler Docsify aracılığıyla görüntülenmeyecektir, bu nedenle bir defteri çalıştırmanız gerektiğinde, bunu ayrı olarak bir Python çekirdeği çalıştıran VS Code'da yapın.

## Diğer Müfredatlar

Ekibimiz başka müfredatlar da üretiyor! Şunlara göz atın:

- [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)
- [Başlangıç Seviyesi Yapay Zeka](https://aka.ms/ai-beginners)
- [Başlangıç Seviyesi Veri Bilimi](https://aka.ms/datascience-beginners)
- [Başlangıç Seviyesi Bash](https://github.com/microsoft/bash-for-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 Makine Öğrenimi](https://aka.ms/ml-beginners)
- [Başlangıç Seviyesi XR Geliştirme](https://aka.ms/xr-dev-for-beginners)
- [GitHub Copilot ile Yapay Zeka Eşli Programlama](https://aka.ms/GitHubCopilotAI)
- [Başlangıç Seviyesi XR Geliştirme](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners)
- [C#/.NET Geliştiricileri için GitHub Copilot'u Kullanma](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 anlama veya yanlış yorumlamalardan sorumlu değiliz.