Python veri analizi ve yapay zeka

Ustam, sen hepimizi cebinden çıkarırsın.

Çözemediğimiz konularda sana danışırız.

Sen kafanı oraya takmadan öğrenmeye devam et.

Sen bu konuya neden takıldın anlamadım. Bahsettiğin şeylerle uğraşman için pek fazla bir şeye gerek yok. Biraz ilgili olman ve bir kaç haftanı vermen yeterli. Zaten sen bir şey yapmayacaksın, hali hazırdaki frameworkler her şeyi senin için yapıyorlar.

Ayrıca bu işleri gözünde büyütme. Dediğim gibi hazır olan yapılarla uğraşmak marifet değildir. Ha bunu marifet zanneden çok sayıda kişilik var elbette ama onlara yapacak bir şeyimiz yok  

Merhaba hocam yapay zeka = istatistik.Pythonu şuanda ilkokul öğrencilerine gösteriyorlar.İşin istatistik matematik ve lineer cebir kısmını öğrenin gerisi kolay.

ben uzun süredir veri bilimiyle ilgileniyorum. tam olarak kendimce yeni yeni ivme yakaladım.

2 saat vererek sadece bulunduğun konumda durursun sadece.

veri bilimi nin alanları var. yapay zeka, veri analizi, büyük veri ,makine öğrenmesi ... falan

haftalarını hatta yıllarını vermen gerekiyor. kısa sürede bu işi çözen diyen ya bilmiyor ya da baya bir zeki (aman google kaçırmasın, )

programcılıkta temeli algoritma, veri bilimin temeli matematik esaslıdır.

programlama dili konusuna gelince

bence bu işler için en iyi R ama o kadar çok program dili ve paketi varki.

tableau , power bı , R kütüphaneleri , bokeh→ veri görselleştirme

apache serisi → büyük veri

sql → veri çekme falan

LaTeX → döküman hazırlama

benim şu an yazabildiklerim bunlar dahada varda liste karışmasın.

mesela arama motorlarında örnegin excel ile makine öğrenmesini mi istiyorsun yazıyorsun excel use machine learning sana görmek istediğin binlerce kaynak çıkıyor. yani demem o ki programlama dili konusunda sen karar vereceksin.

Yine yapay zekacılık oynayanlar gelmişler. Bi bitmediler arkadaş  

veri bilimin temeli matematik esaslıdır demişsiniz, tam olarak kasıt nedir daha da açar mısınız,

matematik olarak zayıf kisiler bu alanda daha mı dezavantajlı ? bu işleri python kütüphaneleri veya r gibi diller yapmıyor mu (çaylağım)

Merhaba,

Herhangi bir konuda uzamanlasmak icin en kaba tahmin uzerinde 10 bin saat calismak/pratik yapmak gerekli ( ten thousand hours rule diye aratin bunun uzerine dunya kadar arastirma ve yazi var ) . Bu her konu icin gecerli degil, enstruman gibi ozel yetenek isteyen alanlar var ne kadar pratik yapsaniz da belirli bir seviyenin ozel yetenek ile asilamayacagi.

Bu durumda gunde 2 saatten 5000 gun o da asagi yukari 13-14 yila uzman olursunuz gibi gozukuyor. Bahsettigim gibi bu cok kaba bir konsept, sapma payi konudan konuya degisir.

Diger yandan yapay zeka != istatistik.

Veri analizi ise cok buyuk olcude istatistik, lineer cebir temellidir. Eger veri analizi ve yapay zeka ile ugrasmak istiyorsaniz ve bunlari gereksiz olarak goruyorsaniz yol yakinken vazgecin 13-14 yilinizi heba etmeyin.

veri bilimin temeli matematiktir. lineer cebir ,calculus ,olasılık falan filan

kütüphaneler her ne kadar bu işleri yapsa bile matematik bilmek sana fayda sağlar

Tekrar merhaba,

Degistirip yerine sadece bir nokta yazdiginiz mesajiniz neydi hatirlamiyorum, belki orada gordum belki de ben karistiriyorum baslik altina cevap yazan bir suru uzman arkadastan birisi ifade etmisti bu isler icin matematik cok onemli degildir diye, ona refere ederek yazdim mesajin ikinci kismini.

Universitede matematik muhendisligi okudum, diyebilirim ki matematik ya da benzeri bolumlerin icerigi tam olarak nedir ne okuyorlar, nasil okuyorlar emin olmadan dusunseniz de karar vermeyin. Bir diger konu da hangi unversitede okuyacaginiz. Ben yildiz'da okudum, 99'da girdim su an durum nedir bilmiyorum ama akedeminin bu kadar rezil halde olmadigi donemlerde bile hocalar uygulamali matematik/yazilim konularinda cok yetersizdi. Belli basli universiteler disindaki matematik bolumlerinin bu konuda iyi egitim verebileceginden supheliyim.

Eger bu konuda gercekten kendinizi gelistirmek istiyorsaniz internet uzerinde hem akademik hem de uygulama icin dunya kadar kaynak mevcut, misal buradan baslayabilirsiniz https://online.stanford.edu/search-catalog