Şuan orta seviye Python biliyorum, aşağı yukarı 6-7 ay içinde veri analizi ve yapay zeka gibi şeyleri yapabilecek seviyede olabilir miyim , bir süre sonra bıkmam ve günde ortalama 2 saat civarı yazılım ile uğraşıyorum 6 aya ileri düzey olabilir miyim
Hocam cidden ne kadar ilerler ya benim tahminim ileri düzey olmak için en az bir 3-5 yıl gerekir gibiydi yani sadece öğrenemesinden ziyade pratik daha önemli gibi çünkü ezberlemenin anlamı olmaz iyi olmak için de 3-5 yıl pratik gerekir diye düşünüyorum
< Bu mesaj bu kişi tarafından değiştirildi Jacob Robbins -- 29 Kasım 2020; 18:38:47 >
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
bu yapay zeka = istatistik safsatasını kim çıkardı bilmiyorum ama bir çok insanı yanlış yönlendiriyor. içinde kullanılıyor diye aynı anlamdadır demek olmuyor öyle olsa fersah fersah her yerde istatistik mezunu ml engineer görürdük ama yok. yapay zeka multidisipliner bir alandır ve yapay zeka ≠ istatistik
data science için python bilmene gerek yok hatta genel olarak kodlama bilmene gerek yok matematik ve hoşuna giden bir tool öğrenmelisin (excel olabilir mesela daha hızlı ve rahat bence programlama dillerinden)
Regresyon modellerinin hepsi istatistiksel modellerdir.Siniflandirma modellerinde de çoğu modelin temeli istatistiksel modellerden gelmektedir.Dediginiz gibi yapay zeka sadece istatistik değildir parçaların oluşturduğu bir bütün ancak istatistik bu bütünün dışına atılıyor.
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.
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.
Yok hocam neden gereksiz göreyim zaten üniversitede de Matematik bölümü okumayı düşünüyorum biraz daha bu alanda ilerlerim diye Python bilgimi geliştirmeye çalışıyorum
Yok hocam neden gereksiz göreyim zaten üniversitede de Matematik bölümü okumayı düşünüyorum biraz daha bu alanda ilerlerim diye Python bilgimi geliştirmeye çalışıyorum
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
Çözemediğimiz konularda sana danışırız.
Bu mesaja 1 cevap geldi. Cevapları Gizle
< Bu mesaj bu kişi tarafından değiştirildi Jacob Robbins -- 29 Kasım 2020; 18:38:47 >
Bu mesajda bahsedilenler: @K110
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
Bu mesaja 1 cevap geldi. Cevapları Gizle
Bu mesaja 1 cevap geldi. Cevapları Gizle
Bu mesajda bahsedilenler: @.Statistics.
Bu mesaja 1 cevap geldi. Cevapları Gizle
Bu mesajda bahsedilenler: @Kurtçu Restrop
Bu mesajda bahsedilenler: @.Statistics.
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.
Bu mesaja 2 cevap geldi. Cevapları Gizle
Bu mesaja 1 cevap geldi. Cevapları Gizle
Bu mesajda bahsedilenler: @Stack
Bu mesaja 1 cevap geldi. Cevapları Gizle
Bu mesajda bahsedilenler: @avmevsimizamanı
matematik olarak zayıf kisiler bu alanda daha mı dezavantajlı ? bu işleri python kütüphaneleri veya r gibi diller yapmıyor mu (çaylağım)
Bu mesaja 1 cevap geldi. Cevapları Gizle
Bu mesajda bahsedilenler: @avmevsimizamanı
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.
Bu mesaja 1 cevap geldi. Cevapları Gizle
Bu mesaja 1 cevap geldi. Cevapları Gizle
Bu mesajda bahsedilenler: @bestanealtcizgi
kütüphaneler her ne kadar bu işleri yapsa bile matematik bilmek sana fayda sağlar
Bu mesajda bahsedilenler: @DINCERR
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
Bu mesaja 1 cevap geldi. Cevapları Gizle