Data Scientist Yol Haritası (2026)
1. Python, 2. Matematik/İstatistik, 3. Makine Öğrenmesi...
Zaman Çizelgesi
Maksimum etki için bu adımları dikkatlice takip edin.
Programlamaya Giriş (Python)
Veri biliminin temel dili olan Python'ı öğrenin. Değişkenler, döngüler, fonksiyonlar ve temel veri yapıları (listeler, sözlükler) üzerine yoğunlaşın.
Veri biliminin temel dili olan Python'ı öğrenin. Değişkenler, döngüler, fonksiyonlar ve temel veri yapıları (listeler, sözlükler) üzerine yoğunlaşın.
Kritik Aksiyonlar
Beklenen Çıktı
Temel Kaynaklar
Araçlar
Standart
Kriter
Tamamlandı
Veri Manipülasyonu ve Analizi
Pandas ve NumPy kütüphanelerini kullanarak veri temizleme, dönüştürme ve analiz etme becerilerinizi geliştirin.
Matematik ve İstatistik
Makine öğrenmesi algoritmalarının temelini oluşturan lineer cebir, olasılık kuramları ve istatistiksel testler konularında ustalaşın.
Veri Görselleştirme
Matplotlib, Seaborn ve Plotly gibi araçlarla elde ettiğiniz verileri anlaşılır ve etkileyici grafiklere dönüştürün.
Temel Makine Öğrenmesi (Machine Learning)
Scikit-learn kullanarak regresyon, sınıflandırma ve kümeleme gibi gözetimli ve gözetimsiz öğrenme algoritmalarını projelerde uygulayın.