Tüm Yazılarım

Medium’da yayınladığım tüm yazılara aşağıdaki konu başlıklarının üzerine tıklayarak ulaşabilirsiniz.

• Veri Madenciliği (Data Mining) Nedir?
• Pazarlama Süreçlerinde Python Kullanım Alanları
• CRM Nedir? Nerede Konumlandırılır?
• Pandas Serisini DataFrame Objesine Çevirme
• Python’da Ortalama, Medyan, Standart Sapma ve Varyans Fonksiyonlarının Sıfırdan Oluşturulması
• Python’da Korelasyon Hesaplayan Fonksiyonun Oluşturulması
• İBB Açık Veri Portalına Python’da API ile Erişim ve Ön Analiz
• Makine Öğrenmesinde Python ile Basit Doğrusal Regresyon Modelinin Kurulması ve Yorumlanması
• Veri Biliminde Eksik/Kayıp Verilere Yaklaşım Stratejileri ve Python (Pandas) Uygulaması
• Veri Analizinde Değişkenlerin Gruba Bağlı Özelliklerini Ayrıntılı Veren Fonksiyonunun Python’da Adım Adım Tanımlanması
• Python’da Uygulamalı 25 Adet İpucu (Tricks)
• Korona Virüse Dair Sosyolojik Bir Deneme
• Python ile RFM Analizi
• Bulut Bilişim Teknolojisi (Cloud Computing) Nedir? Bileşenleri Nelerdir?
• SQL ile Kayıp (Missing) Veri Analizi, Aykırı Değer (Outlier) Yakalama ve Kümülatif İşlemler
• EVAM Nedir? Akış Analizi ve Müşteri Erişimi
• Google Çeviri (Translate) API’sinin Python ile Kullanımı ve Pandas Uygulaması
• Marka Yönetimi, Değeri, Algısı ve Mahalle Kasabı
• Polinomsal (Polynomial) Regresyon ve Python Uygulaması
• Endüstri ve Örgüt Psikolojisi, Örgütsel Davranış, Çalışan Psikolojisi Tanımlar ve Farklar
• Veri Bilimi Regresyon Analizlerinde (Supervised) Önemli Kavramlar Rehberi (Cheat Sheet)
• Makine Öğrenmesi Algoritmalarında Sıklıkla Kullanılan NumPy Fonksiyonları
• Psikolojik Sermaye Nedir?
• Başarı Hikayelerinde Paradoks
• Veri Biliminde Sentetik Veri Seti Oluşturma, Faydaları, Türleri ve Makine Öğrenmesindeki Uygulaması
• SPSS Modeler Genel Bakış ve Diğer Programlar ile Karşılaştırması
• Gradient Descent, Maliyet (Cost/Loss) Fonksiyonu ve Python ile Doğrusal Regresyon Uygulaması
• WEB Dünyasında Bilinmesi Gereken 50 Kavram ve Kısa Açıklamaları
• Veri ve Bilim Üzerinden Veri Bilimi (Data Science) Yaklaşımının Tanımlanması
• Makine Öğrenmesinde Train, Validation ve Test Kavramları ile Python Uygulaması
• Bias ve Varyans Dengesi Üzerinden Overfitting ve Underfitting Durumlarının Anlaşılması
• Definition of Data Science Approach in terms of Data and Science
• Makine Öğrenmesinde Cross Validation ve Python Üzerinden K-Fold Uygulaması
• Let the Data Flow Smoothly as You Wish, Just Think About the Action You Will Take
• Segmentasyon Kullanımı ve 5 Adet Segmentasyon Çeşidi
• Makine Öğrenmesi ile Müşteri Kaybı (CHURN) Olasılık Tahminlemesi, Bankacılık Sektöründen Örnek Veri Seti ve Python Uygulaması
• Dijital Dönüşüm ve Sigorta Devi Tokyo Marine’nin Dijital Dönüşüm Serüveni
• Veri Bilimi Sınıflandırma Model Çıktılarını Değerlendiren Metrikler (Confusion Matrix, Accuracy, ROC-AUC, Log Loss, MCC) Python Uygulaması
• Veri Biliminde Kategorik Değişkenler, Dummy (Kukla) Variable ve Python Uygulaması
• Python’da Lambda Kullanımı ile Pandas Apply, Filter, Map ve Reduce Üzerinden Uygulamalı Anlatımı
• Veri Biliminde İstatistik Alanının Kalbi Olan Normal Dağılım (Gaussian Distriburion) Konusuna Genel Bir Bakış
• Veri Biliminde Normal Dağılımın Python Üzerinden Görselleştirilmesi ve Yorumlanması (Histogram, Box Plot, KDE Plot, QQ Plot ve Violin Plot)
• EVAM Rule of Things Gives You Big Data Usage, Reduces Costs, Increases Quality and Quantity in Manufacturing, and More
• Veri Biliminde Normal Dağılımın R ve Python ile Testi ve Yorumlanması (Skewness ve Kurtosis, Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov)
• Veri Biliminde Normal Dağılmayan Verilerin Dönüştürülme (Transformation) Yöntemleri Logaritmik, Box-Cox, Karekök, Reciprocal
• Makine Öğrenmesinde Lojistik Regresyonun Python ile Uygulaması ve Yorumlanması (Logistic Regression)
• Python ile PDF’den Veri Çıkararak Metin Ön İşleme Teknikleri, Çeviri ve Word Cloud
• Makine Öğrenmesinde Değişken Seçimi (Feature Selection) Yazı Serisi: Genel Bakış
• Makine Öğrenmesinde Değişken Seçimi (Feature Selection) Yazı Serisi: Filtreleme Yöntemleri ve Python Kodları
• Makine Öğrenmesinde Değişken Seçimi (Feature Selection) Yazı Serisi: Sarmal (Wrapper) Yöntemler ve Python Kodları
• Speaker Identification with Perfect Harmony of Algorithms in Artificial Intelligence
• Makine Öğrenmesinde Değişken Seçimi (Feature Selection) Yazı Serisi: Gömülü (Embedded) Yöntemler ve Python Kodları
• Karar Ağaçları (Decision Tree) Kavramları ve Türleri
• Monte Carlo Simülasyonu ile Python Üzerinden Satış/Komisyon Tahmin Uygulaması
• Python ile Karar Ağaçlarının Görselleştirilmesi
• Python & SQLite & Pandas Bağlantısı ve Veri İşlemleri
• Violin Plot (Keman Grafiği) ile Değişken Anlatma Sanatı
• Google Analytics Temel Terimler ve Anlamları
• Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machine | SVM) Çalışma Mantığı ve Python Uygulaması
• Veri Ambarı (DWH) Nedir? Nasıl Çalışır? Ne İşe Yarar?
• Makine Öğrenmesinde Normalizasyon ve Standardizasyon ile Python Uygulaması
• Makine Öğrenmesinde Pipeline Mimarisi Nedir?
• Sürekli Malumat, Farklı Bir Zeka (Continuous Intelligence)
• Regresyon ve Korelasyon Arasındaki Fark Nedir?
• NoSQL Nedir ve Makine Öğrenmesindeki Kullanım Alanı
• Cohort (Kohort) ile Müşteri Hareket Analizi ve Python Uygulaması
• Apple’ın, Müşterisini Anlamak Gibi Bir Stratejisi Yok
• Data Governance (Veri Yönetişimi) Nedir?
• ML&AI Dünyasında Feature Store Nedir? Veri Ambarı (DWH) ile Kesişen ya da Ayrışan Noktaları Nelerdir?
• Makine Öğrenmesi Varken Neden Elimizi Veri ile Kirletelim?
• Python ile İngilizce Kelime Öğrenme Oyunu: Bu Sefer Makine Bize Öğretecek !!!
• Öğrenmenin Temelinde Aşk Var