Çevrimiçi Veri Bilimi Kapsamlı Bir Bakış
çevrimiçi veri bilimi – Çevrimiçi veri bilimi, günümüzün hızla gelişen dijital dünyasında büyük veri setlerini analiz ederek değerli bilgiler çıkarmayı amaçlayan, heyecan verici bir alandır. Bu alan, işletmelerden akademik çalışmalara kadar geniş bir yelpazede kullanılmakta ve sürekli olarak yeni araçlar ve tekniklerle evrilmektedir. Çevrimiçi veri bilimi eğitimleri, araçları ve uygulamaları hakkında kapsamlı bir inceleme yaparak, bu dinamik dünyayı daha iyi anlamanıza yardımcı olmayı hedefliyoruz.
Bu incelemede, çevrimiçi veri bilimi eğitimlerinin farklı platformlarını, en yaygın kullanılan araç ve teknolojilerini, gerçek dünya uygulamalarını ve etik hususlarını ele alacağız. Ayrıca, büyük veri kümelerinin işlenmesi, veri görselleştirmesi ve iş zekası üzerindeki etkisi gibi önemli konuları da detaylı bir şekilde inceleyeceğiz. Hedefimiz, çevrimiçi veri biliminin potansiyelini ve uygulamalarını net bir şekilde ortaya koyarak, bu alanda bilgi sahibi olmanızı sağlamaktır.
Çevrimiçi Veri Bilimi Eğitimi
Çevrimiçi veri bilimi eğitimi, günümüzün hızla gelişen teknoloji dünyasında giderek daha fazla önem kazanan bir alan haline geldi. Esnekliği, uygun maliyeti ve geniş erişilebilirliği sayesinde, veri bilimine ilgi duyan herkes için kapılarını aralıyor. Bu bölümde, farklı çevrimiçi eğitim platformlarını, kaynaklarını ve başarılı bir eğitim için gereken temel unsurları inceleyeceğiz.
Çevrimiçi Veri Bilimi Eğitim Platformları Karşılaştırması
Çevrimiçi veri bilimi eğitimi sunan birçok platform mevcuttur. Bu platformlar, eğitim içeriği, fiyatlandırma politikaları ve eğitim süreleri gibi farklı özelliklere sahiptir. Aşağıdaki tabloda, bazı popüler platformların karşılaştırmasını bulabilirsiniz. Fiyatlar ve süreler, kursun içeriğine ve seviyesine göre değişebileceğinden, yaklaşık değerler olarak verilmiştir.
| Platform | Fiyat (TL) | Eğitim Süresi | İçerik Özeti |
|---|---|---|---|
| Coursera | Değişken (Kurslara göre) | Değişken (Kurslara göre) | İstatistik, makine öğrenmesi, derin öğrenme, büyük veri analitiği gibi konuları kapsayan çeşitli kurslar. |
| edX | Değişken (Kurslara göre) | Değişken (Kurslara göre) | Üniversiteler tarafından sunulan veri bilimi kursları, genellikle uzmanlık alanlarına odaklanır. |
| Udacity | Değişken (Kurslara göre) | Değişken (Kurslara göre) | Pratik odaklı veri bilimi nanodegree programları sunar. |
| Udemy | Değişken (Kurslara göre) | Değişken (Kurslara göre) | Geniş bir veri bilimi kursu yelpazesi sunar, çeşitli fiyat ve süre seçenekleri mevcuttur. |
Popüler Çevrimiçi Veri Bilimi Eğitim Kaynaklarının Değerlendirmesi
Çevrimiçi ortamda, veri bilimiyle ilgili sayısız kurs, video ve blog bulunmaktadır. Bu kaynakların güçlü ve zayıf yönlerinin bilinmesi, etkili bir öğrenme süreci için önemlidir. Örneğin, Coursera’nın yapılandırılmış kursları ve uzman eğitmenleri güçlü yönleriyken, Udemy’deki kurs kalitesinin değişkenlik gösterebilmesi zayıf bir yön olarak görülebilir. YouTube kanalları gibi ücretsiz kaynaklar ise pratik bilgiler sunarken, sistematik bir öğrenme yol haritası sunmayabilir.
Başarılı Bir Çevrimiçi Veri Bilimi Eğitimi İçin Gerekli Beceriler ve Kaynaklar
Başarılı bir çevrimiçi veri bilimi eğitimi, matematiksel ve istatistiksel temeller, programlama becerileri (Python, R gibi), veri görselleştirme ve veri madenciliği teknikleri gibi temel becerileri gerektirir. Ayrıca, düzenli çalışma disiplini, problem çözme yeteneği ve sürekli öğrenme isteği de oldukça önemlidir. Başarılı öğrenme için, iyi bir internet bağlantısı, uygun bir çalışma ortamı ve gerekli yazılımları içeren bir bilgisayar gibi kaynaklara ihtiyaç duyulur.
Ek olarak, çevrimiçi forumlar ve topluluklar aracılığıyla diğer öğrencilerle etkileşim kurmak, öğrenme sürecini zenginleştirebilir.
Çevrimiçi Veri Bilimi Araçları ve Teknolojileri
Çevrimiçi veri bilimi alanında başarılı olmak için doğru araçları ve teknolojileri kullanmak son derece önemlidir. Bu araçlar, veri toplama, temizleme, analiz etme ve görselleştirme süreçlerini kolaylaştırır ve verimliliği artırır. Aşağıda, yaygın kullanılan bazı araçlar ve teknolojiler ile özelliklerine dair bir karşılaştırma bulunmaktadır.
Yaygın Olarak Kullanılan Çevrimiçi Veri Bilimi Araçları
Çevrimiçi veri bilimi projelerinde Python ve R gibi programlama dilleri, çeşitli kütüphaneleri ve bulut tabanlı platformlar sıklıkla kullanılır. Bu araçlar, farklı ihtiyaçlara ve veri kümelerine göre seçilir.
- Python: NumPy (n-boyutlu diziler için), Pandas (veri manipülasyonu ve analizi için), Scikit-learn (makine öğrenmesi algoritmaları için), Matplotlib ve Seaborn (veri görselleştirme için) gibi güçlü kütüphanelere sahiptir. Python’ın geniş kütüphane ekosistemi, esnekliği ve okunabilirliği onu popüler bir tercih haline getirir. Örneğin, büyük bir müşteri veritabanını analiz etmek ve müşteri segmentasyonu oluşturmak için Pandas ve Scikit-learn birlikte kullanılabilir.
- R: Özellikle istatistiksel analiz ve veri görselleştirme alanında güçlü paketlere (örneğin, ggplot2, dplyr) sahiptir. R’ın istatistiksel hesaplamaya odaklanması ve geniş istatistiksel fonksiyon kütüphaneleri, istatistiksel modelleme gerektiren projelerde tercih edilmesini sağlar. Örneğin, bir tıbbi araştırmada elde edilen verileri analiz etmek ve istatistiksel anlamlılık testleri yapmak için R ve ggplot2 kullanılabilir.
- Bulut Tabanlı Platformlar: Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) ve Microsoft Azure gibi platformlar, veri depolama, işlem ve analiz için ölçeklenebilir altyapı sağlar. Bu platformlar, büyük veri kümelerini işleme ve makine öğrenmesi modellerini eğitme kapasitesine sahiptir. Örneğin, bir e-ticaret şirketinin milyonlarca ürün verisini analiz etmek ve satış tahminleri oluşturmak için AWS’nin S3, EMR ve SageMaker hizmetleri kullanılabilir.
Büyük Veri Kümelerini İşlemek İçin Kullanılan Çevrimiçi Araçlar ve Teknikler
Büyük veri kümeleri, geleneksel yöntemlerle işlenmesi zor olabilen devasa veri hacimlerini ifade eder. Bu veri kümelerini verimli bir şekilde işlemek için dağıtık işlem sistemleri ve büyük veri teknolojileri kullanılır.
- Apache Spark: Büyük veri kümelerini hızlı ve verimli bir şekilde işleyebilen bir dağıtık işlem çerçevesidir. Python ve R ile entegre çalışabilir ve makine öğrenmesi algoritmaları için de destek sağlar.
- Hadoop: Büyük veri depolama ve işleme için kullanılan bir açık kaynak çerçevesidir. HDFS (Hadoop Distributed File System) ile büyük veri kümelerini dağıtık olarak saklar ve MapReduce gibi algoritmalar ile işler.
- Veri Tabanı Yönetim Sistemleri (DBMS): PostgreSQL, MySQL gibi ilişkisel veritabanları ve NoSQL veritabanları (MongoDB, Cassandra) gibi seçenekler, büyük veri kümelerini yönetmek ve sorgulamak için kullanılır. Seçim, veri yapısına ve kullanım senaryosuna bağlıdır.
Veri Görselleştirme İçin Kullanılan Çevrimiçi Araçlar ve Veri Analizi Üzerindeki Etkisi
Veri görselleştirme, karmaşık veri kümelerini anlaşılır ve etkileyici bir şekilde sunmayı sağlar. Bu, veri analizi sürecinde önemli bulguları ortaya çıkarmada ve karar vermeyi desteklemede kritik bir rol oynar.
- Tableau: Kullanıcı dostu arayüzü ile etkileşimli görselleştirmeler oluşturmayı kolaylaştırır. Farklı veri kaynaklarından veri çekme ve görselleştirme oluşturma olanağı sağlar.
- Power BI: Microsoft tarafından geliştirilen bir veri görselleştirme ve iş zekası aracıdır. Excel verileri ile kolay entegrasyon ve etkileşimli panolar oluşturma imkanı sunar.
- Matplotlib ve Seaborn (Python): Python programlama dili içinde kullanılan bu kütüphaneler, özelleştirilebilir ve yüksek kaliteli statik grafikler oluşturmayı sağlar. Bilimsel yayınlarda sıklıkla kullanılır.
- ggplot2 (R): R programlama dili için tasarlanmış güçlü bir veri görselleştirme paketidir. Estetik açıdan hoş ve anlamlı grafikler oluşturmayı kolaylaştırır.
Çevrimiçi Veri Bilimi Projeleri ve Uygulamaları: çevrimiçi Veri Bilimi
Çevrimiçi veri bilimi, günümüzde birçok sektörde kritik öneme sahip veri odaklı problemlerin çözümünde etkin bir rol oynuyor. Dijitalleşmenin hızlanmasıyla birlikte internet üzerinden erişilebilen devasa veri kümeleri, veri bilimcilerine benzeri görülmemiş fırsatlar sunuyor. Bu bölümde, çevrimiçi veri bilimi projelerinin gerçek dünya uygulamalarını, yaşam döngüsünü ve karşılaşabileceğiniz zorlukları ele alacağız.Çevrimiçi veri bilimi, e-ticaretten finansal modellemeye, sağlık hizmetlerinden sosyal medya analizine kadar geniş bir yelpazede kullanılıyor.
Örneğin, bir e-ticaret sitesi, kullanıcı davranışlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunabilir ve satışları artırabilir. Finans sektöründe ise kredi riskini değerlendirmek, dolandırıcılığı tespit etmek veya yatırım stratejilerini optimize etmek için çevrimiçi veri bilimi teknikleri kullanılabilir. Sağlık alanında ise hastalık tahmini, ilaç keşfi veya hasta bakımı optimizasyonu gibi konularda önemli katkılar sağlamaktadır. Sosyal medya analizinde ise kamuoyu yoklamaları, trend analizi veya marka izleme gibi uygulamalarda kullanılır.
Gerçek Dünya Uygulamalarından Örnekler
Çevrimiçi veri biliminin gerçek dünyadaki etkisi çok çeşitlidir. Örneğin, Netflix, kullanıcıların izleme geçmişlerini analiz ederek kişiselleştirilmiş film ve dizi önerileri sunar. Bu, kullanıcı memnuniyetini artırırken platformun gelirini de yükseltir. Amazon ise benzer şekilde müşteri alışveriş verilerini kullanarak ürün önerileri ve hedefli reklamlar oluşturur. Sağlık sektöründe ise, hasta kayıtları ve tıbbi veriler kullanılarak hastalıkların erken teşhisi ve kişiselleştirilmiş tedavi planları geliştirilebilir.
Bu örnekler, çevrimiçi veri biliminin işletmeler ve kurumlar için sağladığı avantajları açıkça göstermektedir.
Çevrimiçi Veri Bilimi Projesinin Yaşam Döngüsü
Bir çevrimiçi veri bilimi projesi, genellikle aşağıdaki adımları içerir:
- Veri Toplama: Projenin amacına uygun verilerin çeşitli kaynaklardan (web siteleri, API’ler, sosyal medya platformları vb.) toplanması. Bu aşamada veri kalitesi ve güvenilirliği büyük önem taşır.
- Veri Temizleme: Toplanan verilerdeki eksik değerler, aykırı değerler ve tutarsızlıkların giderilmesi. Veri temizleme, modelin doğruluğu ve güvenilirliği için kritik öneme sahiptir.
- Veri Analizi: Temizlenen verilerin keşfedici veri analizi (EDA) teknikleri kullanılarak incelenmesi. Bu aşamada verilerdeki kalıplar, ilişkiler ve trendler belirlenir.
- Modelleme: Analiz sonuçlarına dayanarak uygun bir makine öğrenmesi modeli seçilir ve eğitilerek tahmin veya sınıflandırma yapılır. Modelin performansını artırmak için çeşitli teknikler kullanılabilir.
- Değerlendirme: Eğitilen modelin performansı, uygun metrikler kullanılarak değerlendirilir. Modelin doğruluğu, hassasiyeti ve kesinliği gibi faktörler incelenir. Gerekli ise model iyileştirilir veya farklı bir model seçilir.
Çevrimiçi Veri Bilimi Projelerinde Karşılaşılan Zorluklar ve Çözüm Önerileri
Çevrimiçi veri bilimi projelerinde çeşitli zorluklarla karşılaşmak olasıdır. Bunların başında veri kalitesi, veri hacmi ve veri güvenliği gelmektedir.
Veri kalitesi düşük olduğunda, modelin performansı da düşük olur. Bu sorunu çözmek için veri temizleme ve ön işleme teknikleri kullanılmalıdır.
Çok büyük veri kümeleriyle çalışmak, işlem gücü ve depolama alanıyla ilgili sorunlara yol açabilir. Bu durumda büyük veri işleme teknikleri ve bulut tabanlı çözümler kullanılmalıdır.
Veri güvenliği, özellikle kişisel verilerle çalışıldığında çok önemlidir. Veri gizliliğini korumak için şifreleme ve anonimleştirme teknikleri kullanılmalıdır.
| Zorluk | Çözüm Önerisi |
|---|---|
| Veri Eksikliği | Eksik verilerin doldurulması için ortalama, medyan veya ileri istatistiksel teknikler kullanılabilir. |
| Gürültülü Veri | Aykırı değerlerin tespiti ve kaldırılması veya veri dönüştürme teknikleri uygulanabilir. |
| Yüksek Boyutluluk | Özellik seçimi veya boyut indirgeme teknikleri kullanılabilir. |
Çevrimiçi Veri Bilimi ve İş Zekası
Çevrimiçi veri bilimi, işletmelerin elindeki verileri analiz ederek değerli içgörüler elde etmelerini ve daha bilinçli kararlar almalarını sağlayan güçlü bir araçtır. İş zekası süreçlerine entegre edildiğinde, şirketlerin performansını optimize etme, yeni fırsatlar keşfetme ve rekabet avantajı elde etmelerine yardımcı olur. Bu sayede, geleneksel yöntemlere göre daha hızlı ve etkili sonuçlar elde edilir.Çevrimiçi veri biliminin iş zekası üzerindeki etkisi, verilerin gerçek zamanlı olarak analiz edilebilmesi ve anlık geri bildirimler sağlanmasıyla başlar.
Bu, işletmelerin piyasa trendlerine daha hızlı tepki vermesini ve stratejilerini buna göre uyarlamasını mümkün kılar. Örneğin, bir e-ticaret şirketi, çevrimiçi veri analizi kullanarak müşteri davranışlarını gerçek zamanlı olarak takip edebilir ve ürün önerilerini, pazarlama kampanyalarını ve fiyatlandırma stratejilerini buna göre optimize edebilir.
Çevrimiçi Veri Analitiği Araçlarını Kullanarak İş Zekası Raporları Oluşturma Adımları
İş zekası raporları oluşturma süreci, veri toplama, veri temizleme ve dönüştürme, veri analizi ve raporlama aşamalarından oluşur. Öncelikle, ilgili veriler çevrimiçi kaynaklardan veya şirketin kendi veri tabanlarından toplanır. Ardından, veriler temizlenir ve istenen formata dönüştürülür. Bu aşamada, eksik değerlerin doldurulması, aykırı değerlerin tespit edilmesi ve verilerin standartlaştırılması gibi işlemler gerçekleştirilir. Veri analizi aşamasında, istatistiksel yöntemler ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak veriler analiz edilir ve anlamlı sonuçlar elde edilir.
Son olarak, elde edilen bulgular, anlaşılır ve görsel olarak çekici raporlar halinde sunulur. Örneğin, Tableau veya Power BI gibi araçlar kullanılarak interaktif tablolar, grafikler ve haritalar oluşturulabilir.
Çevrimiçi Veri Bilimi ile Elde Edilen Bulguları Görsel Olarak Sunmak İçin Etkili Yöntemler, çevrimiçi veri bilimi
Çevrimiçi veri bilimi ile elde edilen bulguların etkili bir şekilde sunulması, karar vericilerin bu bilgileri kolayca anlamasını ve aksiyon almasını sağlar. Bu amaçla, farklı grafik türleri kullanılabilir. Örneğin, satış trendlerini göstermek için çizgi grafikler, farklı kategorilerdeki verileri karşılaştırmak için sütun grafikler, veri dağılımını göstermek için histogram ve dağılım grafikleri kullanılabilir. Ayrıca, coğrafi verileri göstermek için haritalar da kullanılabilir.Görsel tasarımda renk paleti önemli bir rol oynar.
Açık ve anlaşılır bir renk paleti seçilmelidir. Örneğin, satış artışını göstermek için yeşil, düşüşü göstermek için kırmızı gibi renkler kullanılabilir. Grafiklerin etiketlenmesi de çok önemlidir. Eksenlerin açıkça etiketlenmesi, grafik başlığının net bir şekilde belirtilmesi ve veri noktalarının açıklanması gerekir. Örneğin, bir satış raporunda, x ekseninde zaman, y ekseninde satış miktarı gösterilebilir ve grafik başlığı “Aylık Satış Trendleri” olarak belirtilebilir.
Karmaşık verileri basitleştirmek için interaktif grafikler kullanarak kullanıcıların veri noktalarını ayrıntılı olarak inceleyebilmelerini sağlayabiliriz. Örneğin, bir coğrafi harita üzerinde, her bölgeye tıklandığında o bölgeye ait ayrıntılı satış verilerini gösteren bir açılır pencere gösterilebilir.
Çevrimiçi Veri Bilimi ve Etik Hususlar
Çevrimiçi veri bilimi alanında, büyük veri kümelerinin erişilebilirliği ve güçlü analitik araçların yaygınlaşmasıyla birlikte etik kaygılar giderek daha önemli hale gelmektedir. Veri gizliliği, algoritmik önyargı ve güvenlik açıkları, veri bilimcilerinin ve ilgili tüm paydaşların dikkatlice ele alması gereken önemli konulardır. Bu bölümde, çevrimiçi veri bilimi projelerinde karşılaşılabilecek etik sorunları, veri güvenliği ve gizliliği için alınacak önlemleri ve veri analizi sonuçlarının sorumlu bir şekilde kullanımı için önerileri ele alacağız.Veri bilimi projelerinin doğası gereği, genellikle hassas kişisel veriler işlenir.
Bu verilerin kötüye kullanımı, bireylerin mahremiyetini ihlal edebilir ve ciddi sonuçlar doğurabilir. Örneğin, sağlık verileri, finansal bilgiler veya konum verileri gibi hassas verilerin izinsiz erişime maruz kalması, kimlik hırsızlığı, ayrımcılık veya finansal kayıplara yol açabilir. Algoritmik önyargılar da önemli bir etik sorundur. Eğitim verilerinde mevcut olan önyargılar, makine öğrenmesi modellerinin belirli gruplara karşı ayrımcı sonuçlar üretmesine neden olabilir.
Örneğin, bir kredi başvurusu değerlendirme sisteminde cinsiyet veya ırk gibi özelliklere dayalı önyargılar, belirli grupların kredi başvurularının reddedilme olasılığını artırabilir. Güvenlik açıkları ise, veri ihlalleri ve veri sızıntılarına yol açabilir, bu da bireylerin kişisel bilgilerinin ve kuruluşların itibarının zarar görmesine neden olabilir.
Veri Gizliliği ve Güvenliği İçin Önlemler
Veri gizliliği ve güvenliğini sağlamak için çeşitli önlemler alınabilir. Bunlar arasında veri şifreleme, erişim kontrolü, anonimleştirme ve veri gizlilik politikalarının uygulanması yer alır. Veri şifreleme, yetkisiz erişimi önlemek için verilerin şifrelenmesini sağlar. Erişim kontrolü, yetkisiz kişilerin verilere erişimini sınırlandırır. Anonimleştirme, verilerdeki kişisel tanımlayıcıları kaldırarak bireylerin kimliklerinin gizli kalmasını sağlar.
Ayrıca, kapsamlı bir veri gizlilik politikası oluşturmak ve bu politikayı tüm paydaşlara duyurmak da önemlidir. Bu politika, veri toplama, kullanım, saklama ve silme süreçlerini açıkça tanımlamalıdır. Ek olarak, düzenli güvenlik denetimleri ve güvenlik açıklarının giderilmesi, veri güvenliğini sağlamak için hayati önem taşır.
Algoritmik Önyargıların Azaltılması
Algoritmik önyargıları azaltmak için, eğitim verilerinin çeşitliliği ve kalitesi önemlidir. Eğitim verilerinin temsil edici bir örneklem olması, modelin önyargısız sonuçlar üretmesini sağlar. Ayrıca, modelin performansını farklı gruplar üzerinde değerlendirmek ve önyargı tespiti için düzenli olarak izleme yapmak gerekir. Önyargı tespit edildiğinde, modelin eğitimi yeniden gözden geçirilmeli ve gerekli düzeltmeler yapılmalıdır. Şeffaflık da önemlidir; modelin nasıl çalıştığı ve hangi verileri kullandığı açıkça belirtilmelidir.
Veri Analizi Sonuçlarının Sorumlu Bir Şekilde Kullanımı
Veri analizi sonuçlarının sorumlu bir şekilde kullanımı, etik değerlere ve yasal düzenlemelere uygun hareket etmeyi gerektirir. Sonuçlar, tarafsız ve doğru bir şekilde sunulmalı ve sonuçların potansiyel etkileri dikkatlice değerlendirilmelidir. Yanlış yorumlamaların veya kötüye kullanımların önlenmesi için sonuçların bağlamı açıkça belirtilmelidir. Ayrıca, sonuçların yalnızca ilgili amaçlar için kullanılması ve kişisel verilerin korunması önemlidir. Sonuçların kamuoyuna açıklanmasında, olası riskler ve faydalar dikkatlice tartışılarak, şeffaflık ve hesap verebilirlik ilkeleri göz önünde bulundurulmalıdır.
Örneğin, bir sağlık hizmeti sağlayıcısı, hastaların sağlık verilerini analiz ederek yeni bir tedavi yöntemi geliştirdiğinde, bu verilerin gizliliğinin korunması ve sonuçların tarafsız bir şekilde raporlanması büyük önem taşır.
Sonuç olarak, çevrimiçi veri bilimi, işletmelerin ve araştırmacıların karar verme süreçlerini dönüştürme potansiyeline sahip, dinamik ve sürekli gelişen bir alandır. Bu alandaki gelişmeleri takip etmek ve yeni araçları öğrenmek, gelecekteki başarı için oldukça önemlidir. Umarız bu inceleme, çevrimiçi veri bilimi dünyasına dair kapsamlı bir bakış açısı sunmuş ve bu alanda daha fazla bilgi edinme yolculuğunuza ilham vermiştir.
Çevrimiçi veri bilimi eğitimlerinin süresi ne kadar sürer?
Eğitim süresi, seçilen programa ve yoğunluğa bağlı olarak değişir; birkaç haftadan birkaç aya kadar sürebilir.
Çevrimiçi veri bilimi için hangi programlama dillerini öğrenmeliyim?
Python ve R en yaygın kullanılan dillerdir. Ancak SQL ve diğer diller de faydalı olabilir.
Çevrimiçi veri bilimi iş bulmak kolay mı?
Alanın popülaritesi artıyor, ancak rekabet de yoğun. Güçlü bir portföy ve ilgili deneyim iş bulma şansınızı artırır.
Veri bilimi alanında hangi sertifikalar faydalıdır?
Google Cloud Certified Professional Data Engineer, AWS Certified Machine Learning – Specialty gibi sertifikalar işverenler tarafından değerlendirilir.