AZURE'DA KAPSAMLI VERİ BİLİMİ ÇÖZÜMLERİ

 Eğitimin Amacı

Bu eğitimin amacı, Microsoft Azure platformunda veri bilimi, makine öğrenmesi ve yapay zeka çözümlerini etkin bir şekilde kullanmayı öğretmek ve bu teknolojileri iş süreçlerine entegre edebilecek yetkinlikleri kazandırmaktır.

Eğitim kapsamında katılımcılar:

• Azure'un veri bilimi ekosistemini tanır ve temel bileşenlerini öğrenir.
• Azure Machine Learning (AML) ile model geliştirme, eğitme ve dağıtma süreçlerini kavrar.
• Azure’daki veri depolama, veri yönetimi ve büyük veri çözümlerini kullanmayı öğrenir.
• Gerçek dünya senaryolarında yapay zeka ve veri bilimi uygulamalarını nasıl geliştireceklerini anlar.
• MLOps süreçleriyle model versiyonlama, dağıtım ve otomasyon tekniklerini uygular.
• Azure’da ölçeklenebilir veri bilimi projeleri geliştirerek operasyonel verimliliği artırır.

​

Bu eğitim, veri analistleri, veri bilimciler, makine öğrenmesi mühendisleri ve IT profesyonellerinin Azure platformunda uçtan uca veri bilimi çözümleri oluşturmasına ve yönetmesine yardımcı olmayı amaçlamaktadır.

​

 Eğitim İçeriği

Azure ve Veri Bilimi Temelleri

• Azure ekosistemi ve bileşenleri
• Azure'da veri bilimi için kullanılan hizmetler
• Azure Machine Learning (AML) genel bakış
• Veri mühendisliği ve analitik süreçleri
• Veri bilimi projelerinin yaşam döngüsü
• Azure'da veri güvenliği ve erişim yönetimi

​

Azure Machine Learning (AML) ile Model Geliştirme

• Azure Machine Learning Studio kullanımı
• Model geliştirme ve eğitme süreçleri
• Otomatik Makine Öğrenmesi (AutoML)
• Model değerlendirme ve hiperparametre optimizasyonu
• MLOps: Model yönetimi ve versiyonlama
• Gerçek zamanlı ve batch tahminleme süreçleri

​

Azure Veri Depolama ve Yönetimi

• Azure Data Lake ve veri gölleri
• Azure SQL ve NoSQL veri tabanları
• Azure Blob Storage ile büyük veri yönetimi
• Azure Synapse Analytics ile veri ambarı çözümleri
• Veri akışı yönetimi: Azure Stream Analytics
• Veri entegrasyonu ve ETL süreçleri

​

Büyük Veri ve Yapay Zeka Uygulamaları

• Azure Databricks ile büyük veri işleme
• Apache Spark ve Azure üzerindeki kullanımı
• NLP (Doğal Dil İşleme) çözümleri ve Azure Cognitive Services
• Azure'da görüntü işleme ve bilgisayarla görme
• Azure AI ve özel yapay zeka modelleri geliştirme
• Azure OpenAI hizmetleri ile metin üretme ve analiz

​

MLOps ve Sürekli Entegrasyon (CI/CD) Süreçleri

• MLOps ve model operasyonları yönetimi
• Azure DevOps ile makine öğrenmesi projeleri
• Model izleme, versiyonlama ve güncelleme süreçleri
• Sürekli dağıtım (CD) ve model yönetimi
• Otomatik model güncellemeleri ve geri besleme mekanizmaları
• Model performans takibi ve hata analizi

​

Azure’da Veri Bilimi Projeleri ve Uygulama Senaryoları

• Gerçek dünya veri bilimi projeleri ve örnekler
• Finans sektöründe veri bilimi ve risk yönetimi
• Perakende ve müşteri analitiği uygulamaları
• Sağlık sektöründe yapay zeka ve tahminleme modelleri
• Üretim sektöründe kalite kontrol ve tahminleme
• IoT ve sensör verisi analitiği ile akıllı sistemler

 Kimler Katılmalı

• Veri bilimcileri ve analistleri
• Azure geliştiricileri
• Veri mühendisleri
• İş analistleri
• Azure çözüm mimarları
• BT yöneticileri

​

 Eğitim Yöntemi

Program genelinde, anlatım, örnek olaylar, video gösterimi, tartışma ve reel sektöre yönelik vaka çalışmaları araçlarından yararlanılacaktır. Eğitim sunumları, vaka çalışmaları ve diğer dokümanlar katılımcılara dijital ortamda pdf dosyaları biçiminde verilecektir.

Süre

14 saat /  (2 tam gün)

KURUM İÇİ EĞİTİM TALEPLERİNİZ İÇİN BİZE ULAŞINIZ

 info@integralakademi.com

 0 (216) 675 61 50