13 Hafta
Sektörden Mentorler
Takım Çalışmaları
HR Sorularına Hazırlık
Sektör Projeleri
Sertifika
Mezunlarımızın Çalıştığı Şirketler
MIT’nin sektör profesyonelleri için kullandığı müfredat baz alınarak oluşturulan içerikler kariyer yolcuğunuzda size bir rota çizmek üzere tasarlanmıştır. Katılımcıların kendi zaman planları ve kendi öğrenme hızları doğrultusunda takip edebildikleri kaliteli video içeriklerinden oluşan eğitim programımız, bu alanda uluslararası deneyime sahip bir ekip tarafından hazırlanmıştır. Beceri odaklı, endüstri tarafından tanınan ve global standartlara uyumlu olarak geliştirdiğimiz eğitimlerimiz, kariyer ve iş hedefleri üzerine yapılandırılmıştır.
Eğitim İçeriği
Canlı Dersler
Mentor Sistemi
Program Akışı
Gerçek İş Hayatı Projeleriyle Yapılandırılmış Hibrit Program
Eğitmen
PROGRAM
Data Scientist Bootcamp
Hafta 1 4 Saat
Veri Bilimi için Python Programlama I
PyCharm, Virtual Environment ve Dependency Management konuları ile büyük ölçekli projeler için kendi çalışma ortamınızı oluşturmayı ve yönetmeyi öğreneceksiniz. Çalışma ortamı ayarları gerçekleştirildikten sonra Python programlamanın temellerini oluşturan veri yapılarını kapsamlı bir şekilde öğrenme imkanı bulacaksınız. Sıfırdan kapsamlı bir şekilde ileri seviye fonksiyonları yazmayı öğrenecek ve zor senaryolar için kendi fonksiyonlarınızı yazabileceksiniz. Comprehensions konusu ile veri bilimi ve makine öğrenmesi süreçlerini ölçeklenebilir pipeline’lar ile sürdürebilmek için çok değerli bilgiler edineceksiniz.
- Pycharm
- Python İlk Adımlar
- Virtual Environment
- Package Management
- Virtual Environment & Package Management
- Veri Yapılarına Giriş
- Sayılar
- Karakter Dizileri
- String Metodları
- Liste
- Sözlük
- Tuple
- Set
- Fonksiyonlara Giriş ve Fonksiyon Okuryazarlığı
- Docstring
- Fonksiyonların Statement Bölümleri
- Ön Tanımlı Argümanlar
- Ne Zaman Fonksiyon Yazılır
- Return
- Fonksiyon İçerisinden Fonksiyon Çağırmak
- Local & Global Değişkenler
- If
- Else & Elif
- For Döngüsü
- Uygulama - Mülakat Sorusu Alternating
- Break & While & Continue
- Enumerate
- Uygulama - Mülakat Sorusu Enumerate
- Alternating Fonksiyonunun Enumerate ile Yazılması
- Zip
- Lambda & Map & Filter & Reduce
- List Comprehensions
- Dict Comprehensions
- Uygulama - Mülakat Sorusu Dict Comprehensions
- List & Dict Comprehensions Uygulamaları 1
- List & Dict Comprehensions Uygulamaları 2
- List & Dict Comprehensions Uygulamaları 3
Hafta 2 3 Saat
Veri Bilimi için Python Programlama II
Veri bilimi, makine öğrenmesi ve yapay zeka uygulamaları için kaçınılmaz olan temel kütüphanelerden NumPy ve Pandas'ı öğreneceksiniz.
- Python ile Veri Analizine Giriş
- NumPy Giriş
- NumPy Array'i Oluşturma
- NumPy Array Özellikleri
- Reshaping
- Index İşlemleri
- Fancy Index
- Matematiksel İşlemler
- NumPy Koşullu İşlemler
- Pandas Series
- Veri Okuma
- Veriye Hızlı Bakış
- Pandas Seçim İşlemleri
- Değişkenler Üzerinde İşlemler
- Loc & Iloc
- Koşullu Seçim
- Toplulaştırma & Gruplama
- Pivot Table
- Apply & Lambda
- Birleştirme İşlemleri
- Kategorik Değişken Görselleştirime
- Sayısal Değişken Görselleştirme
- Matplotlib Özellikleri
- Seaborn ile Veri Görselleştirme
- Genel Resim
- Kategorik Değişken Analizi I
- Kategorik Değişken Analizi II
- Sayısal Değişken Analizi
- Değişkenlerin Yakalanması
- Hedef Değişken Analizi
- Korelasyon Analizi
Hafta 3 5 Saat
CRM Analitiği
CRM Analitiği çalışmaları sektörde kendine en fazla yer bulan iş uygulamalarındandır. Python ile müşteri verilerini analiz etmek, müşterileri daha yakından tanımak, müşterileri segmentlere ayırmak, segmentlere özel iş kararları alabilmek ve müşterileri elde tutmak için müşteri terk modelleri geliştirme konuları ele alacağız. Programlama ve veri analizi kabiliyetlerinizi gerçek iş problemleri ile pekiştirme şansı edineceksiniz.
Endüstri projesi veri sponsoru :
Zamana dayalı çeşitli matematiksel göstergeleri inceleyerek ürün performans durumları hakkında yorum yapabilme ve temel dijital pazarlama metriklerini analiz etme fırsatlarına sahip olacaksınız.
- CRM Analitiğine Giriş
- Temel Performans Göstergeleri
- Kohort Analizi
Sektörde en fazla kullanılan uygulamalarla müşterileri satın alma davranışlarına göre kural tabanlı olarak segmentlere ayırabileceksiniz.RFM ile Müşteri Segmentasyonu
- Veriyi Hazırlama
- RFM Metriklerinin Hesaplanması
- RFM Skorlarının Hesaplanması
- RFM Segmentlerinin Oluşturulması
- Tüm Sürecin Fonksiyonlaştırılması
Müşteri yaşam boyu değerini satın alma ve karlılık pattern'larını göz önünde bulundurarak matematiksel ve istatiksel modellemeler ile oluşturacaksınız. Bu yöntemler sayesinde yeni müşterinize davranışınızı daha kolay tespit edebileceksiniz.CLTV (Müşteri Yaşam Boyu Değeri)
- Veriyi Hazırlama
- Ortalama Sipariş Değeri
- Satın Alma Sıklığı
- Tekrarlama Oranı ve Kaybetme Oranı
- Kar Marjı
- Müşteri Değeri
- Müşteri Yaşam Boyu Değeri
- Segmentlerin Oluşturulması
- Tüm İşlemlerin Fonksiyonlaştırılması
Ürün veya hizmeti bırakmaya karar veren müşteri davranış kalıplarını inceleyerek önlem almanıza yardım edecek modelleme projeleri geliştireceksiniz.Customer Lifetime Value Prediction
- BG/NBD ile Beklenen İşlem Sayısı
- Gamma-Gamma Alt Model
- BG/NBD ve Gamma-Gamma ile CLTV Tahmini
- Verinin Okunması
- Lifetime Veri Yapısının Hazırlanması
- BG/NBD Modelinin Kurulması
- Gamma-Gamma Modelinin Kurulması
- BG/NBD ve Gamma-Gamma Modeli ile CLTV'nin Hesaplanması
- Müşteri Segmentlerini Oluşturma
- Çalışmanın Fonksiyonlaştırılması
Hafta 4 3 Saat
Ölçümleme Problemleri
Ürünlerin puanlanmasında kullanılan yaklaşımlar ve satın alma kararlarımızı etkileyen en önemli faktör olan yorum ve rating'lerin sıralanma yöntemleri hakkında bilgi edineceksiniz.
Ürünlerin puanlanmasında kullanılan yaklaşımlar hakkında bilgi edinecek ve İstatistiksel yöntemler yardımıyla yapılabilecek en yansız puanlama yaklaşımını öğreneceksiniz.Ölçüm Problemleri
- Ürün Puanlama
- Ortalama
- Puan Zamanlarına Göre Ağırlıklı Ortalama
- Kullanıcı Temelli Ağırlıklı Ortalama
- Ağırlıklı Derecelendirme
Ürünlerin aldığı yorum ve ratingler, satın alma kararlarımızı etkileyen en önemli faktördür. Kullanıcılar tarafından yapılan yorum ve verilen rating'lerin sıralanma yöntemleri hakkında bilgi edineceksiniz.Ürün Sıralama
- Derecelendirmeye Göre Sıralama
- Yorum ve Satın Alma Sayısına Göre Sıralama
- Derecelendirme, Satın Alma, Yoruma Göre Sıralama
- Bayes Ortalama Derecelendirme Puanı
- Karma Sıralama
- IMDB Film Puanlama ve Sıralama
- IMDB Ağırlıklı Derecelendirme
- Bayes Ortalama Derecelendirme Puanı
Kullanıcıların satın alma kararlarında önemli bir etken olan yorumların sıralanma yöntemleri hakkında bilgi edineceksiniz.Yorum Sıralama
- Üst-Alt Farkı Skoru
- Ortalama Puan
- Wilson Alt Sınır Puanı
- Örnek Uygulama
- AB Testi
- Örneklem
- Betimsel İstatistikler
- Güven Aralıkları
- Korelasyon
- Hipotez Testleri
- AB Testi ( Bağımsız İki Örneklem T Testi )
- İki Grup Oran Karşılaştırma ( İki Örneklem Oran Testi )
- İkiden Fazla Grup Ortalaması Karşılaştırma ( ANOVA-Analysis of Variance )
Hafta 5 7 Saat
Tavsiye Sistemleri
Tavsiye sistemleri Netflix, Facebook, Amazon, Spotify, Pinterest ve Instagram gibi teknoloji devlerinin başarılarında anahtar rolü oynuyor. Bu nedenle, veri bilimi dünyasında kritik bir yer tutan tavsiye sistemlerini kapsamlı şekilde ele alan bu modülde önemli bir yetkinlik kazandırmaktadır. Bu eğitimde tavsiye sistemlerinin teknik arka planını anlayacak ve Python ile tavsiye sistemi geliştirme seviyesine çıkacaksınız.
Endüstri projesi veri sponsoru :
Müşterilerin alışverişlerinde yer alan ürünler arasındaki birliktelik kurallarının nasıl oluşturulduğu hakkında bilgi edineceksiniz. Böylece; müşteri satın alma alışkanlıklarını tespit ederek, ürün önerilerinin nasıl yapıldığı hakkında fikir edinmiş olacaksınız.Tavsiye Sistemleri
- Birliktelik Kural Öğrenimi
- Apriori Algoritması
- Apriori Nasıl Çalışır?
- Birliktelik Kuralı Temelli Tavsiye Sistemi
- Birliktelik Kuralı Öğrenimi
- Veri Ön İşleme
- Arl Veri Yapılarını Hazırlamak
- Birliktelik Kuralları Analizi
- Çalışmanın Scriptini Hazırlama
- Ürün Önerme Uygulaması
Beğenilen bir ürünün içeriğinin benzerliğinden yola çıkarak, yeni bir ürünün nasıl tavsiye edilebileceği hakkında bilgi edineceksiniz. Bunu yaparken TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) matrisinin kullanımı hakkında bilgi edineceksiniz.İçerik Temelli Filtreleme
- Count Vector
- Metin Vektörleştirme
- İçerik Temelli Tavsiye Sistemleri
- TF-IDF Matrisinin Oluşturulması
- Cosine Sim Hesaplama
- Benzerliklerine Göre Önerilerin Yapılması
- Çalışmanın Scriptini Hazırlama
Kullanıcıların geçmiş beğenileri ya da puanlamalarını temel alarak, kullanıcı ve öğeler arasındaki benzerlikleri (user-based, item-based) tespit eden yöntem ile; daha önce önerilmemiş ürünlerin kullanıcıya nasıl önerildiğini öğrenme imkanı bulacaksınız.İş Birlikçi Filtreleme
- Item-Based Tavsiye Sistemi
- Item-Based İş Birlikçi Filtreleme
- User Movie Df'in Oluşturulması
- Item-Based Film Önerilerinin Yapılması
- Çalışmanın Scriptini Hazırlama
- Kullanıcı Tabanlı İş Birlikçi Filtreleme
- Kullanıcı Tabanlı İş Birlikçi Filtreleme
- Veri Setini Hazırlama
- İzlenen Filmleri Getirme Uygulaması
- Aynı Filmleri İzleyen Diğer Kullanıcılar
- Benzerliklerin Belirlenmesi
- Skor Hesaplama
- Çalışmanın Fonksiyonlaştırılması
Kullanıcının puanlamadığı ürünlere, aynı kullanıcının verebileceği puanı tahmin etmek üzerine kurulu bu yöntemde, Matrix Factorization yönteminin çalışma prensibi hakkında bilgi edineceksiniz.Matris Çarpanlarına Ayırma
- Gradyan İniş
- Verinin Hazırlanması
- Modelleme
- Model Kurma
- Final Model ve Tahmin
Hafta 6 1 Saat
ARA
1 hafta eğitime ara verilecek.
Hafta 7 4 Saat
Özellik Mühendisliği
Veri bilimi süreçlerinin çok büyük bir kısmını, veri temizliği ve değişken mühendisliği oluşturmaktadır. Bu eğitim; ham veriyi temizleyerek, ilgili veriden yeni özellik çıkarmak ve modele girmeye uygun olmayan değişkenleri dönüştürmek için öğrencilerin belirli yaklaşımlar edinmesini amaçlamaktadır. Edinilen yaklaşımlar sayesinde veri setini bir makine öğrenmesi (machine learning) modeline girmeye uygun hale getirme konusunda gerekli altyapıyı edineceksiniz.
Veri setindeki aykırı gözlemler ile mücadele etme yöntemleri hakkında bilgi edineceksiniz.
- Özellik Mühendisliği ve Veri Ön İşleme
- Aykırı Değerler
- Aykırı Değerleri Yakalama
- Fonksiyonlaştırma
- Aykırı Değerlere Erişmek
- Aykırı Değer Problemini Çözme
- Çok Değişkenli Aykırı Değer Analizi
Veri setindeki eksik gözlemler ile mücadele etme yöntemleri hakkında bilgi edineceksiniz.
- Eksik Değerler
- Eksik Değerleri Yakalama
- Eksik Değer Problemini Çözme
- Kategorik Değişken Kırılımında Değer Atama
- Tahmine Dayalı Atama İşlemi
- Eksik Verinin Yapısını İncelemek
- Eksik Değerlerin Bağımlı Değişken ile Analizi
Veriyi makine öğrenmesine girmeden önce sayısal ifadelerle temsil etmemizi sağlayan LabelEncoder ve One-Hot Encoding yaklaşımları ve uzaklık temelli makine öğrenmesi algoritmalarında model performansını önemli ölçüde etkileyen değişken standartlaştırma ve değişken dönüşüm işlemleri hakkında bilgi edineceksiniz.
- Label Encoding
- One Hot Encoding
- Rare Encoding
- Rare Encoding Fonksiyonu
- Özellik Ölçeklendirme
Regular expression yardımıyla, ham veriyi temizleyerek anlamlı hale getirmek için kullanılan yöntemler hakkında bilgi edineceksiniz.
- Özellik Çıkarımı
- Binary Features
- Text Features
- Regex Features
- Date Features
- Özellik Etkileşimleri
Hafta 8 2 Saat
Makine Öğrenmesi I
Makine öğrenmesine giriş yapacağınız bu bölümde makine öğrenmesi için gerekli olan temel kavramları; Bağımlı ve bağımsız değişken/değişkenler arasındaki ilişkiyi doğrusal olarak modelleyen doğrusal regresyon algoritmasının teorisini ve sınıflandırma problemi için bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi doğrusal olarak modelleyen lojistik regresyon algoritmasının teorisini öğrenecek ve uygulamasını gerçekleştireceksiniz.
Endüstri projesi veri sponsoru :
- Doğrusal Regresyon Teori
- Regresyon Modellerinde Başarı Değerlendirme ( MSE, RMSE, MAE )
- Parametrelerin Tahmin Edilmesi ( Ağırlıkların Bulunması )
- Doğrusal Regresyon için Gradient Descent
- Basit Doğrusal Regresyon Modeli
- Doğrusal Regresyonda Tahmin İşlemleri
- Doğrusal Regresyonda Tahmin Başarısı
- Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli
- Çoklu Doğrusal Regresyonda Tahmin İşlemleri
- Çoklu Doğrusal Regresyonda Tahmin Başarısı
- Gradient Descent ile Doğrusal Regresyon
- Değişken Türleri
- Öğrenme Türleri
- Problem Türleri
- Model Başarı Değerlendirme Yöntemleri
- Model Doğrulama Yöntemleri
- Yanlılık-Varyans Değiş Tokuşu
- Lojistik Regresyon Teori
- Lojistik Regresyon için Gradient Descent
- Sınıflandırma Problemlerinde Başarı Değerlendirme
- Karmaşıklık Matrisi ( Confusion Matrix )
- Classification Threshold
- ROC Eğrisi ( ROC Curve )
- LOG Loss
- Problem Veri Seti Hikayesi
- Keşifçi Veri Analizi ( EDA )
- Veri Ön İşleme ( Data Pre-Processing )
- Modelleme
- Model Başarı Değerlendirme
- Model Doğrulama
- 10 Katlı Çapraz Doğrulama ( 10-Fold Cross Validation )
Hafta 9 4 Saat
Makine Öğrenmesi II
Makine öğrenmesi dünyasında çok geniş bir alana sahip olan karar ağaçlarının temelini oluşturan CART’ın teorisini öğrenecek ve uygulamasını gerçekleştireceksiniz.
Gelişmiş ağaç yöntemlerine giriş yapacak, Random Forests ve Gradient Descent temelli ağaç yöntemleri ele alınacaktır.
Endüstri projesi veri sponsoru :
- CART Teori
- CART Kütüphane Kurulumları
- Modelleme
- Hiperparametre Optimizasyonu
- Özellik Önemi ( Feature Importance )
- Öğrenme Eğrileriyle Model Karmaşıklığını Analiz Etme
- Görselleştirme
- Karar Kuralları
- Karar Kurallarının Python Kodlarını Çıkartma
- Python Kodları ile Tahmin İşlemleri
- Rastgele Ormanlar ( Random Forests )
- XGBoost ( eXtreme Gradient Boosting )
- LightGBM
- CatBoost
- Feature Importance
- RandomSearchCV
- Öğrenme Eğrileriyle Model Karmaşıklığını İnceleme
Hafta 10 3 Saat
Makine Öğrenmesi III
Modele verilebilecek herhangi bir bağımlı değişken olmadığı durumlarda, verideki gözlemleri uzaklık tabanlı gruplayarak sınıflandırmamızı sağlayan modeller hakkında bilgi edineceksiniz.
Uçtan uca bir makine öğrenmesi pipeline oluşturma sürecini öğrenme imkanı bulacaksınız.
Endüstri projesi veri sponsoru :
- K-Ortalamalar ( K-Means )
- Hiyerarşik Kümeleme ( Hierarchical Cluster )
- Temel Bileşen Analizi ( Principal Component Analysis )
- Temel Bileşen Regresyon Modeli ( PCR )
- Keşifçi Veri Analizi
- Veri Ön İşleme
- Base Models
- Automated Hyperparameter Optimization
- Stacking & Ensemble Learning
- Prediction of New Observation
- Pipeline
Hafta 11 4 Saat
MS SQL Sorgulama
Veri bilimi yolculuğunun temelinde en bilinmesi gereken konulardan biri olan veritabanı sistemleri ve ilişkisel veritabanlarını sorgulama dili olan SQL dilini öğreneceğiz. Bu eğitimde veri ile konuşmanın alfabesi diyebileceğimiz SQL dili ile gerçek veri ve gerçek hayat senaryoları üzerinde uygulamalar yapacağız.
Endüstri projesi veri sponsoru :
- Giriş
- SQL'ın Tarihi
- Neden SQL?
- Temel Kavramlar
- İlişkisel Veritabanı Kavramı
- Veri Tipleri Giriş
- Tamsayı Veri Tipleri
- String Veri Tipleri
- Ondalık Sayı Veri Tipleri
- Tarih Saat Veri Tipleri
- Diğer Veri Tipleri
- SQL Giriş
- Select Komutu
- Insert Komutu
- Update Komutu
- Delete Komutu
- Where Komutu
- And Or Operatorleri Giriş
- And Operatoru
- Or Operatoru
- And Or Operatorleri Birlikte Kullanım
- Update Delete Where Komutu Kullanımı
- Distinct Komutu
- OrderBy Komutu
- Top Komutu
- Örnek Veritabanı Tanıtımı
- Örnek Veritabanı Restore
- Aggregate Functions GroupBy
- Alıştırmalar
- İlişkisel Veritabanı Giriş
- Neden İlişkisel Veritabanı
- E-Ticaret Sistemi Giriş
- User ve Adress Tabloları Tanıtım
- Geleneksel Yöntemler
- Join Kullanımı
- Order, Order Details, Items Tabloları
- Join Türleri
- Alıştırmalar
- SubQuery Kavramı
Projeler
Eğitim içeriklerini gerçek iş dünyası projeleriyle güçlendirerek eşsiz kılmak için lider firmalar ile veri sponsorluğu kuruyoruz. Erişeceğiniz projelerin bir kısmına göz atın.
Başarı Hikayeleri
Hiçbir şey olmuyorsa bile muhakkak bir şeyler oluyordur. Tereddütte kalan herkese bu serüvene dahil olmasını şiddetle tavsiye ederim. Miuul bana sadece eğitim katmadı, sayesinde çok güzel insanlarla denk gelme fırsatı yakaladım.
Business Intelligence Consultant, IBSS Technology and Software
Gönül rahatlığıyla, tereddüt etmeden Bootcamp'e katılabilir. Bu alanda çalışmaktan keyif alıyorsanız, bu işi keyifle yapan kişilerden öğrenmenizi tavsiye ederim
Data Analist, İzmir Büyükşehir Belediyesi
Eğitim içeriğine göre bu fiyata bu bilgiler asla hiçbir yerde bulunmaz. İş hayatına hazırlıksız girmek istemiyorsanız bu bootcamp kesinlikle tavsiyemdir. Her hafta düzenli takip edip akışta kalarak başladığınız andan en son bitiş anına kadar zirveninde ötesine geçiyorsunuz.
Bireysel CRM ve Kampanya Servisi, Albaraka Türk
Eğitim süresi boyunca asla yalnız hissetmeyeceksiniz. Seviyeniz ne olursa olsun detaylı bilgiler öğrenip, pekiştirebiliyorsunuz. Mentörler her zaman çok destekçi aynı şekilde takım arkadaşları da.
Customer Analytics Specialist, Toyota Türkiye
Kararsız kalanlar kesinlikle beklentilerini iyi belirlemeli. Kursun hakkını verenler kısa süre içerisinde iş bulabiliyor veya mevcut işlerinde öne çıkabiliyor.
IT Uzmanı, Anadolu Grup
Ben kararsızlığı yenip bootcamp’e başladım ve sonucunda da istediğim alanda çalışma fırsatı yakalım. Her şeyden öte Miuul size mükemmel bir deneyim sunuyor.
Data Scientist, Ekol Lojistik
Böyle bir ekosistemin içinde hem network edinmek hem de gerçek hayat problemlerini çözerek güzel bir GitHub, Kaggle ve LinkedIn profili oluşturmak çok kıymetli avantajlarından.
AI/ML Solutions Architect, Practicus AI
Hedefim Turkcell Genel Merkezde çalışmaktı. Beni hedefime götüren kıymetli Vahit hoca ve Miuul ekibi oldu :) Onların eğitim içeriğine, kaliteli hocalarına ve samimiyetlerine sağlık!
Associate Analyst, Turkcell Genel Merkez
Eğitimden tam anlamıyla verim almak istiyorsanız 4 aylık bir süreci asosyal olarak geçirmeniz gerekiyor. 4 ay'ın sonunda yaşadığınız değişime sizler bile inanamayacaksınız.
Data Scientist, Deloitte
Program süresince birlikte çalıştığım diğer katılımcılarla güçlü bağlar kurduk ve bugün bile işbirliği yapmaktan keyif alıyoruz. Kendinize yatırım yapmaktan korkmayın!
Data Scientist, IBTECH
Bootcamp’e başlamadan önce acaba ben de yapabilir miyim düşüncelerim vardı, başladıktan sonra hiç düşünmediğim zorluklarla karşılaştım ama şu an 7 aydır veri analisti olarak çalışıyorum.
Veri Analisti ve Raporlama Uzmanı, Teleperformance
Konular ağır fakat kolay ve gereksiz ayrıntıların olmadığı bir dille ana hedefe odaklanılarak hazırlanmış bir kurs. Beğendiğim için de hala buradayım ve bir kursa daha devam etmekteyim. :)
Data Engineer, Vodafone
Vahit ve Erkan hocalardan 1 kelime bile öğrenemeyeceğine inanan bir kişi bile hem mentor hem de diğer katılımcıların etkileşimi sayesinde bu kurs sayesinde çok şey öğrenecektir.
Data Scientist, Türk Telekom
Benim gibi farklı alanlardan gelenlere seslenmek istiyorum: Hiçbir şey için geç değil, düzenli çalışma ve odak ile her şeyi başarabilirsiniz! Kısa sürede bu kadar şey öğrendiğimi asla hatırlamıyorum.
Data Analyst, Ozan Super App
Eğer yeni fırsatlar yaratmak ve değerlendirmek istiyorsanız bir an önce düşünmeyin ve girin. Miuul'un güvenilirliği ve yetkinliği sektörel bazda tanınmış ve kendini bir kanıtlamış bir kurumdur.
Machine Learning Engineer, New Mind
Öğrendiklerimle birlikte Discord uygulamasında film tavsiyelerinde bulunan bir chatbot geliştirdim. Konu içerikleri çok geniş ve aklınıza gelebilecek her projede, sektörde uygulama yapabiliyorsunuz.
Data Scientist, Datamind
Sadece teorik bilgi vermekle kalmayıp, gerçek dünya uygulamalarıyla da konuları pekiştirmenizi sağlıyor. Veri bilimine adım atmayla kalmayacak, kariyerinizi ileriye taşıyabileceksiniz.
Deeptech/AI Research & Development Intern, ArVis Technology
Hem çeşitli konuların derinliklerini öğrenip uygulamasını yapıyorsunuz ve burada bulunduğunuz sürede size aktif bir öğrenme imkanı sunuluyor. Bu açılardan Miuul sunduğu eğitim ile farklılaşıyor.
Data Scientist, Datamind
Hiçbir yerde görmediğiniz bilgiler öğrenecek ve kurs bittiğinde bu işin okulunu okumuş gibi hissedeceksiniz. Gerçekten anlatılmaz yaşanır ve hayatımda verdiğim en iyi kararlardan biri.
CRM Uzman Yardımcısı, A101
Kendilerini var oldukları durumdan bir adım öteye taşımak isteyenler bu eğitim sizi sadece ileriye taşımayacak çalışma hayatında gerekli olan becerilerinizi de geliştirmenizi sağlayacaktır.
İç Kontrolör Yardımcısı, VakıfBank
Benzer kurslar veren yerler var fakat bilgiyi bu kadar dolu, yalın ve anlaşılır aktarabilen bir kurs eğitimi yok. Bu kursa kayıt olduğumda pişman olmayacağımı biliyordum. Olmadım da...
CRM Assistant Specialist, Derimod
Bootcamp bittiğinde ve sektöre girdiğimde aldığım ilk maaş bootcamp ücretinin 2 katıydı. Hayatınızı idame ettirmenizi sağlayacak bilgi birikimine bu fiyata ulaşıyorsunuz.
Risk Advanced Analytics, DenizBank
Mentörler sizi zorlayacak ve destekleyeceklerdir, dolayısıyla tamamen bundan korkup vazgeçmemek lazım çünkü tek başınıza değilsiniz. Vakit ayırıp çalışmak gerektiğini unutmayın.
Jr. Data Scientist, DenizBank
Alacağın kesinlikle vereceğinden fazla. Bir adım atmak istiyorsan piyasadaki en uygun ve en iyi eğitim paketi bu diyebilirim. Oldukça iyi bir fiyata kendini çok fazla geliştirebileceğin bir platform.
Data Scientist, Metric
Kararsız kaldığınız her an vakit kaybı diyebilirim. Ben kararsız kaldığım için tam olarak böyle hissediyorum. Her ne kadar mezun olduğum dönem şahane geçmiş olsa da daha erken başlamayı isterdim. Ayrıca eğitim bitse de Miuul'un bir parçası olmayı hep isteyeceksiniz.
Erp Uzman Yardımcısı, Sanica Isı
Hiçbir şey olmuyorsa bile muhakkak bir şeyler oluyordur. Tereddütte kalan herkese bu serüvene dahil olmasını şiddetle tavsiye ederim. Miuul bana sadece eğitim katmadı, sayesinde çok güzel insanlarla denk gelme fırsatı yakaladım.
Business Intelligence Consultant, IBSS Technology and Software
Gönül rahatlığıyla, tereddüt etmeden Bootcamp'e katılabilir. Bu alanda çalışmaktan keyif alıyorsanız, bu işi keyifle yapan kişilerden öğrenmenizi tavsiye ederim
Data Analist, İzmir Büyükşehir Belediyesi
Eğitim içeriğine göre bu fiyata bu bilgiler asla hiçbir yerde bulunmaz. İş hayatına hazırlıksız girmek istemiyorsanız bu bootcamp kesinlikle tavsiyemdir. Her hafta düzenli takip edip akışta kalarak başladığınız andan en son bitiş anına kadar zirveninde ötesine geçiyorsunuz.
Bireysel CRM ve Kampanya Servisi, Albaraka Türk
Eğitim süresi boyunca asla yalnız hissetmeyeceksiniz. Seviyeniz ne olursa olsun detaylı bilgiler öğrenip, pekiştirebiliyorsunuz. Mentörler her zaman çok destekçi aynı şekilde takım arkadaşları da.
Customer Analytics Specialist, Toyota Türkiye
Kararsız kalanlar kesinlikle beklentilerini iyi belirlemeli. Kursun hakkını verenler kısa süre içerisinde iş bulabiliyor veya mevcut işlerinde öne çıkabiliyor.
IT Uzmanı, Anadolu Grup
Ben kararsızlığı yenip bootcamp’e başladım ve sonucunda da istediğim alanda çalışma fırsatı yakalım. Her şeyden öte Miuul size mükemmel bir deneyim sunuyor.
Data Scientist, Ekol Lojistik
Böyle bir ekosistemin içinde hem network edinmek hem de gerçek hayat problemlerini çözerek güzel bir GitHub, Kaggle ve LinkedIn profili oluşturmak çok kıymetli avantajlarından.
AI/ML Solutions Architect, Practicus AI
Hedefim Turkcell Genel Merkezde çalışmaktı. Beni hedefime götüren kıymetli Vahit hoca ve Miuul ekibi oldu :) Onların eğitim içeriğine, kaliteli hocalarına ve samimiyetlerine sağlık!
Associate Analyst, Turkcell Genel Merkez
Eğitimden tam anlamıyla verim almak istiyorsanız 4 aylık bir süreci asosyal olarak geçirmeniz gerekiyor. 4 ay'ın sonunda yaşadığınız değişime sizler bile inanamayacaksınız.
Data Scientist, Deloitte
Program süresince birlikte çalıştığım diğer katılımcılarla güçlü bağlar kurduk ve bugün bile işbirliği yapmaktan keyif alıyoruz. Kendinize yatırım yapmaktan korkmayın!
Data Scientist, IBTECH
Bootcamp’e başlamadan önce acaba ben de yapabilir miyim düşüncelerim vardı, başladıktan sonra hiç düşünmediğim zorluklarla karşılaştım ama şu an 7 aydır veri analisti olarak çalışıyorum.
Veri Analisti ve Raporlama Uzmanı, Teleperformance
Konular ağır fakat kolay ve gereksiz ayrıntıların olmadığı bir dille ana hedefe odaklanılarak hazırlanmış bir kurs. Beğendiğim için de hala buradayım ve bir kursa daha devam etmekteyim. :)
Data Engineer, Vodafone
Vahit ve Erkan hocalardan 1 kelime bile öğrenemeyeceğine inanan bir kişi bile hem mentor hem de diğer katılımcıların etkileşimi sayesinde bu kurs sayesinde çok şey öğrenecektir.
Data Scientist, Türk Telekom
Benim gibi farklı alanlardan gelenlere seslenmek istiyorum: Hiçbir şey için geç değil, düzenli çalışma ve odak ile her şeyi başarabilirsiniz! Kısa sürede bu kadar şey öğrendiğimi asla hatırlamıyorum.
Data Analyst, Ozan Super App
Eğer yeni fırsatlar yaratmak ve değerlendirmek istiyorsanız bir an önce düşünmeyin ve girin. Miuul'un güvenilirliği ve yetkinliği sektörel bazda tanınmış ve kendini bir kanıtlamış bir kurumdur.
Machine Learning Engineer, New Mind
Öğrendiklerimle birlikte Discord uygulamasında film tavsiyelerinde bulunan bir chatbot geliştirdim. Konu içerikleri çok geniş ve aklınıza gelebilecek her projede, sektörde uygulama yapabiliyorsunuz.
Data Scientist, Datamind
Sadece teorik bilgi vermekle kalmayıp, gerçek dünya uygulamalarıyla da konuları pekiştirmenizi sağlıyor. Veri bilimine adım atmayla kalmayacak, kariyerinizi ileriye taşıyabileceksiniz.
Deeptech/AI Research & Development Intern, ArVis Technology
Hem çeşitli konuların derinliklerini öğrenip uygulamasını yapıyorsunuz ve burada bulunduğunuz sürede size aktif bir öğrenme imkanı sunuluyor. Bu açılardan Miuul sunduğu eğitim ile farklılaşıyor.
Data Scientist, Datamind
Hiçbir yerde görmediğiniz bilgiler öğrenecek ve kurs bittiğinde bu işin okulunu okumuş gibi hissedeceksiniz. Gerçekten anlatılmaz yaşanır ve hayatımda verdiğim en iyi kararlardan biri.
CRM Uzman Yardımcısı, A101
Kendilerini var oldukları durumdan bir adım öteye taşımak isteyenler bu eğitim sizi sadece ileriye taşımayacak çalışma hayatında gerekli olan becerilerinizi de geliştirmenizi sağlayacaktır.
İç Kontrolör Yardımcısı, VakıfBank
Benzer kurslar veren yerler var fakat bilgiyi bu kadar dolu, yalın ve anlaşılır aktarabilen bir kurs eğitimi yok. Bu kursa kayıt olduğumda pişman olmayacağımı biliyordum. Olmadım da...
CRM Assistant Specialist, Derimod
Bootcamp bittiğinde ve sektöre girdiğimde aldığım ilk maaş bootcamp ücretinin 2 katıydı. Hayatınızı idame ettirmenizi sağlayacak bilgi birikimine bu fiyata ulaşıyorsunuz.
Risk Advanced Analytics, DenizBank
Mentörler sizi zorlayacak ve destekleyeceklerdir, dolayısıyla tamamen bundan korkup vazgeçmemek lazım çünkü tek başınıza değilsiniz. Vakit ayırıp çalışmak gerektiğini unutmayın.
Jr. Data Scientist, DenizBank
Alacağın kesinlikle vereceğinden fazla. Bir adım atmak istiyorsan piyasadaki en uygun ve en iyi eğitim paketi bu diyebilirim. Oldukça iyi bir fiyata kendini çok fazla geliştirebileceğin bir platform.
Data Scientist, Metric
Data Scientist Bootcamp
15. Dönem Data Scientist Bootcamp programı 8 Mayıs ile 24 Temmuz tarihleri arasında gerçekleşecektir.
Data Scientist Bootcamp Mentorlerimiz
Yurt içi ve yurt dışından bir çok eğitmenimiz ile bootcamp programı boyunca mentorluk sağlıyoruz. Gerçek veri setleri ile ödev çözümleri yaparken yalnız olmayacak bu yolu her an mentorun ile yürüyeceksin.
İhtiyaçlarınızı görüşmek için sizinle iletişime geçeceğiz.
Data Scientist Bootcamp
Şimdi başlamaya hazır mısın?
Öğrenmeye bugün başla - şimdi senin zamanın.
Şimdi Başvur
Kararsız kaldığınız her an vakit kaybı diyebilirim. Ben kararsız kaldığım için tam olarak böyle hissediyorum. Her ne kadar mezun olduğum dönem şahane geçmiş olsa da daha erken başlamayı isterdim. Ayrıca eğitim bitse de Miuul'un bir parçası olmayı hep isteyeceksiniz.
Erp Uzman Yardımcısı, Sanica Isı