3 Ayda Junior Data Scientist Oldum

Herkese merhaba, bu Medium’daki ilk yazım. Bu yazımda bir ay içinde nasıl Junior Data Scientist olduğumdan bahsedeceğim.

Öncelikle bu harika eğitime nasıl eriştiğimi anlatacağım. Her şey aralık ayında IEEE Ege CS(Computer Society) başkan yardımcısı olmam ile başladı. Başkan yardımcısı olunca üzerime farklı farklı sorumluluklar yüklendi. Bunlardan biri de diğer komitelerin web konferanslarına katılım desteği idi. 10 Aralık tarihine gelirsek, IEEE Ege RAS (Robotic and Automation Society) Zafer Acar ile “Astronomi Ve Uzay Çalışmaları“ adlı bir web konferansı ayarladı. Benim de bu konferansa destek amaçlı katılmam gerekiyordu. Çok güzel bir konferansın sonunda bir arkadaşımız Zafer Bey’e “Türkiye’de yapay zeka alanında genç mühendisler olarak kendimizi geliştirmek istiyoruz, ancak bu alanda yeterince kaynak bulamıyoruz. Acaba siz bize öğretebilir misiniz ?” şeklinde bir soru sordu. Zafer Bey öğretmeye epey hevesliydi. Eğer 15 kişilik bir ekip kurarsak ders vermekten mutluluk duyacağını söyledi. Ben de o zamanlarda veri bilmi ve yapay zeka alanına nasıl başlamalıyım diye düşünüyordum. Böyle bir fırsatı duyunca çok mutlu oldum ve hemen kaydımı yaptım. 1 Ocak tarihinde eğitime başladık. 1 ay eğitim 1 ay da proje çözümü olacak şekilde 2 aylık bir eğitim planlanmıştı. Eğitim sürecinin verimli geçmesi üzerine Zafer Bey’in isteğiyle eğitimimiz 1 ay daha uzayarak toplamda harika bir 3 ay sürdü. Eğitim başlamadan 2 hafta önce Zafer Bey bize bir ön çalışma verdi. Bu şekilde dersler resmi olarak başlamadan önce kendimizi eğitime hazırladık.

Eğitim; cuma, cumartesi ve pazar saat 7.30- 15.30 şeklinde planlandı ve eksiksiz bir şekilde 4 hafta sürdü. Eğitimde gördüğümüz konu başlıkları ise sıralı bir şekilde şunlardır:

• Python Basics
• Data visualization with Matplotlib, Seaborn and Pandas
• EDA (Exploratory data analysis)
• Data Collection and Understanding
• Missing Value Imputation
• Feature Engineering
• Regression
• Web Scraping
• Classification
• Clustering
• Natural Language Processing (NLP)
• Principal Component Analysis (PCA)
• Graph Theory
• Computer Vision
• Deep Learning
• Recommender Systems
• Time Series Analysis

Bu konu başlıklarının hepsini proje tabanlı öğrenme (PDÖ) gördük. Eğitim süresince çeşitli ödevlerimiz oldu ve ödevlerimizin hepsi de iş hayatında karşılaşabileceğimiz tarzdaydı. Zafer Bey toplamda 16 tane proje ödevi verdi. Bu projeleri tamamlayan ve notu % 80'in üzerinde olanlarımız Zafer Acar imzalı “Kıdemli Veri Bilimcisi” sertifikasını aldı.

Bu eğitimin kariyerimin en önemli dönüm noktası olduğuna inanıyorum. Bu alanda çalışmaya nasıl başlayacağını bilmeyen biri olarak girdiğim bu eğitimi genç bir veri bilimcisi olarak tamamladım. Zafer Bey’e de buradan çok teşekkür ediyorum.

Peki şimdi ne yapıyorum? Öncelikle bu alanda kariyer yapmak istediğim için her gün durmadan kendimi geliştirmeye çalışıyorum. Okul ve topluluk dışında kalan vaktimi şu şekilde geçiriyorum: Kaggle’dan veri setleri indirip üzerinde çalışıyorum ve başka veri bilimcilerin kodlarını inceliyorum.

Umarım ilk yazımı beğenmişsinizdir. Gelecek yazılarımda sizlere bu eğitimde yaptığım projeleri anlatmayı planlıyorum. Bir sonraki yazımda görüşmek dileğiyle. Takipte kalın :)

Zafer Bey’in bizden bahsettiği yazısı → 30 günde yapay zekâ

GitHub hesabım → ozdmrramazan

LinkedIn hesabım →ramazan-ozdemir