6 Şubat 2021 Cumartesi günü gerçekleştirdiğimiz ve aralıklarla 5 gün süren Datacamp eğitimimize bursiyerlerimiz yoğun ilgi gösterdiler. Eğitmenimiz Mert Çobanoğlu Python programlama dilini bilmenin önemi ve avantajlarından bahsederek, "Python programlama dili internetteki yazılım ağırlıklı sitelerde, topluluklarda ve iş ilanlarında son yılın en popüler dili haline gelmiştir. Öğrenmenin kolay olması ve çok hızlı geliştirilen kişisel kod betikleri yazılabilmesi, veri bilimi ve makine öğrenmesi gibi alanlarda topluluk tarafından verilen büyük destekle birlikte, yazılımcı ve geliştirici iş ilanlarında en çok aranan konumundadır. Yapay zeka alanında Google ve Facebook gibi büyük şirketler tarafından geliştirilen derin öğrenme kütüphaneleriyle artık yapay zeka alanında bütün marketi domine etmiştir." şeklinde konunun önemini kısaca özetledi.

Daha sonra katılımcılara "Veri analizi ve makine öğrenmesinin günümüz dünyasında ki yeri nedir?" sorusunu yanıtlayarak, "Bilgisayarların işlem kapasitelerinin arttığı ve veri depolama maliyetlerinin azaldığı son dönemlerde veri artık yeni petrol olarak adlandırılıyor. Büyük şirketler ve akademik çevre verinin ne kadar önemli olduğunun farkına vardıktan sonra veri analizi ve makine öğrenmesi gibi ham veriden değer yaratan meslek alanları hayatımızdaki her unsuru baştan aşağı değiştirdi. Cep telefonlarının kameralarından, alışverişlerimize, sesli asistanlardan, otomobillerimize, bugüne kadar yapılamaz dediğimiz birçok mühendislik problemi veri analizi, makine öğrenmesi sayesinden çözüldü ve çözülmeye devam ediyor." dedi.

Eğitimin 1. gününde Python dilinde kod yazabilmek için bilgisayarımızda yapılması gereken kurulum ve ayarların ardından veri tipleri, değişkenler, operatör kullanımları, koşul durumları üzerinde aktarımlarda bulunuldu. 2.gün eğitimimizde ise döngüler ve fonksiyonlar üzerine değinen eğitmenimiz, eğitimin 3.gününde Numpy ile matematiksel işlemler, Pandas ile veri analizi, Seaborn ile veri görselleştirme konuları üzerinde bilgilerini aktardı. Eğitimin 4. gününde ise; Makine Öğrenmesi Teorisi üzerinde duran eğitmenimiz, Lineer Regresyon, Lojistik Regresyon, Karar Ağaçları, Temel Makine Öğrenmesi ve Python ile uygulanabilmesi konularına değinildi. Eğitimin 5. ve son gününde ise eğitmenimiz workshop uygulayarak kursa katılan katılımcılardan sanayi ile alakalı olabilecek bir konuda makine öğrenmesi modeli geliştirmelerini talep ederek eğitimimizi sonlandırdı.