FİNANS, RİSK VE UYUM

Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları

  • 24 saat
  • Canlı Online
  • 12 Aralık 2026 başlangıç
  • 6 modül
  • Sertifikalı
Etiketsiz veriden segment
Önceden tanımlı grup olmadan müşteri ve davranış segmentlerini veriden çıkarırsınız.
Küme sayısını gerekçelendirin
Kaç segment olacağını sezgiyle değil, değerlendirme ölçütleriyle belirlemeyi öğrenirsiniz.
Anomaliyi yakalayın
Olağandışı işlem ve davranışları etiketli örnek olmadan tespit etmeyi uygularsınız.
Paylaş:
Mindset eğitimleri Türkiye'nin 500 büyük şirketinin çalışanları tarafından tercih ediliyor.

500+ Kurumsal Organizasyonda Yetkinlik Dönüşümü

Turkish Airlines
Vodafone
Enerjisa
LC Waikiki
Bosch
Pfizer
Türk Telekom
ABB
Ford Otosan
Allianz
HP
Adobe
Roche
IKEA
Johnson & Johnson
Hyundai
Hayat Kimya
Abdi İbrahim
Digiturk
Turkish Airlines
Vodafone
Enerjisa
LC Waikiki
Bosch
Pfizer
Türk Telekom
ABB
Ford Otosan
Allianz
HP
Adobe
Roche
IKEA
Johnson & Johnson
Hyundai
Hayat Kimya
Abdi İbrahim
Digiturk
PROGRAM HAKKINDA

Programın özü

Etiket olmadan veri örüntülerini keşfeden kümeleme, boyut indirgeme ve ilişkilendirme kuralı algoritmalarını uygular; müşteri segmentasyonu ve veri keşfinde somut iş değeri üretir.

DÖNEMLER

Açık dönemler

Tüm açık dönemler ve bireysel kayıt fiyatları.

Bireysel fiyatlar gösteriliyor
Hafta Sonu GrubuCanlı Online
Başlangıç: 12 Aralık 2026
Süre: 24 Saat
Günler: Cmt - Paz
Saat: 10:00 - 13:00
₺72.000
Growth üye:₺72.000
₺6.000 × 12 ay
Hafta İçi GrubuCanlı Online
Başlangıç: 4 Ocak 2027
Süre: 24 Saat
Günler: Pzt - Çar
Saat: 19:00 - 22:00
₺72.000
Growth üye:₺72.000
₺6.000 × 12 ay
Hafta Sonu GrubuCanlı Online
Başlangıç: 13 Mart 2027
Süre: 24 Saat
Günler: Cmt - Paz
Saat: 10:00 - 13:00
₺72.000
Growth üye:₺72.000
₺6.000 × 12 ay
Hafta İçi GrubuCanlı Online
Başlangıç: 5 Nisan 2027
Süre: 24 Saat
Günler: Pzt - Çar
Saat: 19:00 - 22:00
₺72.000
Growth üye:₺72.000
₺6.000 × 12 ay
Hafta Sonu GrubuCanlı Online
Başlangıç: 12 Haziran 2027
Süre: 24 Saat
Günler: Cmt - Paz
Saat: 10:00 - 13:00
₺72.000
Growth üye:₺72.000
₺6.000 × 12 ay
PROGRAM HAKKINDA

Program hakkında

Kurumların elindeki verinin büyük bölümü etiketsizdir; müşteri davranışı, işlem kayıtları ve sensör verisi hangi grubun neye karşılık geldiği önceden bilinmeden birikir. Denetimsiz öğrenme; bu veriden doğal segmentleri, birlikte görülen örüntüleri ve olağandışı kayıtları çıkararak segmentasyon, öneri ve anomali tespiti gibi uygulamaların temelini oluşturur. Yirmi dört saatlik program altı modül boyunca kümeleme yöntemlerinden üretken modellere kadar uygulamalı ilerler. Katılımcılar k-ortalama ve hiyerarşik kümeleme ile segment çıkarır, yoğunluk tabanlı yöntemlerle düzensiz kümeleri ve gürültüyü ayırt eder, boyut indirgeme teknikleriyle yüksek boyutlu veriyi görselleştirir, birliktelik kuralları ve otokodlayıcı uygulamaları yapar. Kapanış çalışmasında katılımcı, kendi seçtiği veri setinde segment ve anomali bulgularını yorumlayan bir analiz raporu üretmiş olur.
KAZANIMLAR

Bu programı tamamladığınızda

Program hedeflerine ulaşarak kariyerinizi bir üst seviyeye taşıyın.

  • Etiketsiz veriyi analize hazırlayıp probleme uygun denetimsiz öğrenme yaklaşımını seçebilir.

  • K-ortalama, hiyerarşik ve yoğunluk tabanlı kümeleme yöntemlerini kurup küme sayısını gerekçelendirebilir.

  • Boyut indirgeme teknikleriyle yüksek boyutlu veriyi sıkıştırıp anlamlı biçimde görselleştirebilir.

  • Birliktelik kuralları ve otokodlayıcı yaklaşımlarıyla örüntü ve anomali bulgularını iş diline çevirebilir.

PROGRAM KAPSAMI

Programa Dahil Olanlar

Programla birlikte erişeceğiniz içerik, destek ve kaynaklar.

Canlı Dersler

CANLI

Alanında uzman eğitmenlerle gerçek zamanlı, interaktif oturumlar. Sorularınızı anında sorar, uygulamaları birlikte yaparsınız.

Uygulamalı Proje

Seçtiğiniz bir veri setinde kümeleme, boyut indirgeme ve anomali analizini yürütüp bulguları iş diline çeviren bir analiz raporu hazırlarsınız.

Eğitmen Desteği

Oturum dışında da eğitmene ulaşın: takıldığınız konuyu sorun, çalışmanıza geri bildirim alın.

Dönem Topluluğu

Farklı sektörlerden katılımcılarla aynı dönemde ilerleyin; soru sorun, çalışmalarınızı paylaşın.

Ders Kayıtlarına Erişim

Kaçırdığınız ya da tekrar etmek istediğiniz her dersi kayıttan izleyin.

Şablonlar ve Kaynak Seti

Örnek veri setleri ve not defterleri, küme sayısı belirleme rehberi, segment yorumlama çerçevesi ve bulgu raporlama şablonu paylaşılır.

Araç Uygulamaları

Python ile scikit-learn üzerinde K-Means, DBSCAN, hiyerarşik kümeleme, PCA ve t-SNE uygulamaları ile Keras tabanlı otokodlayıcı çalışmaları yapılır.

Katılım Sertifikası

Programı tamamladığınızda LinkedIn profilinize eklenmeye hazır, QR ile doğrulanabilir sertifika.

Ücretsiz Tekrar Hakkı

%80 devam şartını yerine getiren katılımcılar, programı sonraki bir dönemde ücretsiz olarak tekrar edebilir.

Ön Hazırlık Materyali

Program başlamadan önce paylaşılan ısınma dokümanlarıyla ilk derse hazır gelirsiniz.

Mindset Güvencesi

Kaydınız Mindset katılımcı güvencesi kapsamındadır; dönem başında sorun yaşarsanız çözüm için yanınızdayız.

Emin değil misiniz?

20 dakikalık ücretsiz ön görüşmede uygunluğunuzu ve doğru dönemi netleştirelim.

MÜFREDAT

Program içeriği

6 modülde, temelden uygulamaya ilerleyen kapsamlı bir eğitim programı. Modüllere tıklayarak konu başlıklarını görebilirsiniz.

KONU BAŞLIKLARI
  • Denetimsiz öğrenme kullanım alanları
  • Kümeleme, boyut indirgeme ve üretken modeller
  • Veri hazırlama ve özellik ölçeklendirme
  • Küme kalitesi degerlendirme metrikleri
  • İç ve dış degerlendirme kriterleri
  • Denetimsiz öğrenmede overfitting riski
KONU BAŞLIKLARI
  • K-Means algoritması ve uygulaması
  • Küme sayısı belirleme: Elbow ve Silhouette
  • K-Means++ başlatma stratejisi
  • Mini-batch K-Means ile ölçekleme
  • K-Medoids ve dayanıklı kümeleme
  • Müşteri segmentasyonu vaka çalışması
KONU BAŞLIKLARI
  • Hiyerarşik kümeleme: agglomerative ve divisive
  • Dendogram okuma ve kesme noktası seçimi
  • Baglantı kriterleri: ward, complete, average
  • DBSCAN: parametreler eps ve min_samples
  • HDBSCAN ile degişken yogunluklu kümeler
  • Gürültü ve aykırı deger tespitinde kümeleme
KONU BAŞLIKLARI
  • PCA: temel bileşenler analizi ve varyans açıklama
  • Kümülatif varyans ile bileşen sayısı seçimi
  • t-SNE ile yüksek boyutlu veri görselleştirme
  • UMAP ile ölçeklenebilir manifold ögrenmesi
  • Özellik seçimi ile boyut indirgeme farkı
  • Boyut indirgemenin model performansına etkisi
KONU BAŞLIKLARI
  • Pazar sepeti analizi ve kullanım alanları
  • Destek, güven ve kaldıraç metrikleri
  • Apriori algoritması ve adımları
  • FP-Growth ile ölçeklenebilir kural üretimi
  • mlxtend ile Python uygulaması
  • Ürün tavsiye sistemine entegrasyon
SERTİFİKA

Program Sertifikası

Programı tamamladığında sertifikan otomatik olarak hesabına tanımlanır; beklemeden indirir, paylaşırsın.

  • Sertifikan dijital doğrulama kodu taşır; kurumlar kodu girerek geçerliliğini anında doğrulayabilir.

  • LinkedIn profiline tek tıkla ekleyebilir, doğrulama bağlantısıyla paylaşabilirsin.

  • Hesabındaki Sertifikalarım bölümünden istediğin zaman PDF olarak indirebilirsin.

Sertifika örneği
CERTIFICATE
OF  PARTICIPATION
This is to certify that
Mert ERDEM
has successfully completed all courses in
Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları
a course of study offered by Mindset Institute.
verified certificate:
issued upon successful completion
certificate group id:
M026 CP08 0001 0012 0608
Mindset Institute has confirmed the identity of this individual and their participation in the course.
Doğrulama QR
SIKÇA SORULANLAR

Sıkça sorulan sorular

Cevabını bulamadığınız bir şey mi var? Danışmanlarımız hafta içi 09:00–19:00 arası yanıtlıyor.

Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları programı, konuyu teoride bırakmadan uygulamaya taşıyacak şekilde tasarlandı. Dersler alanında çalışan eğitmenlerle canlı işlenir; her oturumda kendi işinizden örnekler üzerinde çalışma imkânı bulursunuz.
Programa konuya profesyonel ilgi duyan herkes katılabilir; ön koşul aranmaz. Alanında çalışan uzmanlar, kariyerini bu yöne çevirmek isteyenler ve ekibini geliştirmek isteyen yöneticiler için uygundur.
Program sonunda konunun uygulama düzeyinde hâkimiyetini kazanır, öğrendiklerinizi kendi kurumunuzdaki süreçlere doğrudan taşıyabilecek seviyeye gelirsiniz.
Evet. Her modülde konuyla ilgili uygulama, vaka çalışması veya atölye bölümü yer alır; öğrendiğiniz her başlığı derste birlikte deneyimlersiniz.
Evet. Ders sunumları, şablonlar ve kontrol listeleri hesabınıza tanımlanır; program bitiminde de erişiminiz devam eder.
Evet. Programı tamamladığınızda dijital doğrulama kodlu Mindset Institute sertifikanız hesabınıza otomatik olarak tanımlanır; PDF olarak indirebilir, LinkedIn profilinize ekleyebilirsiniz.
Program 24 saat ve 4 hafta sürer. Hafta içi grubu Salı ve Perşembe akşamları 19:00-22:00, hafta sonu grubu Cumartesi-Pazar günleri işlenir. Dersler canlı ve çevrimiçidir; kayıtlarına sonradan erişebilirsiniz.
Kaydınızı site üzerinden kredi kartı ya da havale/EFT ile tamamlayabilirsiniz. Kredi kartına taksit ve aylık blokesiz ödeme seçenekleri mevcuttur; ödeme adımında size uygun olanı seçebilirsiniz.
Evet. Program, kurumunuzun ihtiyacına göre kapalı grup olarak, içerik ve takvim uyarlamasıyla planlanabilir. Kurumsal ekibimizle iletişime geçmeniz yeterlidir.
ÖDEME SEÇENEKLERİ

Kariyerine bugün yatırım yap.

Geniş ödeme tercihleriyle hemen başla. Mindset'te öğrenmeye başlamak artık çok daha kolay. Size en uygun ödeme seçeneğini seçin, yolculuğunuza bugün başlayın.

  • 256-bit SSL ile güvenli ödeme
  • Kişisel bilgileriniz güvende
  • Gizli ücret yok
Havale / EFT

Ödeme adımında bankanızı seçin, hesap bilgilerini anında görün.

NASIL İŞLİYOR

Havale / EFT

  1. 1
    Havale/EFT seçin
    Ödeme adımında yöntem olarak işaretleyin.
  2. 2
    Bankanızı seçin
    Hesap bilgilerini anında görün.
  3. 3
    Transferi yapın
    Açıklamaya sipariş numaranızı yazın.
  4. 4
    Kaydınız onaylanır
    Ödemeniz eşleşince kaydınız tamamlanır.
256-bit SSL · Kişisel verileriniz KVKK kapsamında korunur · Gizli ücret yok
KARAR VERMEDEN ÖNCE

Sorularınız mı var?

Danışmanlarımız hedefinize uygun dönemi ve ödeme planını sizinle birlikte netleştirsin.

444 1 476
Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları
Hafta Sonu Grubu · ₺72.000· Growth: ₺72.000