Kurumsal Eğitimler
Workshop Takvimi
Databricks ile İleri Düzey Makine Öğrenmesi Yeni Dönem
Yüksek performanslı modeller geliştirin, optimize edin ve ölçeklendirin
Büyük veri setlerinde yüksek performanslı modeller geliştirin
MLflow ve Databricks ile model yaşam döngüsünü uygulayın
Gerçek zamanlı veri akışlarına yönelik modeller tasarlayın
KURUMSAL TEKLİF ALIN
*
*
*
*
*
*
*
EĞİTİM DETAYLARI
Kalan Kontenjan 12 / 25
27 EYLÜL 2025
Cmt & Paz 10:00 / 17:00
24 Saat

Uzaktan Eğitim

Canlı Sınıf

KAYIT VE ÖDEME DETAYLARI
Program Ücreti
14400.00 + %10 KDV
GROWTH Üye Ücreti - GROWTH Üye Ol
14400.00 + %10 KDV
Program Ücreti
14400.00 + %10 KDV
GROWTH Üye Ücreti GROWTH Üye Ol
14400.00 + %10 KDV
Program Ücreti
14400.00 + %10 KDV
GROWTH Üye Ücreti GROWTH Üye Ol
14400.00 + %10 KDV
Program Ücreti
14400.00 + %10 KDV
GROWTH Üye Ücreti GROWTH Üye Ol
14400.00 + %10 KDV

Tüm sorularınız için : 444 1 476 veya info@mindset.com.tr

DÖNEM
TARİH
GÜNLER
SÜRE
KONTENJAN
NAKİT FİYATI
KREDİ KARTI
Yeni Dönem
27.09.2025
Cmt & Paz 10:00 / 17:00
24
25 / 12
14400.00 TL + KDV 14400.00 TL + KDV
Yeni Dönem
27.10.2025
Pzt & Çar & Per 19:00 / 22:00
24
25 / 9
14400.00 TL + KDV 14400.00 TL + KDV
Yeni Dönem
29.11.2025
Cmt & Paz 10:00 / 17:00
24
25 / 8
14400.00 TL + KDV 14400.00 TL + KDV
Yeni Dönem
29.12.2025
Pzt & Çar & Per 19:00 / 22:00
24
25 / 6
14400.00 TL + KDV 14400.00 TL + KDV

Databricks ile İleri Düzey Makine Öğrenmesi Yeni Dönem

444 1 476
EĞİTİM İÇERİĞİ

Genel Bilgi

Büyük veri ve yapay zekâ dünyasında fark yaratmak isteyenler için tasarlanan Databricks ile İleri Düzey Makine Öğrenmesi eğitimi, veri bilimciler ve ML mühendislerinin gerçek dünya projelerinde yüksek performanslı modeller geliştirmesini, optimize etmesini ve ölçeklemesini sağlar.

Databricks platformunun gücünü kullanarak, veri hazırlama, özellik mühendisliği, AutoML, MLflow tabanlı MLOps ve canlı veri akışlarıyla model dağıtımı konularında uzmanlaşın. Uygulamalı laboratuvarlar ve proje odaklı çalışmalar sayesinde, öğrendiklerinizi hemen pratiğe dökebilirsiniz.

 

Genel Bilgi
Databricks ve ML Ekosistemine Giriş
  • Databricks platformunun tanıtımı ve mimarisi
  • Apache Spark ile büyük veri işleme temelleri
  • Databricks MLflow ile model yaşam döngüsü
  • Veri güvenliği, erişim ve veri yönetişimi
Veri Hazırlama ve Özellik Mühendisliği
  • Delta Lake ve veri temizleme teknikleri
  • Özellik mühendisliği ve otomatik özellik çıkarımı
  • Databricks Feature Store kullanımı
  • Büyük veri setlerinde veri optimizasyonu
Gelişmiş Modelleme Teknikleri
  • Denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmaları
  • Derin öğrenme ve ensemble modelleri
  • AutoML ile model önerileri ve optimizasyon
  • Hiperparametre arama ve model seçimi
Model Değerlendirme ve İyileştirme
  • Model performans metrikleri ve değerlendirme teknikleri
  • Model hata analizi ve iyileştirme yöntemleri
  • Cross-validation ve dağıtık eğitim stratejileri
  • Model interpretability (SHAP, LIME)
MLOps ve Model Yönetimi
  • MLflow ile model versiyonlama ve kayıt yönetimi
  • Otomatik model eğitim ve dağıtım pipeline’ları
  • Model izleme ve drift tespiti
  • Continuous integration / continuous delivery (CI/CD) ile ML otomasyonu
Gerçek Dünya Uygulamaları ve Proje
  • Canlı veri akışları ile gerçek zamanlı tahminler
  • Ölçeklenebilir ve güvenilir ML çözümleri tasarlama
  • End-to-end Databricks ML projesi geliştirme
  • Raporlama, görselleştirme ve proje sunumu
Genel Bilgi

Büyük veri ve yapay zekâ dünyasında fark yaratmak isteyenler için tasarlanan Databricks ile İleri Düzey Makine Öğrenmesi eğitimi, veri bilimciler ve ML mühendislerinin gerçek dünya projelerinde yüksek performanslı modeller geliştirmesini, optimize etmesini ve ölçeklemesini sağlar.

Databricks platformunun gücünü kullanarak, veri hazırlama, özellik mühendisliği, AutoML, MLflow tabanlı MLOps ve canlı veri akışlarıyla model dağıtımı konularında uzmanlaşın. Uygulamalı laboratuvarlar ve proje odaklı çalışmalar sayesinde, öğrendiklerinizi hemen pratiğe dökebilirsiniz.

 

Databricks ve ML Ekosistemine Giriş
  • Databricks platformunun tanıtımı ve mimarisi
  • Apache Spark ile büyük veri işleme temelleri
  • Databricks MLflow ile model yaşam döngüsü
  • Veri güvenliği, erişim ve veri yönetişimi
Veri Hazırlama ve Özellik Mühendisliği
  • Delta Lake ve veri temizleme teknikleri
  • Özellik mühendisliği ve otomatik özellik çıkarımı
  • Databricks Feature Store kullanımı
  • Büyük veri setlerinde veri optimizasyonu
Gelişmiş Modelleme Teknikleri
  • Denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmaları
  • Derin öğrenme ve ensemble modelleri
  • AutoML ile model önerileri ve optimizasyon
  • Hiperparametre arama ve model seçimi
Model Değerlendirme ve İyileştirme
  • Model performans metrikleri ve değerlendirme teknikleri
  • Model hata analizi ve iyileştirme yöntemleri
  • Cross-validation ve dağıtık eğitim stratejileri
  • Model interpretability (SHAP, LIME)
MLOps ve Model Yönetimi
  • MLflow ile model versiyonlama ve kayıt yönetimi
  • Otomatik model eğitim ve dağıtım pipeline’ları
  • Model izleme ve drift tespiti
  • Continuous integration / continuous delivery (CI/CD) ile ML otomasyonu
Gerçek Dünya Uygulamaları ve Proje
  • Canlı veri akışları ile gerçek zamanlı tahminler
  • Ölçeklenebilir ve güvenilir ML çözümleri tasarlama
  • End-to-end Databricks ML projesi geliştirme
  • Raporlama, görselleştirme ve proje sunumu
KAYIT ve ÖDEME

KAYIT ve ÖDEME

Bilgi ve Kayıt için lütfen form bilgilerini eksiksiz doldurun. En kısa zamanda size dönüş yapıp gerekli işlemlerle ilgili olarak bilgi verilecektir.

Ödeme Seçenekleri:

Kredi Kartıyla Peşin Ödeme

Kredi Kartına Taksitli Ödeme ( Online / Bonus – Maximum – Paraf – World )

EFT / Havale ile ödeme.

KURUMSAL BAŞVURU
Bu eğitimi kurumsal olarak planla ve uygula Mindset Institute kalitesi ve denetimi altında takımın veya şirketin için eğitim planla. Yeni beceriler kazanmanıza, çalışanlarınızın gelişimini yönetmenize ve işgücünüzü eğitmenize nasıl yardımcı olabiliriz?
SONRAKİ DÖNEMLER

SONRAKİ DÖNEMLER

Eğitim bütçenizi ve diğer detayları düzenlemek için diğer dönemlerin bilgisine ihtiyaç duyabileceğinizi düşündüğümüzden dolayı bu bilgileri sizinle paylaşıyoruz. Aşağıda sonraki dönemlerin başlangıç tarihlerini görebilirisiniz.
Yeni Dönem
27 EYLÜL 2025
Databricks ile İleri Düzey Makine Öğrenmesi
Kontenjan : 25 / 12
Yeni Dönem
27 EKİM 2025
Databricks ile İleri Düzey Makine Öğrenmesi
Kontenjan : 25 / 9
Yeni Dönem
29 KASIM 2025
Databricks ile İleri Düzey Makine Öğrenmesi
Kontenjan : 25 / 8
Yeni Dönem
29 ARALIK 2025
Databricks ile İleri Düzey Makine Öğrenmesi
Kontenjan : 25 / 6