AI Agent Destekli Veri Bilimi Bootcamp

🚀 AI Agent Destekli Veri Bilimi Eğitimi

AI Agent Destekli Veri Bilimi Eğitimi, veri bilimi, yapay zekâ ve modern iş akışlarını uygulamalı olarak öğrenmek isteyenler için hazırlanmış kapsamlı bir eğitim programıdır.

Bu eğitimde yalnızca Python, SQL veya veri analizi öğrenmekle kalmayacak; aynı zamanda veriyi anlayan, yorumlayan, raporlayan ve tekrar eden işleri otomatikleştiren AI Agent sistemlerinin nasıl çalıştığını da uygulamalı olarak deneyimleyeceksiniz.

Eğitim boyunca Python, SQL, Pandas, NumPy, Matplotlib, temel makine öğrenmesi yaklaşımları ve Claude Agent / Claude Skills gibi yapay zekâ destekli araçlar kullanılarak veri odaklı iş süreçleri adım adım ele alınır.

🎯 Bu Eğitim Size Ne Kazandırır?

Bu eğitim sonunda yalnızca “Python öğrendim” veya “veri analizi yaptım” demeyeceksiniz.

Bunun yerine şunu söyleyebileceksiniz:

“Python ile veri işledim, SQL ile veri çektim, gerçek veri setleri üzerinde analiz ve görselleştirme yaptım, temel makine öğrenmesi modellerini anladım ve AI Agent mantığıyla analiz, raporlama ve otomasyon süreçleri tasarladım.”

Bu eğitim, veri bilimi dünyasına güçlü bir başlangıç yapmak ve yapay zekâ destekli modern iş akışlarını öğrenmek isteyen katılımcılar için hazırlanmıştır.

🧠 Eğitimde Neler Öğreneceksiniz?

Bu eğitim boyunca veri bilimi temellerinden başlayarak AI Agent destekli uygulamalara kadar ilerleyeceksiniz.

Öğreneceğiniz başlıca konular:

• Python ile programlama temelleri
• Değişkenler, veri tipleri, koşullar, döngüler ve fonksiyonlar
• Liste, sözlük, dosya işlemleri, CSV ve JSON kullanımı
• SQL ile veri çekme ve raporlama
• SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY gibi temel SQL komutları
• Python ve SQL entegrasyonu
• Pandas ve NumPy ile veri analizi
• Matplotlib ile veri görselleştirme
• Veri temizleme, filtreleme, gruplama ve özetleme
• Makine öğrenmesine giriş
• Regression, classification ve model değerlendirme mantığı
• AI Agent sistemlerinin temel çalışma prensipleri
• Prompt yazımı ve görev planlama
• Claude Agent ve Claude Skills kullanımı
• Otomatik rapor üretimi ve yapay zekâ destekli iş akışları
• Gerçek dünya veri projeleri geliştirme

📚 Eğitim Müfredatı

🟦 Bölüm 1: Python ile Programlama Temeli

İlk bölümde Python programlama diline giriş yapılır. Değişkenler, veri tipleri, koşullar, döngüler, fonksiyonlar ve temel veri yapıları ele alınır.

Listeler, sözlükler, dosya işlemleri, CSV ve JSON kullanımı gibi veri bilimi sürecinde sık kullanılan temel yapılar uygulamalı olarak gösterilir.

Bu bölüm sonunda katılımcılar Python ile temel programlama mantığını kavramış olur.

🟦 Bölüm 2: SQL ile Gerçek Veriyle Çalışma

Bu bölümde veritabanı mantığı ve SQL sorgulama süreçleri ele alınır.

SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY gibi temel SQL komutlarıyla veritabanlarından anlamlı sonuçlar çıkarma, veriyi filtreleme, gruplama ve raporlama mantığı uygulamalı olarak öğretilir.

Katılımcılar bu bölümde gerçek veri üzerinde sorgu yazma ve veri çekme pratiği kazanır.

🟦 Bölüm 3: Python ve SQL Entegrasyonu

Bu bölümde Python ile veritabanı bağlantısı kurma, SQL sorguları üzerinden veri çekme ve çekilen veriyi Python ortamında işleme süreçleri anlatılır.

Veri çekme, dönüştürme, analiz etme ve otomatik rapor üretme akışları örnek senaryolar üzerinden uygulanır.

Bu bölüm, veri bilimi projelerinde Python ve SQL’in birlikte nasıl kullanılacağını göstermeyi amaçlar.

🟦 Bölüm 4: Veri Analizi ve Görselleştirme

Bu bölümde Pandas, NumPy ve Matplotlib gibi veri bilimi araçları kullanılır.

Veri temizleme, eksik veri yönetimi, filtreleme, gruplama, özetleme ve grafiklerle veri yorumlama süreçleri uygulamalı olarak işlenir.

Katılımcılar bu bölümde ham veriyi analiz edilebilir hale getirmeyi ve veriden anlamlı sonuçlar çıkarmayı öğrenir.

🟦 Bölüm 5: Makine Öğrenmesine Giriş

Bu bölümde yapay zekâ ve makine öğrenmesi arasındaki farklar açıklanır.

Model mantığı, regression, classification, model eğitimi, model doğrulama ve performans değerlendirme süreçleri temel seviyede ele alınır.

Amaç, katılımcıların makine öğrenmesi modellerinin nasıl çalıştığını kavraması ve temel veri problemlerine nasıl uygulanabileceğini görmesidir.

🟦 Bölüm 6: AI Agent Mantığı ve Görev Akışları

Bu bölümde AI Agent sistemlerinin temel çalışma mantığı ele alınır.

Veriyi analiz eden, görev planlayan, çıktı üreten, rapor hazırlayan ve tekrar eden işleri otomatikleştiren yapay zekâ destekli iş akışlarının nasıl kurulacağı anlatılır.

Prompt yazımı, görev parçalama, analiz çıktısı üretme ve raporlama süreçleri örneklerle uygulanır.

🟦 Bölüm 7: Claude Agent ve Claude Skills Kullanımı

Bu bölümde Claude Agent ve Claude Skills yapıları üzerinden yapay zekânın iş süreçlerine nasıl entegre edilebileceği gösterilir.

Katılımcılar; içerik üretimi, toplantı notu çıkarma, e-posta taslağı hazırlama, rapor oluşturma, görev planlama ve temel skill oluşturma gibi senaryolar üzerinde çalışır.

Bu bölüm, yapay zekâyı yalnızca bir sohbet aracı olarak değil, üretken bir iş asistanı olarak kullanmayı hedefler.

🟦 Bölüm 8: Gerçek Dünya Projeleri

Son bölümde eğitim boyunca öğrenilen konular gerçek dünya senaryoları üzerinden bir araya getirilir.

Eğitim boyunca farklı veri problemleri üzerinden uygulamalı çalışmalar yapılacaktır.

Proje başlıkları:

• Satış tahmini
• Müşteri segmentasyonu
• Churn analizi
• Öneri sistemi
• Canlı veri analizi
• Otomatik rapor üretimi
• Python + SQL ile veri işleme
• AI Agent destekli görev akışları
• Yapay zekâ destekli raporlama senaryoları

Bu bölüm sonunda katılımcılar öğrendikleri teknikleri yalnızca teorik olarak görmekle kalmayacak, aynı zamanda portföylerinde gösterebilecekleri uygulamalı proje çıktıları geliştirme fırsatı bulacaktır.

🛠️ Eğitimde Kullanılacak Araçlar

Eğitim boyunca veri bilimi ve yapay zekâ destekli iş akışlarında yaygın olarak kullanılan araçlar üzerinde çalışılacaktır.

Kullanılacak temel araçlar:

• Python
• SQL
• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• CSV ve JSON veri formatları
• Temel makine öğrenmesi araçları
• Claude Agent
• Claude Skills
• Yapay zekâ destekli raporlama ve otomasyon araçları

🧩 Eğitim Ön Gereksinimleri

Bu eğitim başlangıç seviyesine uygun şekilde tasarlanmıştır.

Daha önce veri bilimi, makine öğrenmesi veya AI Agent sistemleriyle çalışmış olmanız gerekmez. Temel bilgisayar kullanımı ve öğrenmeye açık olmanız yeterlidir.

Ancak aşağıdaki konulara aşina olmak eğitimden alınacak verimi artırır:

• Temel bilgisayar kullanımı
• Basit programlama mantığı
• Veriyle çalışmaya ilgi
• Analitik düşünme becerisi
• Yapay zekâ araçlarını kullanmaya merak

Daha önce Python veya SQL kullanmamış katılımcılar da eğitim sürecini takip edebilir. Eğitim, temel kavramlardan başlayarak uygulamalı şekilde ilerler.

👥 Bu Eğitim Kimler İçin Uygun?

Bu eğitim; veri bilimi, yapay zekâ ve AI Agent sistemlerine güçlü bir başlangıç yapmak isteyen herkes için uygundur.

Özellikle:

• Üniversite öğrencileri
• Yazılıma yeni başlayanlar
• Veri analizi öğrenmek isteyenler
• Yapay zekâ alanına giriş yapmak isteyenler
• Kariyerini veri bilimi alanına taşımak isteyenler
• Python ve SQL öğrenmek isteyen katılımcılar
• Gerçek veri setleriyle proje geliştirmek isteyenler
• AI Agent sistemlerinin nasıl çalıştığını merak edenler
• İş süreçlerinde analiz, raporlama ve otomasyon kullanmak isteyen profesyoneller
• CV ve portföyüne veri bilimi ve yapay zekâ odaklı projeler eklemek isteyenler

için uygun bir eğitim programıdır.

🚫 Bu Eğitim Kimler İçin Uygun Değil?

Bu eğitim uygulamalı ilerleyen bir program olduğu için yalnızca teorik bilgi almak isteyen katılımcılar için uygun olmayabilir.

Aşağıdaki profiller için eğitim doğrudan uygun olmayabilir:

• Hiç uygulama yapmak istemeyenler
• Kod yazmadan yalnızca hazır araç kullanmayı bekleyenler
• Veri analizi veya yapay zekâ alanına ilgi duymayanlar
• Eğitim boyunca verilen proje ve uygulamaları takip etmek istemeyenler
• İleri seviye makine öğrenmesi, derin öğrenme veya akademik AI teorisi bekleyenler
• Sadece ileri düzey veri bilimi uzmanlığına yönelik teknik detay arayanlar

Bu eğitim, veri bilimi ve AI Agent sistemlerine uygulamalı bir başlangıç yapmak isteyenler için tasarlanmıştır. İleri seviye uzmanlık eğitiminden önce güçlü bir temel oluşturmayı hedefler.

📅 Eğitim Başlangıç Tarihi

Eğitimin başlangıç tarihi henüz netleşmemiştir.

Başlangıç tarihi, ders takvimi ve kayıt süreci kesinleştiğinde ISERA Akademi üzerinden duyurulacaktır. Ön kayıt oluşturan katılımcılar eğitim tarihi ve detayları hakkında bilgilendirilecektir.

⏱️ Eğitim Süresi

Eğitim süresi ve ders takvimi ISERA Akademi tarafından duyurulacak program planına göre paylaşılacaktır.

Eğitim, uygulamalı içerikler, canlı ders anlatımları ve proje odaklı çalışmalarla ilerleyecek şekilde planlanmaktadır.

📜 Sertifika Bilgisi

Eğitimi tamamlayan ve eğitim koşullarını sağlayan katılımcılar, ISERA Akademi tarafından verilen katılım sertifikasını almaya hak kazanır.

Bu sertifika; Python, SQL, veri analizi, makine öğrenmesi ve AI Agent destekli uygulamalar üzerine eğitim aldığınızı göstermek için CV ve LinkedIn profilinizde kullanılabilir.

👨‍🏫 Eğitmen Bilgisi

Eğitim, Reha Çaputçu tarafından verilecektir.

Reha Çaputçu, lisans eğitimini Boğaziçi Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği, yüksek lisans eğitimini ise İstanbul Teknik Üniversitesi Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği alanında tamamlamıştır.

Kamu ve özel sektörde mühendis ve proje yöneticisi olarak görev aldıktan sonra, son 8 yıldır öğretim görevlisi olarak çalışmakta ve çeşitli kurumlarda yazılım ile yapay zekâ dersleri vermektedir.

Uzmanlık alanları:

• Python
• SQL
• C# ile programlama
• Unity 3D ile oyun programlama
• Python ile yapay zekâ uygulamaları
• Veri analizi
• Yazılım geliştirme
• Yapay zekâ destekli uygulamalar

🌟 Neden Bu Eğitimi Almalısınız?

Veri bilimi artık yalnızca tablo okumak, grafik oluşturmak veya basit raporlar hazırlamakla sınırlı değildir.

Günümüzde veriyi anlayan, analiz eden, raporlayan ve tekrar eden işleri otomatikleştiren AI Agent sistemleri; iş dünyasında, yazılımda ve yapay zekâ alanında önemli bir yetkinlik haline gelmiştir.

Bu eğitim sizi yalnızca araçları kullanan bir katılımcı seviyesinde bırakmaz. Python, SQL, veri analizi, makine öğrenmesi ve AI Agent mantığını bir araya getirerek gerçek iş problemlerine nasıl çözüm üretebileceğinizi gösterir.

Eğitim sonunda:

• Python ile veri işleyebilecek
• SQL ile veri çekebilecek
• Gerçek veri setleri üzerinde analiz yapabilecek
• Grafik ve rapor oluşturabilecek
• Temel makine öğrenmesi modellerini anlayabilecek
• Veri analizi sonuçlarını yorumlayabilecek
• AI Agent mantığıyla görev akışları tasarlayabilecek
• Claude Agent ve Claude Skills ile üretken iş süreçleri oluşturabilecek
• Otomatik raporlama ve analiz süreçleri geliştirebilecek
• Veri bilimi ve yapay zekâ alanında portföyünüze proje ekleyebileceksiniz

🚀 AI Agent Destekli Veri Bilimi ile Üretmeye Başlayın

Veri bilimi, yapay zekâ ve AI Agent sistemleriyle üretmeye başlamak istiyorsanız bu eğitim sizin için güçlü bir başlangıç noktasıdır.

AI Agent Destekli Veri Bilimi Eğitimi ile veriyi anlayan, yorumlayan, raporlayan ve yapay zekâ destekli çözümlere dönüştürebilen bir yetkinlik kazanabilirsiniz.