•Veri Bilimi ve Makine Öğreniminin Kurumsal Değeri
•Veri Bilimi Proje Yaşam Döngüsü ve İş Problemleri
•Uygulama Alanları: Analiz, Tahmin, Segmentasyon, Optimizasyon
•İş Hedefi › Veri Çözümü Haritalama
•Başarı/KPI Ölçütleri ve Etki Analizi
•Python’un Veri Bilimi ve ML’de Rolü
•Python Kurulum ve Ortam Yönetimi (IDE, Jupyter, Conda)
•Python Veri Yapıları ve Fonksiyonel Yapı
•NumPy ile Sayısal Veri İşleme
•Pandas ile Kurumsal Veri Manipülasyonu
•Veri Okuma ve İlk İnceleme
•Veri Temizliği – Kayıp Değerler, Aykırı Değerler
•Özellik Mühendisliği – Yeni Değişkenler ve Dönüşümler
•Statik Analiz ve Veri Dağılımları
•Görselleştirme ile Anlamlı KPI’lar Üretme
•Kurumsal Veri Bilimi İçin İstatistik
•Olasılık, Dağılımlar ve İstatistiksel Testler
•Örneklem ve Popülasyon Yaklaşımı
•Korelasyon ve Nedensellik
•Raporlanabilir İstatistiksel Çıktılar
•Regresyon Analizi ve Tahmin Modelleri
•Lineer ve Lojistik Regresyon
•Model Doğrulama – Eğitim/Test Split
•Performans Metriği: R², RMSE, Confusion Matrix
•Class Imbalance – Çözüm Teknikleri
•K-Nearest Neighbors
•Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar
•Gradient Boosting ve Ensemble Modelleri
•Modellerin İş Süreçlerine Uygulanması
•Model Tuning ve Grid Search Uygulamaları
•Kümeleme Mantığı ve Segmentasyon
•K-Means Uygulaması ve Değerlendirme
•Hierarchical Clustering
•Kümeleme Sonuçlarının İş Anlamlandırılması
•Kurumsal Segment Analizi Raporları
•Cross Validation Stratejileri
•Hiperparametre Optimizasyonu
•Model Saklama – Pickle/Joblib
•Model Servisleme ve API Hazırlığı
•ML Pipeline Oluşturma
•Matplotlib, Seaborn ile Kurumsal Grafikler
•Dashboard Mantığı – KPI Görselleştirme
•Interaktif Veri Sunum Teknikleri
•Sunum ve Raporlama Standartları
•Yönetici İçin Veri Hikâyesi
•Satış Tahmin Modeli
•Müşteri Segmentasyonu
•Operasyonel Performans Analizi
•KPI Görselleştiren Dashboard
•Modelin Üretim Ortamına Konumlandırılması