WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:02.580
Herkese merhaba. Benim adım Sarah.

00:00:02.580 --> 00:00:04.905
Merhaba. Benim adım Francesca.

00:00:04.905 --> 00:00:07.575
>> Bu geliştiriciler
Veri bilimine giriş.

00:00:07.575 --> 00:00:09.090
Bu videoda, biz gidiyoruz

00:00:09.090 --> 00:00:10.710
Size biraz söylemek
kim olduğumuz hakkında,

00:00:10.710 --> 00:00:14.580
kim olabileceğiniz ve
bu video serisinin amacıdır.

00:00:14.580 --> 00:00:16.425
Benim adım Sarah Guthals.

00:00:16.425 --> 00:00:18.855
Ben Bir Ana Program
Microsoft yöneticisi.

00:00:18.855 --> 00:00:21.150
Öğretmeye kafayı taktım.
ve öğrenme teknolojisi,

00:00:21.150 --> 00:00:23.985
öğrenme çocuklar için olup olmadığını
ilk kez kodlamak için,

00:00:23.985 --> 00:00:27.025
veya geliştiriciler olan
veri bilimi ile ilgileniyor.

00:00:27.025 --> 00:00:29.660
Disneyland'e gidiyorum.
Ne zaman yapabilirsem.

00:00:29.660 --> 00:00:32.945
Ben bir eş ve anneyim.
iki ayaklı bir çocuğa,

00:00:32.945 --> 00:00:35.300
ve dört, dört ayaklı çocuklar,

00:00:35.300 --> 00:00:36.770
İki kedi ve iki köpek.

00:00:36.770 --> 00:00:39.130
Bulmak için en iyi yer
bana Twitter'da.

00:00:39.130 --> 00:00:42.815
Herkese merhaba. Benim adım
Francesca Lazzeri olduğunu.

00:00:42.815 --> 00:00:45.200
Ben Bir Bulut Savunucusuyum
Microsoft ve I'de

00:00:45.200 --> 00:00:48.605
Bulut Savunucuları ekibine liderlik
ve veri bilim adamları.

00:00:48.605 --> 00:00:51.260
Makine öğrenimine aşığım.

00:00:51.260 --> 00:00:54.020
ve yöneylem araştırması
Çocukluğumdan beri,

00:00:54.020 --> 00:00:57.140
ama aynı zamanda aşığım.
sanat ve caz müziği ile.

00:00:57.140 --> 00:00:59.845
Bulmanın en iyi yolu
bana Twitter'da.

00:00:59.845 --> 00:01:01.670
>> Bu video serisi için,

00:01:01.670 --> 00:01:04.070
Ben temsil edeceğim.
bilen geliştirici

00:01:04.070 --> 00:01:07.085
verilerin önemli olduğunu, ancak
başlamak için hiçbir ipucu,

00:01:07.085 --> 00:01:09.230
Ki bu gerçeklerden çok uzak değil.

00:01:09.230 --> 00:01:11.930
Makine ben olurdum.
öğrenme bilim adamı.

00:01:11.930 --> 00:01:14.355
Kim bilir bu veri
çok önemlidir,

00:01:14.355 --> 00:01:17.695
ve aslında bilir
nasıl başlatılır.

00:01:17.695 --> 00:01:21.035
Bu kurs senin için.

00:01:21.035 --> 00:01:24.230
Zaten biraz varsa
kodlama deneyimi biraz,

00:01:24.230 --> 00:01:26.150
metin tabanlı programlama dillerinde

00:01:26.150 --> 00:01:28.895
Python gibi,
JavaScript veya C#

00:01:28.895 --> 00:01:32.210
Eğer deneyim varsa
bir geliştirici, örneğin,

00:01:32.210 --> 00:01:35.120
herhangi bir uygulama oluşturmuşsanız
başından sonuna kadar,

00:01:35.120 --> 00:01:38.475
veya tamamlanmış bir
kodlama kursu veya acemi birliği.

00:01:38.475 --> 00:01:40.970
En önemlisi, eğer
gerçekten bakıyorsun.

00:01:40.970 --> 00:01:43.625
başlamak için ileri
veri bilimi ile.

00:01:43.625 --> 00:01:46.099
Örneğin, ortak olursanız

00:01:46.099 --> 00:01:48.650
orada veri bilim adamları ile
günlük işinizde,

00:01:48.650 --> 00:01:51.845
veri olmak istiyorsanız
gelecekte bilim adamı,

00:01:51.845 --> 00:01:54.260
ve aynı zamanda eğer

00:01:54.260 --> 00:01:57.230
bir veri bilgilendirilmesi
çalışmanız için kararlar.

00:01:57.230 --> 00:02:00.950
Bu dizi için, biz var
akılda birkaç gol.

00:02:00.950 --> 00:02:02.900
Her şeyden önce, biz
size açıklamak için gidiyor

00:02:02.900 --> 00:02:05.225
neden veri bilimi bu kadar önemlidir.

00:02:05.225 --> 00:02:09.155
Bunu açıklayarak yapacağız.
veri bilimi nedir,

00:02:09.155 --> 00:02:11.165
nasıl dahil olabilirsiniz,

00:02:11.165 --> 00:02:13.355
gelişimine nasıl yardımcı olabilir.

00:02:13.355 --> 00:02:16.925
O zaman sana açıklayacağız.
nasıl veri bilimi yapabilirsiniz.

00:02:16.925 --> 00:02:18.650
Açıklayacağız.
nasıl yapabilirsiniz

00:02:18.650 --> 00:02:20.630
verilerinizi keşfetmek ve hazırlamak,

00:02:20.630 --> 00:02:22.610
ve nasıl yükseltebilirsiniz

00:02:22.610 --> 00:02:25.190
farklı makine kullanın
öğrenme algoritmaları.

00:02:25.190 --> 00:02:28.700
Sonunda, sonuca varacağız.
nasıl kalacağını açıklayan

00:02:28.700 --> 00:02:30.395
uça kadar etik

00:02:30.395 --> 00:02:33.085
makine öğrenimi ve
veri bilimi çözümleri.

00:02:33.085 --> 00:02:34.880
Gördüğünüz gibi, bir sürü

00:02:34.880 --> 00:02:36.860
bu video serisi kapsayacak konular.

00:02:36.860 --> 00:02:39.200
Şu anda.
bu üst düzey açıklama

00:02:39.200 --> 00:02:41.565
veri bilimi ve makine
öğrenme algoritmaları,

00:02:41.565 --> 00:02:43.070
VS Kodu içine atlamak,

00:02:43.070 --> 00:02:45.560
hangi tanıdık olabilir
bir geliştirici olarak,

00:02:45.560 --> 00:02:48.064
Azure'a geçme
Makine Öğrenimi çalışma alanı

00:02:48.064 --> 00:02:49.615
Azure portalı içinde,

00:02:49.615 --> 00:02:52.370
ve sadece ile sona erdirmek
etik üzerine tartışma,

00:02:52.370 --> 00:02:56.015
ama nasıl pratik entegre
çözüm içine etik.

00:02:56.015 --> 00:02:59.345
Biz kesinlikle bir sürü var
sizin için yararlı kaynaklar.

00:02:59.345 --> 00:03:02.060
Bunların hepsi birbirine bağlı.
aşağıdaki açıklama.

00:03:02.060 --> 00:03:05.090
GitHub deposu tüm
biz gidiyoruz kodun

00:03:05.090 --> 00:03:06.500
bu yüzden bu dizi boyunca yazmak

00:03:06.500 --> 00:03:08.540
bunu deneyebilirsiniz
evde tek başına.

00:03:08.540 --> 00:03:11.210
Biz de bir var
Microsoft'ta toplama

00:03:11.210 --> 00:03:13.880
bazı larımızla öğrenmek
favori öğrenme modülleri,

00:03:13.880 --> 00:03:15.685
Öğrenmeye devam etmek istiyorsanız.

00:03:15.685 --> 00:03:18.920
Elimizde sadece bir numara var.
hile sayfaları, dokümanlar,

00:03:18.920 --> 00:03:20.630
ve düşündüğümüz modülleri öğrenmek

00:03:20.630 --> 00:03:22.595
bu video serisi için en önemli.

00:03:22.595 --> 00:03:26.790
Bunları kontrol ettiğinizden emin olun
önce, sırasında ve sonra.