Bahçeşehir Üniversitesi'nin Data İstanbul Organizasyonu ile birlikte düzenlediği Big Data etkinlikleri devam ediyor. Büyük Veri farkındalığı yaratmak, eğitim ve araştırma için öncülük etmek, akademik ve sektörel işbirliğini geliştirmek, ve farklı sektörlere yönelik katma değeri yüksek çözümler üretmek amacıyla düzenlenen etkinliklere BAU Beşiktaş Güney Kampüsü ev sahipliği yapıyor. Etkinlikler genellikle haftalık olarak gerçekleştirilmektedir. Etkinliklere ilişkin duyuruları https://www.meetup.com/tr-TR/dataistanbul/events adresinden, ve @istbigdata twitter adresinden takip edebilirsiniz.
Geçtiğimiz haftalarda yapılmış olan etkinliklere ait özet bilgiler aşağıda listelenmiştir:
07/03/2018 Kaggle Başlangıç Kılavuzu
Danışman/Eğitmen Ayşin TAŞDELEN’in anlatımı ile “Kaggle Başlangıç Kılavuzu” sunumu gerçekleştirildi. Kaggle, istatistikçiler ve veri madencilerinin, şirketlerin ve kullanıcıların yüklediği veri kümelerini öngörmek ve tanımlamak için en iyi modelleri üretmek için yarıştığı tahmini modelleme ve analiz yarışmaları için bir platformdur.
Konu Başlıkları :
* Kaggle nedir ?
* Kaggle yarışmaları nasıl işler?
* Kaggle datası özellikleri nelerdir?
* İpuçları ve püf noktaları
* Dil ve yetenekler
* Kaggle’ı kariyer gelişimi için kullanmak
* Titanik datası üzerinden kaggle platformunu tanıyalım
https://www.meetup.com/tr-TR/dataistanbul/events/247951544/
14/03/2018 Veri Madenciliğinde Eğiticisiz Kümeleme ve Uygulamaları – 2
Yıldız Teknik Üniversitesi'nden Doç. Dr. Songül Varlı Albayrak’ın anlatımı ile Veri Madenciliğinde Eğiticisiz Kümeleme ve Uygulamaları sunumu gerçekleştirildi.
Konu Başlıkları:
* K-Ortalamalar ve Hiyerarşik Kümeleme Algortimaları
*Weka Uygulamaları
https://www.meetup.com/tr-TR/dataistanbul/events/247965161/
28/03/2018 Parçacık Sürü Optimizasyonları ve Veri Biliminde Uygulama Örnekleri
Dataİstanbul topluluk organizatörlerinden Ömer Faruk ÖZTEMİZ’in anlatımıyla Parçacık Sürü Optimizasyonları (Particle Swarm Optimization) ve Veri Biliminde Uygulama Örnekleri sunumu gerçekleştirildi. Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) 1995’te Dr. Eberhart ve Dr. Kennedy tarafindan gelistirilmis popülasyon temelli sezgisel bir optimizasyon teknigidir. Kus veya balik sürülerinin sosyal davranislarindan esinlenilerek geliştirilmiştir. PSO, bir sürünün davranışı formüle edilerek optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılmaktadır. Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO)’nda sürüdeki bireyleri kullanarak ortaya konan bir fonksiyonun global optimum hedefine verimli ve performanslı bir yolla ulaşabileceği ortaya konmuştur.
https://www.meetup.com/tr-TR/dataistanbul/events/249125028/
04/04/2018 Yapay Öğrenme Modelleri Geliştirirken Karşılaşılan Sorunlar & Çözümleri
Yıldız Teknik Üniversitesi'nden Ayyüce KIZRAK, yapay öğrenme modeli geliştirilirken karşılaşılan sorunlar ve çözümleri hakkındaki sunumunu gerçekleştirdi.
Konu başlıkları:
* Test/Validation/Train set yapısı
* Doğruluk Değerlendirme (Accuracy Evaluation)
* Aşırı uydurma- Az uydurma (Overfitting vs. Underfitting)
* Dengesiz veri seti problemleri (Problem of Unbalanced Datasets)
* Düzenleme (Regularization)
* Bias vs. Variance
* Öğrenme Eğrisi/ Performans (Learning Curve / Performance)
https://www.meetup.com/tr-TR/dataistanbul/events/248655522/
11 04 2018 Blokchain Protokolüne Giriş
Bahçeşehir Üniversitesi'nde yüksek lisans eğitimine devam eden Salih Cemil ÇETİN, etklinlik kapsamında Blockchain Protokolüne Giriş sunumunu gerçekleştirmiştir.
Konu Başlıkları:
* Blockchain protokolü nedir? Niçin ihtiyaç duyulmaktadır?
* Gerçek dünya kullanım senaryoları nelerdir?
* Protokol hangi temel disiplinler üzerine inşa edilmiştir?
* Protokol üzerindeki transaction akış mekanizması ve teknik detaylar
* Protokolün güçlü ve zayıf yanları
https://www.meetup.com/tr-TR/dataistanbul/events/249538730/
EN
