Data Science Kursu
CodeStar-da tədris olunan Data Science Kursu ilə siz Python-dan SQL-ə, ali riyaziyyatdan “machine learning” qədər həm texniki bilikləri öyrənəcək, həm də real biznes layihələri ilə dolu dərslər sənə həm müsahibəyə, həm də real iş mühitinə tam hazır olacaqsan.
Kursa təqaüd qazanaraq qoşulmaq istəyirsənsə elə indi müraciət et!

Data Science - sıfırdan başlayaraq verilənlər dünyasının zirvəsinə yüksəl!
Statistikadan Python-a, Machine Learning-ə qədər Data Science-i Sıfırdan Peşəkar Səviyyəyə Qaldıran Proqram
Güclü instinkt kifayət etmir — uğurlu karyera üçün verilənlər əsasında düzgün qərar vermək bacarığı vacibdir.Zəif data savadlılığı və natamam analiz nəticəsində şirkətlər böyük vaxt, maliyyə və fürsətlər itirir. Bizim Data Science kursumuzda sən sadəcə məlumatları analiz etməyi yox, onları real biznes uğurlarına çevirməyi öyrənəcəksən. Bu, sənə bazarda fərqlənmək və rəqabətdə önə çıxmaq üçün lazım olan bacarıqları qazandıracaq.
Data Science təlimində nələr öyrənəcəksən:
- Təməl proqramlaşdırma (sıfırdan başlayanlar üçün)
- Ali Riyaziyyat və Statistika əsasları
- Python kitabxanası
- Machine Learning
Data Science kursunu bitirdikdən sonra sən:
Məlumatları toplamaq, təmizləmək və işlək formaya salmaqda peşəkar olacaqsan.
Statistikaya əsaslanan dərin analizlə işin effektivliyini artıracaqsan.
Python və SQL ilə mürəkkəb data iş axınları qurub avtomatlaşdıra biləcəksən.
Maşın öyrənməsi vasitəsilə biznes problemlərini proqnozlaşdıracaq modellər yaradacaqsan.
Verilənləri vizuallaşdıraraq, hər kəsin anlaya biləcəyi şəkildə təqdim etməyi bacaracaqsan.
Məlumatların gücündən istifadə edərək şirkətinin gəlirini və performansını artıracaqsan.
Data Science təlimi kimlər üçün uyğundur?
Data Science sahəsində özünü inkişaf etdirmək istəyən yeni başlayanlar üçün.
Hal-hazırda analitik, developer kimi çalışan və bacarıqlarını daha da dərinləşdirmək istəyənlər üçün.
Marketinq, məhsul menecmenti və biznes sahələrində çalışan, verilənlərdən daha ağıllı istifadə etmək istəyənlər üçün.
Gələcəkdə rəqəmsal dövrdə öz karyerasını qurmaq istəyən hər kəs üçün.
Data Science niyə "CodeStar"da?
Çünki sizi bu sahədə yönləndirəcək şəxs — Rüstəm Atakişiyev — sadəcə müəllim deyil, həm də real sənaye təcrübəsinə malik bir mütəxəssisdir.
O, İtaliyada Tətbiqi Riyaziyyat üzrə təhsil almış, daha sonra isə Allelica adlı bioinformatika startapında Data Scientist kimi çalışmışdır. Rüstəm müəllim həm nəzəri biliklərə, həm də praktiki təcrübəyə əsaslanan dərs metodu ilə sizə Data Science sahəsinin nüvəsini başa salacaq.
Kurs boyunca siz yalnız texniki bilik deyil, həm də real dünya problemlərini necə analiz edib həll etməyi öyrənəcəksiniz.
Ətraflı tanış olmaq üçün Rüstəm müəllim haqqında bu səhifəyə baxa bilərsiniz
Təlim proqramı
Mathematics
Bu bölmədə tələbə əsas riyazi biliklər üzrə bacarıqlar əldə edəcək: alqebra və funksiyaların qurulması, müxtəlif tənlik və trigonometrik ifadələrin həlli, vektor və matris əməliyyatları, xətti cəbrdə SVD metodu, hesablama bölməsində limitlər, törəmələr və inteqrallar, çoxdəyişənli hesablamalar, ehtimal nəzəriyyəsi mövzusunda Bayes qaydası, paylanmalar, gözlənilən dəyər və dispersiya, statistika və inferensiyada hipotez yoxlanışı, mərkəzi limit teoremi, etibarlılıq intervalları və A/B testləri, həmçinin məlumat nəzəriyyəsində entropiya, KL divergensiyası və qarşılıqlı informasiya anlayışları. Mövzular praktiki olaraq Kaggle layihələri və GitHub repozitoriyaları üzərində tətbiq olunacaq.
Essential Algebra, Functions, Equation Types, Trigonometry
Linear Algebra: vectors, matrix ops, SVD
Calculus: limits, derivatives, integrals, multivariable calculus, Hessian
Probability Theory: Bayes, distributions, expectation, variance
Statistics & Inference: hypothesis testing, CLT, confidence intervals, A/B testing
Information Theory: entropy, cross-entropy, KL divergence, mutual information
Python Programming for ML/DS
Bu bölmədə tələbə Python-un əsas sintaksisi, data tipləri, funksiyalar, obyekt yönlü proqramlaşdırma prinsipləri və ML/DS üçün vacib kitabxanalarla işləməyi öyrənəcək.
- Syntax, data types, functions, OOP, venv/Conda
- Libraries: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, SciPy
Kaggle Project: Titanic: Machine Learning from Disaster - GitHub Repo: pandas-cookbook
Machine Learning Fundamentals
Bu bölmədə tələbə maşın öyrənməsinin əsas anlayışlarını öyrənəcək: nəzarətli və nəzarətsiz öyrənmə üsulları, qiymətləndirmə metrikaları, qruplaşdırma və ölçü azaldılması metodları, həmçinin pipeline qurulması və hiperparametrlərin tənzimlənməsi. Praktiki məşğələlərdə Kaggle layihələri və GitHub repozitoriyalarından istifadə olunacaq.
Supervised Learning – Regressiya, klassifikasiya, qiymətləndirmə metrikaları
Unsupervised Learning – K-means, PCA, t-SNE ilə qruplaşdırma və ölçü azaldılması
Pipelines & Hyperparameter Tuning – End-to-end pipeline qurulması və GridSearchCV ilə optimizasiya
Data Science Workflow
Bu bölmədə tələbə məlumat elminin real iş axışını öyrənəcək: məlumatların toplanması, təmizlənməsi, vizuallaşdırılması və nəticələrin paylaşılması.
- Acquisition & Wrangling: SQL, APIs, scraping, cleaning
- EDA & Visualization: summary stats, interactive dashboards
- Statistical Analysis & A/B Testing
- Reproducibility: Git, Docker, Notion documentation
Frameworks: TensorFlow & PyTorch
Bu bölmədə tələbə dərin öyrənmə üçün ən çox istifadə olunan iki framework – TensorFlow və PyTorch ilə işləməyi öyrənəcək. Burada modellərin qurulması, autograd mexanizmləri, məlumatların yüklənməsi və praktiki layihələrlə tətbiqlər həyata keçiriləcək.
TensorFlow 2.x & Keras API – tf.data, tf.keras.Model, callbacks
PyTorch – torch.Tensor, autograd, nn.Module, DataLoader
Bütün Suallara Cavab
Data Science öyrənmək istəyən hərkəsin ağlında olan bütün sualların cavabları 1 videoda:
Sual-Cavab
Data Science kursunu nə qədər müddətdə öyrənə bilərəm?
Sıfırdan başlayanlar üçün Data Science kursu təxminən 13 ay davam edir. Əgər artıq proqramlaşdırma üzrə developer səviyyəsində bilikləriniz varsa, bu müddət təxminən 8 aya qədər qısala bilər. Kursun tempi sizin öyrənmə sürətinizə uyğun tənzimlənir və siz istədiyiniz vaxt video dərslərə baxaraq öz ritminizdə irəliləyə bilərsiniz.
Arada işlərimlə əlaqədar kursu dondursam problem olarmı?
Xeyr, kursu istənilən vaxt dayandıra və dayandığınız yerdən fasiləsiz davam edə bilərsiniz. Qrup şəklində deyil, fərdi yanaşma əsasında tədris olduğundan, hər tələbə öz sürətinə uyğun irəliləyir və heç bir təzyiq olmadan öyrənməsini davam etdirir.
Data Science nədir və niyə vacibdir?
Data Science — böyük həcmdə məlumatları toplamaq, təhlil etmək və onlardan mənalı nəticələr çıxarmaq sənətidir. Müasir dünyada şirkətlər uğur qazanmaq üçün datalardan istifadə etməli, düzgün qərarlar qəbul etməlidirlər. Data Science sayəsində bizneslər bazar trendlərini proqnozlaşdıra, müştəri davranışlarını anlaya və əməliyyatları optimallaşdıra bilirlər. Bu sahə həm texniki, həm də analitik bacarıqları birləşdirərək rəqəmsal dövrdə hər kəs üçün vacib peşə halına gəlir.
Data Science bilən Süni İntellekt və Machine Learning-i də bilir?
Data Science geniş bir sahədir və daxilində məlumatların toplanması, təmizlənməsi, vizuallaşdırılması və təhlili kimi mərhələləri əhatə edir. Machine Learning (ML) və Süni İntellekt (AI) isə Data Science-in daha ixtisaslaşmış alt sahələridir.
Data Science öyrənən şəxs, kurs zamanı Machine Learning-in əsas alqoritmləri və tətbiq sahələri ilə tanış olur. Lakin daha dərinə getmək və professional səviyyədə Süni İntellekt sistemi qurmaq üçün ayrıca, daha ixtisaslaşmış AI/ML tədrisi də tövsiyə olunur. Yəni Data Science bu sahələrə qapı açır və çox yaxşı təməl yaradır.
Data Science roadmap necə əldə edə bilərəm?
Data Science roadmap əldə etmək üçün bizimlə əlaqə saxlaya bilərsiniz. Bunun üçün bizə bizə whatsappdan 077-579-1000 nömrəsinə yazmaq kifayətdir.