Son dövrlərdə Data Elminə (eng. Data Science) maraq durmadan artmaqdadır. Bəs məlumat (eng. data) analizi nə deməkdir? Analizin hansı mərhələləri var? Hansı alət (eng. tool) və ya proqramlaşdırma dilindən istifadə etməli? Kaggle platforması nədir və məlumat analiz edərək necə pul qazanmaq olar?

Yuxarıdakı suallara tədbir zamanı praktiki cavab tapmağa çalışacağıq.

Tədbirin gündəliyi:
* Kaggle nədir və Kaggle vasitəsilə neçə data elmini öyrənmək olar;
* Məlumat analizində Python-nun yeri;
* Real nümunə üzərində məlumat analizi;

Real nümunə haqqında:
* Data collection / web crawling (məlumat toplanması) - ən böyük onlayn iş elanı veb səhifəsindən məlumatların avtomatik götürülməsi və faylda saxlanılması;
* Data cleaning (məlumat təmizlənməsi) - dəyişənlərin tipinin dəyişdirilməsi, catışmayan məlumatların bərpa olunması, artıq sətrlərin təmizlənməsi;
* Feature generation (yeni dəyişənlərin yaradılması) - əldə olan məlumatlardan yenisinin yaradılması, misal üçün: elanın mətnindən hansı dildə yazılması;
* Data visualizatoin (məlumatların təsviri) - məlumatların vizual təqdim olunması;

İstifadə olunacaq kitabxanalar (eng. library):
* numpy
* pandas
* matplotlib
* seaborn
* wordcloud
* langdetect
* Jupyter Notebook

Təqdimat edəcək:
Toghrul Jafarov - 4 ildən çox Data Analiz sahəsində təcrübəsi var. Python, R, Tableau, Machine Learning üzrə qabaqçıl biliklərə sahibdir. Bakalavr (Computer Science) və Master (Artifical İntelligence and Decision) təhsilini Fransanın Pyer və Mari Küri Universitetində aldıqdan sonra dövlət sektorunda Data analitik kimi fəaliyyətə başlamışdır. 2017/2018-ci illərdə Belçikanın Qent Universitetində "Advanced Statistical Data Analysis" ixtisası üzrə ikinci master təhsili almışdır. Hazırda Data Scientist kimi fəaliyyət göstərir.

Qeydiyyatdan aşağıdakı link vasitəsilə keçə bilərsiniz:
https://goo.gl/forms/JscIeNBDvt0jtENX2