Matematik bölümü öğrencisi olarak birçok ortak dersimizin olduğunu biliyorum. Bu yüzden sizin yerinizde olsam, makine öğrenmesi ile veri tahminini seçerdim. Özellikle istatistik bölümünün aktüerya gibi alanlarına yönelecekseniz, sizin için faydası olabileceğini düşünüyorum.Merhaba. İstatistik bölümü son sınıf öğrencisiyim. Büyük ihtimalle projeyi tek yapacağım, en fazla yanıma 2. bir kişi gelir. Ben halen bir bitirme projesi fikri bulabilmiş değilim. İlk fikrim, istatistiksel matematik fonksiyonlarını uygulayan basit bir program üzerindeydi ama o da aşırı basite kaçıyor. 4 senede aldığım bütün istatistiksel yöntemleri uygulayabilen bir program desem zaten yapıldı.
Duygu analizi düşündüm ama o kapıldı ve psikoloji öğrencilerinin desteği gerekiyor. İnsan ilişkilerim o kadar da iyi değil. O yüzden tercihen bireysel yapıyorum ama hocam gruplaşma isterse mecbur gruplaşacağım. Şu anlık tek kişilik bir proje fikri üretmemiz lazım.
Aklıma yatan ama hala kesin bunu yaparım diyemediğim proje fikirleri şu şekilde:
Sizin önerebileceğiniz bir yol haritası olur muydu acaba?
- Tedarik zinciri optimizasyonu.
- Oyunlarda strateji ve karar optimizasyonu.
- Sosyal medya troll tespiti.
- Makine öğrenmesi ile veri tahmini.
- Araç rotalama problemi.
Matematik bölümü öğrencisi olarak birçok ortak dersimizin olduğunu biliyorum. Bu yüzden sizin yerinizde olsam, makine öğrenmesi ile veri tahminini seçerdim. Özellikle istatistik bölümünün aktüerya gibi alanlarına yönelecekseniz, sizin için faydası olabileceğini düşünüyorum.
Yüksek lisans düşünüyor musunuz?
Efendim, veri analizinde genellikle önemli olan konu, veriyi okumak ve sınıflandırmaktır. Makine öğrenimi için Python, veritabanı sorgulamak ve aralarındaki ilişkisel durumu sınıflandırmak için SQL öğrenebilirsiniz. İstatistik öğrencisi olarak, analiz dersi aldığınızı varsayarak konuşuyorum; matematiksel kavramlara ve terimlere hakimseniz, bir algoritma yazmak sizin için çok zorlayıcı olmayacaktır. Kendim bölümde Octave, Python, MATLAB ve SQL dersleri alan birisi olarak bu şekilde bir yorumda bulunabilirim. Özellikle yüksek lisansınızı veri bilimi ya da farklı bir makine öğrenmesi üzerine yapacaksanız, lisans bitirme tezinizin konu ile alakalı olması size artı değer katacaktır. Niyet mektubunuzda bitirme tezinizin alanından bahsederek, istediğiniz üniversiteye kabul almanız kolaylaşır. İş aramasına gelecek olursak, artık SQL, Python ve türevleri gibi programlar olmadan maalesef fark yaratamıyorsunuz. Siz bir istatistikçi olarak analiz yeteneğinizin sağlamlığı ile karşıdaki işverene güven verirken, bir bilgisayar mühendisi veya yazılım mühendisi bildiği programlar üzerine sizin önünüze geçmeye çalışıyor. Siz de bu programlarda en azından yeterli yetkinliğe sahip olursanız, bir istatistikçi olarak bu mesleklerle çok rahat kendi programlarında ve alanlarında yarışabilirsiniz.Yazılım altyapım çok iyi olmadığı için biraz çekimserim veri analizine ama hala aklıma az da olsa yatıyor. Danışman hocamla da biraz beyin fırtınası yapmam gerekecek gibi.
Düşünüyorum ama kesinlik yok. Okuma zorluğu ve maddiyat göz korkutuyor.
Ben yazilim muhendisligi yuksek lisansinda recommendation system uzerine calismistim. Istatistik kullanarak bunu bitirme tezine dokebilir; bunu kullanarak da basvuru yapabilirsin bazi sirketlere eger data science a kayma gibi bir dusuncen varsa.
Teorik kalmadigi; pratik kullanimi olabilecegi icin ilgi cekici oluyor. Kabaca elindeki data sete bakarak; kimin neyi isteyebilecegini tahmin etmek. Arama motorlari, netflix vs gibi oneri yapan sistemler, reklam analitikleri gibi tonla uygulama alani var.
Efendim, veri analizinde genellikle önemli olan konu, veriyi okumak ve sınıflandırmaktır. Makine öğrenimi için Python, veritabanı sorgulamak ve aralarındaki ilişkisel durumu sınıflandırmak için SQL öğrenebilirsiniz. İstatistik öğrencisi olarak, analiz dersi aldığınızı varsayarak konuşuyorum; matematiksel kavramlara ve terimlere hakimseniz, bir algoritma yazmak sizin için çok zorlayıcı olmayacaktır. Kendim bölümde Octave, Python, MATLAB ve SQL dersleri alan birisi olarak bu şekilde bir yorumda bulunabilirim. Özellikle yüksek lisansınızı veri bilimi ya da farklı bir makine öğrenmesi üzerine yapacaksanız, lisans bitirme tezinizin konu ile alakalı olması size artı değer katacaktır. Niyet mektubunuzda bitirme tezinizin alanından bahsederek, istediğiniz üniversiteye kabul almanız kolaylaşır. İş aramasına gelecek olursak, artık SQL, Python ve türevleri gibi programlar olmadan maalesef fark yaratamıyorsunuz. Siz bir istatistikçi olarak analiz yeteneğinizin sağlamlığı ile karşıdaki işverene güven verirken, bir bilgisayar mühendisi veya yazılım mühendisi bildiği programlar üzerine sizin önünüze geçmeye çalışıyor. Siz de bu programlarda en azından yeterli yetkinliğe sahip olursanız, bir istatistikçi olarak bu mesleklerle çok rahat kendi programlarında ve alanlarında yarışabilirsiniz.
Hakkınızda hayırlısı olsun hocam, herkes kod yazacak diye bir şey yok zaten. Ülkenin iyi akademisyenlere de ihtiyacı var.Hocam bunu Technopat'a uyarlamak sizce nasıl olur? Kullanıcıların geçmiş mesajları, yorumları ve beğenileri üzerinden bir dataset oluşturabilirim.
Kullanıcıların geçmiş tercihleri üzerinden en çok etkileşimde bulundukları konulara göre k-means kümeleme gibi teknikler uyarlanabilir, öneri geldikçe kafamda ışık yanmaya başladı
Ondan önce bir literatür taraması, forumların günümüzdeki yeri, Technopat.net tarihçesinden girerek devam edilebilir. Ama ondan öte yönetimden izin alma boyutu da var.
Bir de recommendation system, bildiğim üzere yöneylem araştırmasına uzanıyor ve benim ilgi alanım daha çok yöneylem araştırması. İşin içine biraz da makine öğrenmesi giriyor. O yüzden bunu aklıma şu anlık aklıma yattı, çok teşekkürler.
Hocam bu yüzden mühendislik için 1 sene daha mezuna kalmadığıma aşırı pişmanım. Ama artık iş işten geçti. Ben de sizin aldığınız programlama derslerini aldım ama hiç heves edip Python'a girişeyim diye kafamda bir ışık yanmadı. Günlük dersime yine çalışırım ama daha sonra dönüp pek bakmam.
Beni daha çok teorik kısmı cezbediyor ama teoriye girip yeni bir yöntem bulacak kapasitede olduğumu da zannetmiyorum.
Yüksek lisans aşırı şaibeli. İmkan sağlanırsa akademiysen olmayı aşırı isterim. Aklıma başka bir meslek gelmiyor çünkü. Ama imkansızlıktan dolayı hep arka planda kalıyor.
Veri bilimi de güzel bir kol, yazılımı sevenler için biçilmiş kaftan ama dediğim gibi, hiç oturayım da kod yazayım topuna girmedim. Dersime geçecek kadar çalışıp geçtim.
Veri analizine dayalı bir sürü ders aldık o yandan bir eksiğim yok neyse ki. Bunu koda uyarlasam iyi şeyler çıkacağına inanıyorum ama sevemedikten sonra pek bir ilerleme olacağını sanmıyorum.
Hocam bunu Technopat'a uyarlamak sizce nasıl olur? Kullanıcıların geçmiş mesajları, yorumları ve beğenileri üzerinden bir dataset oluşturabilirim.
Gencler oyun meraklisi diye bir sey ortaya cikacak; forumu yas ortalamasina ve diger kriterlere gore fragmante edip bakmak lazim. Boylece genel bir cluster kumesi olusturulabilir.
Ya da zamana yayilmis time-series yapilabilir. Ornegin sinav zamani kac net yapsam avukatlik gelir gibi ilgi dagiliminin oldugu kalan zamanda boyum 5 cm daha uzar mi sizce beyler gibi konulara geri dagildigi sonucuna ulasirsin
Saka bir yana faydali olur ama hocalar sana sunu soracak -> Yaptin yaptin ne sonuca vardin?
Bir hipotez olmali ve data ile bunun oldugunu gostermelisin. Elbette olmadigini gostermek de bir ilerleme. Ama akademik camianin ilgisini cekecek sekilde frame etmek lazim, yoksa burun kivirirlar.
Benim zamanimda Twitter API ile tweet cekip analiz yapabiliyorduk. Bir baska projede de sentiment analizi yapmistik Turk politikacilara. Ornegin "tehdit" icerikli tweet atmasi durumunda sag parti liderlerinin takipci sayilarinin arttigini ama sol partilerin "Ataturk" ile prim yaptigi gercegini veri ile saptamistik. Eyyyy Almanya muhabbetleri.
Istatistik bilgim boyle bir calismanin tez olup olmayacagini iddia etmek icin yeterli degil ama fikir olmasi icin birakiyorum, belki hibrit bir seyler yapmayi dusunebilirsin. Sosyalciler seviyor boyle calismalari, istatistikci olarak destek olabilirsin o da sana akademik puan kazandirir.