Tam Proqram
Master Proqram
(Data Analytics & Machine Learning)
📋 Qısa təsvir
Sıfırdan professional səviyyəyə qədər tam təlim proqramı. Prompt Engineering, Data Analitikası, ML Əsasları və tətbiqi ML (Biznes və ya Mühasibatlıq) — bir proqramda, ardıcıl strukturla.
~48.5 saat4 kurs, 40 dərs
Bu təlim nə haqqındadır?
Master Proqram 4 kursu ardıcıl və məntiqi strukturla birləşdirir. Hər mərhələ növbəti mərhələnin əsasını formalaşdırır:
Mərhələ 1: Süni intellektlə işləmək bacarığı (Prompt Engineering)
Mərhələ 2: Datanı oxumaq, təmizləmək, vizuallaşdırmaq (Data Analitikası)
Mərhələ 3: ML-in nə olduğunu, hansı modelin hansı suala cavab verdiyini başa düşmək (ML Əsasları)
Mərhələ 4: Real data üzərində ML tətbiq etmək — Biznes və ya Mühasibatlıq istiqaməti (seçim sizindir)
🏗️ Production-First yanaşma
Bu proqram nəzəri yanaşmaya əsaslanmır. Real layihələr tam başa çatdırıldıqdan sonra — bütün proses reverse-engineering (tərs mühəndislik — hazır məhsulun qurulma prosesinin geriyə doğru sənədləşdirilməsi) edilərək strukturlaşdırılıb.
Hər Prompt, hər data hazırlığı addımı, hər model seçimi və optimallaşdırma qərarı praktiki nəticələrlə təsdiqlənmiş formada təqdim olunur. Tətbiqi kursların hər birinin sıfırdan produksiyaya qədər tam qurulma təlimatı (Build Guide) və layihə həyata keçirmə təlimatı (Implementation Guide) təqdim olunur.
🗺️ Proqram strukturu
Ümumi müddət: ~48.5 saat (4A və ya 4B ilə)
1
Prompt Engineering — Süni İntellektlə İşləmək
~8 saatSüni intellektə düzgün Prompt yazmaq, nəticəni yönləndirmək, debugging. Bütün proqramın əsası.
2
Data Analitikası — Süni İntellekt Dəstəyi ilə
~14 saatDatanı oxumaq, təmizləmək, analiz etmək, vizuallaşdırmaq. Excel, dashboard, hesabat.
3
ML Əsasları — Süni İntellekt Dəstəyi ilə
~12.5 saatSupervised/Unsupervised Learning, model növləri, qiymətləndirmə. Andrew Ng əsasında.
4A
Biznes üçün ML — Süni İntellekt Dəstəyi ilə
~14 saatMüştəri seqmentasiyası, gəlir proqnozu, churn, mənfəət proqnozu, rentabellik, anomaliya, dashboard.
4B
Mühasibatlıq üçün ML — Süni İntellekt Dəstəyi ilə
~14 saatDebitor borc proqnozu, pul axını, vergi planlaması, mənfəət proqnozu, fraud aşkarlama, dashboard.
📌 Mərhələ 4-də Biznes və ya Mühasibatlıq istiqamətindən birini seçirsiniz. Hər ikisini keçmək də mümkündür.
📌 Təlimin əsas mövzuları
Mərhələ 1: Prompt Engineering — süni intellektə düzgün Prompt yazmaq (~8 saat)
Mərhələ 2: Data Analitikası — datanı oxumaq, təmizləmək, vizuallaşdırmaq (~14 saat)
Mərhələ 3: ML Əsasları — Supervised/Unsupervised Learning, model növləri (~12.5 saat)
Mərhələ 4A: Biznes üçün ML — seqmentasiya, proqnoz, churn, dashboard (~14 saat)
Mərhələ 4B: Mühasibatlıq üçün ML — debitor borc, pul axını, fraud, dashboard (~14 saat)
📚 Kurs strukturu
4 kurs, 40 dərs | Ümumi müddət: ~48.5 saat (4A və ya 4B ilə)
Hər mərhələdə nə öyrənirsiniz?
Mərhələ 1 — Prompt Engineering (~8 saat)
Süni intellektə düzgün Prompt yazmaq, nəticəni yönləndirmək, debugging. Bütün proqramın əsası.
Mərhələ 2 — Data Analitikası (~14 saat)
Datanı oxumaq, təmizləmək, analiz etmək, vizuallaşdırmaq. Excel, dashboard, hesabat.
Mərhələ 3 — ML Əsasları (~12.5 saat)
Supervised/Unsupervised Learning, model növləri, qiymətləndirmə. Andrew Ng əsasında.
Mərhələ 4A — Biznes üçün ML (~14 saat)
Müştəri seqmentasiyası, gəlir proqnozu, churn, mənfəət proqnozu, rentabellik, anomaliya, dashboard.
Mərhələ 4B — Mühasibatlıq üçün ML (~14 saat)
Debitor borc proqnozu, pul axını, vergi planlaması, mənfəət proqnozu, fraud aşkarlama, dashboard.
📌 Mərhələ 4-də Biznes və ya Mühasibatlıq istiqamətindən birini seçirsiniz. Hər ikisini keçmək də mümkündür.
Biznes sahibləri və menecerlər — datadan strateji qərar vermək istəyənlər
Mühasiblər və maliyyə mütəxəssisləri — proqnoza əsaslanan planlaşdırma
Data analitikası ilə məşğul olanlar — ML-i real işdə tətbiq etmək istəyənlər
Karyerasını data & ML istiqamətində inkişaf etdirmək istəyənlər
Vacib qeyd
- Texniki bilik tələb olunmur
- Proqramlaşdırma bilmək şərt deyil
- Hər kurs ayrıca da keçilə bilər
- Hər ikisi (4A + 4B) birlikdə keçilə bilər
MRF Works AI Assistant
Online · Powered by AI