top of page

Hakkımızda

Bulut bilişim teknolojisi, günümüzün en hızlı büyüyen teknolojik alanlarından biridir ve gelecekte de önemini koruyacak gibi görünüyor. Bulut bilişim teknolojisi eğitimi, işletmelerin veya bireylerin bu teknolojinin sağladığı avantajlardan yararlanmalarına yardımcı olabilir.

Bulut Bilişim Teknolojisi Nedir ve Avantajları Nelerdir ?

Bulut bilişim teknolojisi, bilgi işlem, veri depolama, ağ ve uygulama hizmetlerinin internet üzerinden paylaşılan kaynaklar kullanılarak sağlanmasıdır. Bu teknoloji, şirketlerin ve bireylerin iş yüklerini yönetmelerine, verilerini depolamalarına, uygulamalarını çalıştırmalarına ve ağlarını yönetmelerine olanak tanır.  Maliyet, güvenlik, kolay erişilebilirlik, yedekleme ve kurtarma gibi çok önemli konularda büyük avantaj sağlar.

Port Cloud Academy (PCA)  yukarıda değinilen kavramlar etrafında faaliyet göstermek amacıyla kurulurmuş bir eğitim ve danışmanlık şirketidir.  Bu bağlamda faaliyet çerçevesi:

1.Bulut bilşim teknolojisi alanında  kendini geliştirmek ve kariyer yapmak isteyen bireyler için güncel araç ve teknolojiler yardımıyla gerçek hayatla bağlantılı proje temelli  eğitim olanağı sunmak,

2. Teknolojik  altyapısını ve kaynaklarını bulut bilişim teknolojisine taşımak ya da hali hazırda bulut bilişim teknolojisi altyapısına sahip ancak farklı bulut tabanlı uygulamalara ihtiyaç duyan işletmelere danışmanlık hizmeti vermek

şeklinde özetlenebilir.

Eğitimlerimiz

  • İçerik: Bulut bilişim teknolojileri alanında ihtiyaç duyulacak :​

    • Bilgisayar Ağları

    • Programlama

    • Sistem Yönetim Araçları

    • Proje

    • Seminerler

  • İşletim Sistemleri

  • Bulut bilişim teknolojisi hizmet sağlayıcı temelleri (AWS,GCP…)

 

  • Periyot: Her bir eğitim dönemi 24 hafta olarak tasarlanmıştır.

 

  • Ders Saatleri: Hafta içi günlerde akşam saatleri, hafta sonu sabah-öğle saatleri.

 

  • Eğitmenler: Alanında uzman, piyasa tecrübesine sahip, yurt dışı ve yurt içinde çalışma hayatını sürdüren isimlerden oluşmaktadır.

 

  • Sertifikalandırma: Kurumumuzca Kurs Sonunda Sertifika Verilmektedir. Bu Sertifika Size ABD ve Diğer bir çok ülkede kariyer hayatınızda ilerleme fırsatı verecektir. (Detaylı Bilgi için Ulaşabilirsiniz.)

 

  • Kariyer Danışmanlığı: PCA olarak kurs sonrası size verdiğimiz özel Linkedin eğitimiyle kısa sırada kariyerinize istediğiniz yerden devam edebilme desteği sağlıyoruz.

Neden Bulut Bilişim Teknolojileri Tercih Edilmeli?

Bulut teknolojisi, birçok avantajı nedeniyle tercih edilmelidir:

  1. Maliyet: Bulut teknolojisi, işletmelerin kendi altyapılarını inşa etmesi ve bakım yapması yerine, ihtiyaçlarına uygun bulut hizmetlerini kiralayarak maliyetlerini azaltmalarını sağlar. Ayrıca, bulut hizmetleri genellikle ölçeklendirilebilir olduğu için işletmeler, iş büyüdükçe daha fazla kaynak sağlamak için daha fazla ödeme yapabilirler.

  2. Kolay erişim: Bulut hizmetleri, dünya genelindeki kullanıcılara herhangi bir yerden internet erişimiyle kolayca erişilebilir. Bu, işletmelerin çalışanlarına veya müşterilerine istedikleri zaman, istedikleri yerden erişmelerine izin verir.

  3. Yedekleme ve kurtarma: Bulut hizmetleri, verilerinizi güvenli bir şekilde depolamanızı sağlar. Bu, veri kaybı riskini en aza indirir ve işletmelerin hızlı bir şekilde yedekleme ve kurtarma yapmasına izin verir.

  4. Ölçeklenebilirlik: Bulut teknolojisi, işletmelerin değişen iş ihtiyaçlarına uyacak şekilde ölçeklendirilebilir. İşletmeler, ihtiyaçlarına uygun hizmetleri kullanarak kaynaklarını ihtiyaçlarına göre artırabilir veya azaltabilir.

  5. Güvenlik: Bulut hizmetleri genellikle yüksek düzeyde güvenlik sağlar. Bulut sağlayıcıları, müşterilerinin verilerinin güvenliğini sağlamak için en son teknolojileri ve protokolleri kullanır.

  6. Daha iyi işbirliği: Bulut hizmetleri, çalışanların veya müşterilerin aynı dosyalara veya projelere kolayca erişmelerine izin verir. Bu, işbirliği ve verimliliği artırır.

 

Önde Gelen Bulut Bilişim Hizmet  Sağlayıcıları

Bulut teknolojisi, birçok şirketin işletme süreçlerini optimize etmesine, maliyetlerini düşürmesine ve daha verimli hale getirmesine yardımcı olmak için kullanılır. İşte bazı büyük şirketlerin bulut teknolojisi kullandığını gösteren örnekler:

  1. Amazon: Amazon, dünyanın en büyük bulut bilişim hizmeti sağlayıcısı olan Amazon Web Services (AWS) ile tanınır. AWS, birçok müşterinin internete bağlı bilgi işlem, depolama ve veritabanı işlemlerini yürütmesine olanak tanır.

  2. Microsoft: Microsoft, bulut hizmeti olarak Azure platformunu sunar. Bu platform, işletmelerin uygulama geliştirmesi, veri yönetimi ve depolama, analiz ve yapay zeka işlemleri için kullanılabilir.

  3. Google: Google, Google Cloud Platform'u sunar. Bu platform, uygulama geliştirme, veri depolama ve analiz, yapay zeka ve makine öğrenimi için kullanılabilir.

  4. IBM: IBM, bulut hizmeti olarak IBM Cloud'u sunar. Bu platform, uygulama geliştirme, veri yönetimi ve depolama, analiz ve yapay zeka işlemleri için kullanılabilir.

  5. Salesforce: Salesforce, bulut tabanlı müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) yazılımı ile tanınır. Bu yazılım, müşteri ilişkileri yönetiminde kullanılan verileri bulut tabanlı olarak saklar.

Bu sadece birkaç örnek ve birçok diğer büyük şirket de bulut teknolojisini kullanmaktadır.

 

 

 

Bulut Eğitimi Neden Önemli ? veya Neden Bulut Eğitimi Almalısınız ?

Bulut eğitimi, günümüzün dijital çağında önemli bir yer tutan bir teknolojidir ve birçok alanda iş fırsatları ve avantajlar sunar. İşte bulut eğitimi almanız için bazı nedenler:

  1. İşletmelerin çoğu artık bulut teknolojilerine geçiş yapıyor. Bu nedenle, bulut teknolojileri hakkında bilgi sahibi olmak, işletmeler için avantajlıdır.

  2. Bulut eğitimi, dünyanın herhangi bir yerinde ve herhangi bir cihazda erişilebilir. Bu nedenle, öğrenim sürecinizin özgürlüğünü artırır.

  3. Bulut teknolojisi, verilerinizi güvenli bir şekilde saklamanıza olanak tanır. İşletmeler, özellikle hassas verilerle çalıştığında bulut teknolojisine güvenirler.

  4. Bulut eğitimi, ölçeklenebilir ve esnek bir yapı sunar. Bu nedenle, işletmelerin değişen ihtiyaçlarına göre ölçeklenebilir ve adapte olabilir.

  5. Bulut teknolojisi, verilerin analiz edilmesi ve işlenmesi için daha fazla kaynak sağlar. Bu, verilerinizi daha etkili bir şekilde kullanmanızı ve işletmeniz için daha fazla değer yaratmanızı sağlar.

  6. Bulut teknolojisi hakkında bilgi sahibi olmak, teknolojik olarak rekabet avantajı sağlar ve işletmenizi diğerlerinden ayırır.

Bu nedenlerle, bulut eğitimi almak gelecekte kariyeriniz için önemli bir yatırım olabilir.

Bulutu Kullanan Kuruluşlar
Seminerler

Bulut Bilişim Teknolojisi Kullanan Kuruluşlardan Bazıları

Dünyada ve Türkiye’de bir çok işletme  verimliliklerini artırmak için bulut teknolojisini  tercih etmiştir. İşte bunlardan bazıları:

Netflix

Spotify

Uber

Airbnb

LinkedIn

Pinterest

General Electric

Sabancı

Turkcell

Turk Telekom

Vodafone

Ford

Borusan

Sony

Türkiye İş Bankası

 

Seminerler  (Seminer Tarihleri için Bizimle için İletişime Geçin)

  1. Machine Learning:

achine Learning, inkar edilemez bir şekilde günümüz dünyasındaki en etkili ve güçlü teknolojilerden biridir. Daha da önemlisi, potansiyelini tam olarak görmekten çok uzağız. Hiç şüphe yok ki, öngörülebilir gelecek için manşetlere çıkmaya devam edecek.

Makine Öğrenimini son birkaç yıldır bir moda sözcük olarak gördük, bunun nedeni uygulamalar tarafından yüksek miktarda veri üretimi, son birkaç yılda hesaplama gücünün artması ve daha iyi algoritmaların geliştirilmesi olabilir.

Makine Öğreniminin Tarihi

Yer Belirleme Makinesi Öğrenimi, bilgisayar oyunları ve yapay zeka alanında Amerikalı bir öncü olan Arthur Samuel tarafından 1959'da icat edildi ve “bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği verdiğini”belirtti. Ve 1997'de Tom Mitchell, “Bir bilgisayar programının bazı görevlerle ilgili E deneyiminden öğrendiği söylenen” iyi pozlanmış “matematiksel ve ilişkisel bir tanım verdi.

Makine Öğreniminin Biçimsel tanımı

Yeni başlayanlar için bazı kelime kümelerini kullanarak Makine Öğrenimini tanımlamak imkansızdır. Ama onu tanımlamaya çalışalım:

Makine öğrenimi, bilgisayarların açıkça programlanmadan hareket etmesini sağlama bilimidir.

Bir bilgisayar programının, bazı görev sınıflarına göre E deneyiminden öğrendiği söylenir. T ve performans ölçüsü P Eğer T'deki görevlerdeki performansı, P ile ölçüldüğü gibi, E deneyimi ile iyileşirse.

Son on yılda, makine öğrenimi, kendi kendini süren arabalar, pratik konuşma tanıma, etkili web araması, Fitbit gibi giyilebilir bir fitness takipçisi veya Google Home gibi akıllı bir ev asistanı gibi çeşitli şeylerin geliştirilmesi ve büyük ölçüde geliştirilmiş bir anlayış için kullanılmıştır.insan genomunun. Makine öğrenimi günümüzde o kadar yaygın ki siz bile bilmeden günde onlarca kez kullanıyorsunuz.

Kullanımda daha birçok ML örneği vardır.

  • Tahmin - Makine öğrenimi, tahmin sistemlerinde de kullanılabilir. Kredi örneğini ele alalım, bir arıza olasılığını hesaplamak için mevcut verileri gruplar halinde sınıflandırmak için bir sisteme ihtiyaç duyulacaktır.

  • Görüntü tanıma-Makine öğrenimi, bir görüntüdeki yüz tanıma için bile kullanılabilir. Birkaç kişiden oluşan bir veri tabanında her kişi için farklı bir kategori vardır.

  • Konuşma Tanıma-Konuşulan kelimelerin metne çevrilmesidir. Sesli aramalarda ve daha fazlasında kullanılır. Sesli kullanıcı arayüzleri arasında sesli arama, çağrı yönlendirme ve cihaz kontrolü bulunur. Basit veri girişi ve yapılandırılmış belgelerin hazırlanması olarak da kullanılabilir.

  • Tıbbi teşhisler-ML, kanserli dokuları tanımak için eğitilmiştir.

  • Finans endüstrisi ve ticaret şirketleri, dolandırıcılık soruşturmalarında ve kredi kontrollerinde ML kullanmaktadır.

Modern Teknoloji Dünyasında kullanılan farklı Makine Öğrenme teknikleri veya algoritmaları hakkında konuşalım.

Makine Öğrenimi Algoritmalarının Farklı Kategorileri

Makine Öğrenimi algoritmaları büyük ölçüde aşağıdaki kategoriler olarak sınıflandırılır:

  • Denetimli öğrenme-Bir algoritma, verilen örnek verilerden ve bunlarla ilişkili hedef yanıtlardan, daha sonra yeni veriler için doğru yanıtı tahmin etmek üzere sınıflar veya etiketler gibi sayısal değerlerden veya dize etiketlerinden oluşacak öğrendiğinde, bu tür bir algoritma kategoriye girer.Denetimli öğrenme. Bu yaklaşım, bir öğretmenin gözetiminde insan öğrenmesine benzer şekilde beklendiği gibidir. Örneğin öğretmenimiz bize Çocukluğumuzda Meyveler, Sebzeler, Bitkiler vb. Hakkında bilgi verdi. Bu şekilde sadece bu kategorideki ML algoritmalarını öğretiyoruz.

  • Denetimsiz öğrenme-Bir algoritma, ilişkili herhangi bir yanıt veya etiket olmadan düz örneklerden öğrendiğinde, veride bulunan veri kalıplarını kendi başına belirlemek için onu algoritmaya bırakır. Bu tür bir algoritma, verileri bir sınıfı veya yeni bir ilişkisiz değerler dizisini temsil edebilecek yeni özellikler gibi başka bir şeye yeniden yapılandırma eğilimindedir. Örneğin, gerçek hayatta yaptığımız gibi, bazı nedenler veya kurallar vererek bir şeyleri tanımlamayı severiz. Web'de pazarlama otomasyonu şeklinde bulduğunuz bazı öneri sistemleri bu tür öğrenmeye dayanmaktadır.

  • Pekiştirmeli öğrenme-Algoritmayı denetimsiz öğrenmede olduğu gibi etiketlerden yoksun örneklerle sunduğunuzda. Bununla birlikte, algoritmanın önerdiği çözüme göre hangisi çözüme göre olursa olsun, algoritmanın karar vermesi gereken uygulamalarla bağlantılı Pekiştirmeli öğrenme kategorisine girerse, olumlu veya olumsuz geri bildirimli bir örnek alabilirsiniz (bu nedenle ürün kuralcıdır, denetimsiz öğrenmede olduğu gibi sadece tanımlayıcı değil) ve algoritmanın önerdiği Pekiştirmeli öğrenme kategorisi, algoritmanın karar vermesi gereken uygulamalarla bağlantılıdır. kararların sonuçları vardır. Bu insan dünyasında, tıpkı deneme yanılma yoluyla öğrenmek gibidir.

  • Hatalar öğrenmede size yardımcı olacaktır çünkü cezaları eklenmiştir (maliyet, zaman kaybı, pişmanlık, acı vb.), Size belirli bir eylem tarzının diğerlerinden daha başarılı olma olasılığının daha düşük olduğunu öğretir. Pekiştirmeli öğrenmenin ilginç bir örneği, bir bilgisayarın video oyunları oynamayı öğrenmesidir. themselves, bir uygulamanın algoritmayı, oyuncunun bir düşmandan kaçınırken labirentte sıkışması gibi belirli durumlardan örnekler sunduğu durumdur. Pekiştirmeli öğrenmede diğer öğrenmeye kıyasla birçok yeni gelişme şansı vardır.

Çıktıya Dayalı Makine Öğrenimi algoritmalarının türleri

Makine öğrenimi görevlerinin bir başka sınıflandırması, makine öğrenimli bir sistemin istenen çıktısı dikkate alındığında ortaya çıkar:

  1. Sınıflandırma: Girdiler iki veya ikiden fazla sınıfa sınıflandırıldığında ve öğrenci, bu sınıfların bir veya daha fazlasına (çok etiketli sınıflandırma) görünmeyen girdiler atayan bir model üretmelidir. Bu genellikle denetimli bir şekilde ele alınır. Spam filtreleme, girdilerin e-posta (veya diğer) iletiler olduğu ve sınıfların “spam” ve “spam değil”olduğu sınıflandırma için en iyi örnektir.

  2. Regresyon: Aynı zamanda denetlenen bir problemdir, Çıktıların ayrık değil sürekli olduğu bir durumdur.

  3. Kümeleme: Bir girdi kümesinin gruplara ayrılması gerektiğinde. Sınıflandırmadan uzak, gruplar önceden bilinmemektedir, bu da bunu tipik olarak denetimsiz bir görev haline getirmektedir.

Makine Öğrenimi, sorunların ortak yaklaşımlarla çözülemediği durumlarda ortaya çıkar.

Faydalı Makine Öğrenimi Terminolojileri

  • Veri kümesi: Sorunu çözmek için önemli özellikler içeren bir dizi veri örneği.

  • Özellikler: Bir sorunu anlamamıza yardımcı olan önemli veri parçaları. Bunlar, öğrenmesine yardımcı olmak için bir Makine Öğrenimi algoritmasına beslenir.

  • Model: Bir Makine Öğrenme algoritmasının öğrendiği bir olgunun temsili (iç modeli). Bunu eğitim sırasında gösterilen verilerden öğrenir. Model, örneklerle eğitimden sonra bir algoritmanın çıktısıdır. Örneğin, bir karar ağacı algoritması eğitilecek ve eğitimden sonra bir karar ağacı modeli üretecektir.

  • Eğitim verileri
    Eğitim verileri bir modeli eğitmek için kullanılır. Bu, ML modelinin bu verileri gördüğü ve kalıpları tespit etmeyi veya tahmin sırasında hangi özelliklerin en önemli olduğunu belirlemeyi öğrendiği anlamına gelir.

  • Doğrulama verileri
    Doğrulama verileri, veri kümemiz için en iyisini belirlemek üzere model parametrelerini ayarlamak ve farklı modelleri karşılaştırmak için kullanılır. Doğrulama verileri eğitim verilerinden farklı olmalı ve eğitim aşamasında kullanılmamalıdır. Aksi takdirde, model yeni (üretim) verilere aşırı uyum sağlayacak ve zayıf bir şekilde genellenecektir.

  • Test verileri
    Sıkıcı görünebilir, ancak her zaman üçüncü, son bir test seti vardır (genellikle bekletme olarak da adlandırılır). Modelin tamamen görünmeyen bir veri üzerindeki davranışını simüle etmek için son model seçildikten sonra, yani modeller oluştururken ve hatta hangi modelin seçileceğine karar verirken kullanılmayan veri noktaları üzerinde kullanılır.

  • Aşırı uyum
    Model, yetersiz miktarda veriden bir varsayım — önyargı-oluşturduğunda bu olumsuz bir etkidir. Aşırı uyum olduğunda, bu genellikle modelin verilerdeki rastgele gürültüyü önemli bir sinyal olarak gördüğü ve buna uyum sağladığı anlamına gelir, bu nedenle yeni bir veride dejenere olur (orada bulunan gürültü farklı olabileceğinden). Bu genellikle Sinir Ağları veya Gradyan Artırma gibi çok karmaşık modellerde geçerlidir.

  • Eğitim
    Bir ML modelini eğitme süreci , öğrenilecek eğitim verilerini içeren bir ML algoritması (yani öğrenme algoritması) sağlamayı içerir. ML modeli terimi, eğitim süreci tarafından oluşturulan model görüntüsünü ifade eder.

  • Öngörü
    ML modelimizi eğittikten sonra, bir model için bilinmeyen bazı özellik değerleri ile çıktıyı alma eğilimindeyiz. Bu değerleri modele besledikten sonra model, eğitim sırasında model tarafından öğrenilen kurallara dayanarak çıktıyı tahmin eder.

Bazı Makine Öğrenimi Algoritmaları

Doğrusal Regresyon

Doğrusal regresyon, bir değişken yanıtı (bağımlı değişken olarak da bilinir) ile bir veya daha fazla açıklayıcı değişken (bağımsız değişkenler olarak da bilinir) arasındaki doğrudan ilişkiyi modellemek için kullanılan bir tür doğrusal yaklaşımdır. Açıklayıcı bir değişkenin durumuna basit doğrusal regresyon denir. Birden fazla açıklayıcı değişken için süreç, çoklu doğrusal regresyon olarak bilinir. Bu ifade, tek bir skaler değişken veya tek bir çıktı yerine, birden çok ilişkili bağımlı değişkenin veya birden çok çıktının tahmin edildiği çok değişkenli doğrusal regresyondan farklıdır.

Lojistik Regresyon

Lojistik model (logit modeli olarak da bilinir), daha birçok karmaşık uzantı mevcut olmasına rağmen, temel biçiminde bir ikili bağımlı değişkeni modellemek için bir lojistik işlev kullanan yaygın olarak kullanılan bir istatistiksel modeldir. Regresyon analizinde, lojistik regresyon (veya logit regresyon), bir lojistik modelin (bir ikili regresyon biçimi) parametrelerini tahmin etmek için kullanılır. Matematiksel olarak, bir ikili lojistik model, pass/fail, win/lose, alive/dead veya healthy/sick gibi iki olası değere sahip bağımlı bir değişkene sahiptir; Bunlar, iki değerin “0” ve “1”olarak etiketlendiği bir gösterge değişkeni ile temsil edilir.

Detaylı Bilgi için Seminere Randevu Oluşturun...

bottom of page