data_scientist.py

Merhaba, ben Berkay Yılmaz.

Yönetim Bilişim Sistemleri 4. Sınıf Öğrencisi | Veri Bilimi & Yapay Zekâ

Verileri anlamlı içgörülere dönüştürmeye, makine öğrenmesi modelleri geliştirmeye ve gerçek dünya problemlerine teknoloji odaklı çözümler üretmeye odaklanıyorum.

Çalışmalarımı İncele Hakkımda

Python Pandas Scikit-learn YOLOv8 CLIP

ML Model Pipeline

CV Vision Stack

PY Python

insight_pipeline.py

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

# Feature engineering → model → evaluate
pipe = Pipeline([
    ("scale", StandardScaler()),
    ("clf", GradientBoostingClassifier())
])

pipe.fit(X_train, y_train)
score = pipe.score(X_test, y_test)
print(f"holdout accuracy: {score:.3f}")

decorative · feature importance sketch

Portfolyo

Öne Çıkan Projelerim

Gerçek çalışmalarım ve yayındaki NeuroScan canlı demosu.

Canlı Demo

Derin ÖğrenmeStreamlit

NeuroScan — Beyin MR Tümör Sınıflandırma

Custom CNN ve MobileNetV2 karşılaştırmasıyla dört sınıflı MR görüntüsü analizi. Gerçek çalışan Streamlit demosunu deneyin.

MobileNetV2CNNTensorFlow

MobileNetV2 test doğruluğu: %91,69

Yalnızca eğitim ve araştırma amaçlıdır.

Canlı Demoyu Dene ↗Detaylar

Öne Çıkan

Yapay Zekâ Python

E-Commerce Image Moderation System

YOLOv8 ve CLIP ile e-ticaret yorum görsellerini filtreleyen self-feeding multi-reference moderasyon sistemi.

YOLOv8 CLIP Streamlit

GitHub’da Gör Tüm Projeler

Öne Çıkan

Makine Öğrenmesi Jupyter

Airbnb User Booking Prediction

Demografik ve oturum verileriyle ilk seyahat destinasyonunu tahmin eden çok sınıflı Gradient Boosting modeli.

Gradient Boosting Multi-class

GitHub’da Gör Tüm Projeler

Öne Çıkan

Regresyon Jupyter

Second Hand Car Price Prediction

Linear Regression ve Scikit-learn pipeline ile ikinci el araç fiyat tahmini. Doğrulanmış R² = 0.8853.

R² = 0.8853

Linear Regression Pipeline

GitHub’da Gör Tüm Projeler

Öne Çıkan

Sınıflandırma Jupyter

Online Shoppers Purchasing Intention

Decision Tree modelleriyle satın alma niyeti tahmini; pre/post-pruning ile overfitting analizi.

Decision Tree Pruning

GitHub’da Gör Tüm Projeler

Uzmanlık

Teknik Uzmanlık Alanlarım

Veriden modele, görüntüden yazılıma uzanan çalışma alanlarım.

Veri Analizi

Pandas ve görselleştirme araçlarıyla keşifsel analiz, ön işleme ve anlamlı içgörü üretimi.

Makine Öğrenmesi

Scikit-learn ile sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve hiperparametre optimizasyonu.

Yapay Zekâ

YOLOv8 nesne tespiti, CLIP semantik benzerlik ve Streamlit ile uçtan uca demolar.

Yazılım Geliştirme

Python, C# OOP ve TypeScript ile katmanlı mimari ve uygulama geliştirme deneyimi.

Hakkımda

Hakkımda Ön İzleme

Düzce Üniversitesi YBS 4. Sınıf

Çayeli’nde doğdum, eğitim hayatımı Düzce’de sürdürüyorum. Yönetim Bilişim Sistemleri lisansımın yanında Bilgisayar Programcılığı açıköğretim eğitimine de devam ediyorum; veri bilimi alanında uzmanlaşmayı hedefliyorum.

Detaylı Biyografi

İletişim