Akademik Dersler - İçerik

0 : Desteklemiyor 1 : Alt seviyede destekliyor 2 : Orta seviyede destekliyor 3 : Üst seviyede destekliyor

Öğrenme Çıktıları	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
sklearn.pipeline ve ColumnTransformer kullanarak karmaşık veri ön işleme ve model eğitim iş akışları oluşturabilir.	3	1	2	3	0	3	1	2	3	1	2	3
Dengesiz veri setleri (Imbalanced Data) için SMOTE gibi teknikleri uygulayabilir.	2	3	2	3	2	3	1	1	2	0	2	3
Bir MÖ modelini Flask veya FastAPI kullanarak bir web servisi (API) olarak \"deploy\" edebilir.	3	0	2	3	3	1	2	1	1	3	2	2
Modelin API\'sini bir Dockerfile yazarak konteyner haline getirebilir.	3	0	2	3	1	1	2	1	3	2	3	3
Veri Sürüklenmesi (Data Drift) ve Kavram Sürüklenmesi (Concept Drift) arasındaki farkı açıklayabilir.	1	3	2	3	2	3	1	3	1	2	3	3