Səviyyə 0 – Tam yeni başlayan
- Kompüterdən və internetdən sərbəst istifadə
- Kompüter Elmlərin bünövrəsi
- Excel və Google Sheets-də məlumatlarla işləmək
- Statistik anlayışlara giriş (ortalama, median, varyans və s.)
Səviyyə 1 – Proqramlaşdırmaya giriş
4. Python proqramlaşdırma dili: dəyişənlər, funksiyalar, siyahılar, dövrələr
5. Kitabxanalar: NumPy və Pandas ilə məlumatların işlənməsi
6. Git və GitHub ilə işləmək, Jupyter Notebook istifadəsi
Səviyyə 2 – Məlumat analizi və vizuallaşdırma
7. Data təmizləmə, transformasiya və filtrasiya (Pandas ilə)
8. Vizualizasiya alətləri: Matplotlib, Seaborn
9. Praktiki analitik tapşırıqlar üzərində işləmək (Kaggle, open data)
Səviyyə 3 – Statistika və Machine Learning əsasları
10. Statistik təhlil və hipotez testləri
11. Machine Learning modellərinə giriş: linear regression, decision trees, KNN
12. Kitabxanalar: Scikit-learn ilə model qurulması və qiymətləndirilməsi
Səviyyə 4 – İrəliləmiş ML və Data Engineering
13. Feature engineering və model optimizasiyası
14. Modellərin qiymətləndirilməsi: accuracy, precision, recall, AUC
15. Böyük məlumatlar üzərində iş: Spark, Dask və ya Databricks
16. Deployment: modeli API kimi təqdim etmək (Flask/FastAPI)
Səviyyə 5 – Deep Learning və real layihələr
17. TensorFlow və ya PyTorch ilə neural networks
18. NLP və ya Computer Vision əsasları
19. Real layihələr hazırlamaq və portfolio yaratmaq
20. Versiya nəzarəti, kod təmizliyi və komanda ilə iş təcrübəsi
Səviyyə 6 – Karyera inkişafı
21. Junior Data Scientist — data təmizləmə, əsas ML modelləri, vizuallaşdırma
22. Middle Data Scientist — irəliləmiş modellər, real-world təcrübə, optimizasiya
23. Senior Data Scientist — strategiya, model arxitekturası, biznesə təsir analizi