Emine Nur Aktaş

Matematik (İngilizce) · Son Sınıf Öğrencisi

LinkedIn GitHub Medium aktaseminenur56@gmail.com

Matematik (İngilizce) son sınıf öğrencisiyim. Matematiksel arka planımı veri bilimi, makine öğrenmesi ve veri analitiği alanlarındaki pratik yetkinliklerimle birleştiriyorum. Veri işleme, algoritma tasarımı ve iş zekası araçlarıyla modelleme süreçlerinde aktif roller üstlenerek teknik projeler geliştirmekteyim.

Matematik (İngilizce), Lisans

GPA: 3.01 / 4.00

Veri Bilimi ve Yapay Zeka Yaz Okulu

Coderspace (ID: 3e8d8fc3)

Veri Analitiği Eğitimi

Softito Yazılım Akademisi

Teknik Proje / Ar-Ge Ekibi Üyesi

IEEE Computer Society

Yazılım projesinde aktif rol alarak algoritma tasarımı ve veri ön işleme süreçlerini üstlendim. Haftalık teknik değerlendirme toplantılarına katılarak proje mimarisi ve kod optimizasyonu üzerine çözümler ürettim.

Girişimcilik ve Proje Geliştirme

Bolu Aladağ Girişimcilik Kampı

3 günlük yoğun eğitim sürecinde ekibe liderlik ederek, iş fikri doğrulamadan jüri sunumuna kadar tüm girişimcilik ve proje yönetim süreçlerini uçtan uca yürüttüm.

Bireysel Proje

Kripto Para Volatilite Tahmini: ARIMA-GARCH Model Ailesi ile Bitcoin Risk Analizi

Bitcoin'in 2014–2026 günlük getirileri üzerinde ARIMA, GARCH(1,1), EGARCH ve GJR-GARCH modelleriyle volatilite tahmini gerçekleştirildi. Durağanlık, ARCH-LM ve normallik testleriyle model seçimi gerekçelendirilerek performans karşılaştırması ve piyasa olaylarıyla ilişkilendirme yapıldı.

Python ARIMA GARCH EGARCH GJR-GARCH Statsmodels Arch Pandas
Grup Projesi · ML Geliştiricisi

Büyük Yapay Zeka Modellerinde Karbon Ayak İzi ve Enerji Tüketimi Analiz Sistemi

5.100+ model kaydı üzerinde EDA ve logaritmik dönüşüm uygulanarak eksik FLOPs verileri için regresyon tabanlı tamamlama hattı geliştirildi. Green Algorithms ve CodeCarbon yaklaşımıyla fiziksel hesaplama ile lineer regresyon / XGBoost tabanlı tahmin motoru birleştirildi.

Python Pandas Scikit-learn XGBoost Green AI EDA HuggingFace
Ek Proje · NLP & ML

YouTube Matematik Yorumları NLP & Sınav Kaygısı Analiz Sistemi

5.891 YouTube matematik yorumu üzerinde TF-IDF, BERTurk ve meta özellikleri birleştiren NLP pipeline'ı geliştirildi. GridSearch ile optimize edilen Lojistik Regresyon modeliyle sınav kaygısı ve duygu analizi gerçekleştirildi; Streamlit panelinde tekli/toplu ve YouTube API üzerinden canlı yorum analizi sunuldu. Model %98,30 doğruluk ve 0,9895 ROC-AUC elde etti.

Python NLP TF-IDF BERTurk Logistic Regression Scikit-learn XGBoost SHAP Streamlit YouTube API

Machine Learning Program

Miuul (ID: ljv8nebxh3)

Makine öğrenimi algoritmaları ve uygulama süreçleri.

Feature Engineering Certificate

Miuul (ID: yh3gn6vcks)

Özellik mühendisliği, veri dönüştürme ve ölçeklendirme teknikleri.

Python Programming for Data Science

Miuul (ID: f99v2gl7mr)

Veri Analizi & Görselleştirme süreçleri.

Programlama

Python C# SQL

Veri Bilimi & ML

Pandas NumPy Scikit-learn EDA Veri Temizleme Veri Modelleme

İş Zekası & BI

Power BI Tableau Matplotlib Seaborn Excel

Veritabanı

PostgreSQL MySQL MSSQL SQLite

Araçlar & Ortamlar

Git GitHub Docker Streamlit Jupyter Colab Photoshop
Türkçe
Anadil
İngilizce
B2 — Orta Üstü
Almanca
A2 — Başlangıç