Öncelikle data alanı için oluşturduğumuz kaynak arşivine ilginiz için teşekkür ederiz.
Lütfen ilk pull request'inizi göndermeden önce bu belgeyi incelemek için bir dakikanızı ayırın. Ayrıca, başka birinin benzer bir şey üzerinde çalışıp çalışmadığını görmek için issue ve pull request'leri kontrol etmenizi de tavsiye ederiz.
Eğer yardıma ihtiyacınız olursa, @enesfehmimanan ile iletişime geçmekten çekinmeyin.
Bu repo, data alanında çalışanlar veya meraklılar için kaynaklar içeren bir arşivdir.
- Data alanına başlamak isteyen kişiler için başlangıç kaynaklara,
- Science & Analysis & GenAI vb. kitap arşivine,
- Paperlara, blog yazılarına ve daha nicelerine bu repo üzerinden erişebilirsiniz.
Repo aşağıdaki şekilde yapılandırılmıştır:
root
└── README.md
├── Python & SQL
├── Data Science
├── Machine Learning
└── Data Books
└── Data Papers
└── GenerativeAI
└── Natural Language Processing
└── Deep Learning
└── Computer Vision
└── MLOps & Cloud
└── DataCommit
└── BOOKS.md
└── PAPERS.MD
└── images
Öncelikle ilginiz için teşekkür ederiz. Aşağıdaki adımları takip ederek arşive katkıda bulunabilirsiniz.
- İlk adımda, repoyu
fork
edin. - Fork işlemi tamamlandıktan sonra,
git clone
komutunu kullanarak kopyayı bilgisayarınıza çekin. - Belirtilen kurallara uygun olarak geliştirme ve iyileştirmelerinizi gerçekleştirin.
- Yaptığınız değişiklikleri
commit
leyin ve fork ettiğiniz repoya gönderin. - Son olarak, bu repoya yeni bir
pull request
oluşturun ve yaptığınız değişiklikleri açıklamak için gerekli bilgileri ekleyin.
- Öncelikle linkin çalışır durumda olduğundan ve harhangi zararlı bir kaynağa yönlendirmediğinden emin olun.
- Birkaç dakikalık videolar veya kısa okuma süresi olan blog gönderilerinden ziyade bir YouTube video serisi veya blog serisi şeklinde eklemeye çalışın.
- Kitap/doküman eklerken yeterince güncel olmayan, telif içeren veya ücretli kaynakları eklemekten kaçının.
- Reklam içeren içerikleri eklemekten kaçının.
Not: Bir kaynağı eklerken yukarıdaki her maddeye dikkat ettiğinizden emin olun.
- Eklediğiniz her kaynağı ilgili kategori veya markdown dosyasının altında bulunmalıdır.
- Paylaştığınız kaynak, kitap veya kurs için kısa bir açıklama ekleyiniz.
- Kaynağın seviyesini maksiumum ☕☕ emojisi ile belirtebilirsiniz.
- Yaptığınız değişikliği aşağıdaki gibi isimlendirmeye dikkat ediniz:
- feature/değişiklik_adı -> yeni bir özellik
- fix/değişiklik_adı -> düzenleme