Başlangıçlar için Pratik Veri Analizi ve Makine Öğrenmesi

Veri, çağdaş karar vermenin arkasındaki itici güçtür, ancak ham rakamları eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürmek bazen zor olabilir.Bu kurs, veri analizi ve makine öğrenimi temel kavramları boyunca adım adım rehberlik ederek yolculuğu basitleştirir. Tamamen yeni başlayandan, veri kümelerini hazırlayabilen, eğilimleri tanımlayan ve ilk öngörü modellerinizi inşa edebilen güvenilir bir veri kaşifine geçiş yapacaksınız.Yapısal yazılı açıklamalar ve net kod örnekleri yoluyla, veri odaklı sorulara metodik, bilimsel bir zihniyetle yaklaşmayı öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Veri bilimi, istatistik ve makine öğrenimi temel terminolojisini öğrenin. - Pandas gibi modern Python kütüphanelerini kullanarak ham verileri temizleyin ve önceden işleyin. - Gizli paternleri ortaya çıkarmak ve analiz için verileri biçimlendirmek için veri kümelerini keşfedin. - Scikit-Learn kullanarak sınıflandırma ve regülasyon için klasik makine öğrenme modelleri oluşturun ve değerlendirin. - Polars gibi verimli veri çerçeve kütüphanelerine bir giriş de dahil olmak üzere modern veri çalışma akışlarını anlayın. - Veri etiğinde, özellik mühendisliğinde ve model onayında en iyi uygulamaları uygulayın. Kurs temel kavramlarla başlar, veri yapılarını nasıl okuyacağınızı ve yorumlayacağınızı öğretir, ardından verilerin pratik manipülasyonuna geçer. Ardından makine öğrenme algoritmalarını eğitecek, doğruluklarını doğrulayacak ve modern yapay zeka teknolojilerinin bu temel ilkeleri nasıl kullandığını anlayacaksınız. Bu ders tamamen veri bilimi veya makine öğrenimi alanında daha önceden tecrübesi olmayan yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Python sözdizimiyle ilgili temel bilgiler faydalıdır ancak her kavramı en baştan açıkladığımız için gerekli değildir. Bugün okumaya başlayın ve verilerin gücünü açmak için beceriler geliştirin.