Veri Bilimi: Regresyon ve Kümeleme Modelleri

Verilerden anlamlı kalıplar çıkarmak, modern karar vermenin temelidir. Bu yalnızca metin içeren kurs, size denetimli ve denetimsiz makine öğreniminin iki direği olan regresyon ve kümelemenin temel kavramlarını tanıtıyor. Temel istatistiksel kavramları anlamaktan tahmine dayalı modeller oluşturmaya, doğrulamaya ve geliştirmeye geçiş yapacaksınız. Yazılı açıklamalar ve temiz kod örnekleri aracılığıyla gerçek dünya senaryolarını inceleyerek, bu teknikleri kendi veri setlerinize uygulama konusunda güven kazanacaksınız. Ne öğreneceksiniz: Regresyon ve kümelemenin temel matematiğini ve çekirdek terminolojisini anlamak; Python ve R kullanarak doğrusal ve çok değişkenli regresyon modelleri oluşturmak ve geliştirmek; Aşırı öğrenmeyi (overfitting) önlemek ve model güvenilirliğini sağlamak için çapraz doğrulama tekniklerini uygulamak; K-Means gibi denetimsiz kümeleme algoritmalarını kullanarak karmaşık veri setlerini gruplandırmak; Modern metrikleri ve Azure ML gibi bulut tabanlı makine öğrenimi araçlarını kullanarak model performansını değerlendirmek; Modern veri çerçevesi (dataframe) kütüphanelerini kullanarak temiz, tekrarlanabilir veri iş akışları uygulamak. Kurs, uygulamalı regresyon modellemesine, doğrulama stratejilerine ve kümeleme tekniklerine geçmeden önce temel tanımlar ve veri hazırlama temelleri ile başlar. Yapılandırılmış metin açıklamaları, kod incelemeleri ve kavramsal egzersizler aracılığıyla sistematik olarak ilerleyeceksiniz. Bu kurs, önceden modelleme deneyimi gerektirmeksizin makine öğreniminde sağlam bir kavramsal ve pratik başlangıç noktası arayan veri bilimi adayları, analistler ve yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Veri biliminin temel modellerinde uzmanlaşmak için bugün okumaya başlayın.