Uygulamalı Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Capstone Projesi

Teorik veri bilimi bilgisini yapılmış, gerçek bir projeye çevirmek, veri alanında kariyer yapmaya hazır olduğunuzu göstermenin en etkili yoludur.Bu kurs, size iş probleminin tanımlanmasından tahmini bir modeli dağıtmaya kadar bir veri bilim projesinin tüm yaşam döngüsü boyunca rehberlik eder. Detaylı yazılı açıklamalar ve yapısal kod egzersizleri yoluyla, ham verileri harekete geçirilebilir iş görüşlerine dönüştüreceksiniz.Çalışılmış veri kümelerini temizlemeyi, keşif veri analizini gerçekleştirmeyi ve modern Python kütüphaneleri ve endüstri standartları çalışma akışlarını kullanarak güçlü makine öğrenme modelleri oluşturmayı öğreneceksiniz Ne öğreneceksin: - Temel veri bilimi terminolojilerini, proje yaşam döngülerini ve iş problemlerini nasıl çerçeveleyebileceğinizi anlayın - Python'da modern veri manipülasyon tekniklerini kullanarak karmaşık veri kümelerini temizleyin ve önceden işleyin - Gizli paternleri keşfetmek ve kod yoluyla ana eğilimleri analiz etmek için keşif veri analizi yapın - Yapısız Scikit-Learn boru hatlarını kullanarak makine öğrenme modelleri oluşturun ve optimize edin - Güvenilirlik ve doğruluğu sağlamak için modern ölçümler kullanarak model performansını değerlendirin - Son projenizi profesyonel bir portföy parçası olarak yapın ve belgeleyin Kurs, veri alımı, analiz, model oluşturma ve son değerlendirme aşamalarını adım adım geçmeden önce temel tanımlamalar ve proje planlama kavramlarıyla başlıyor. Her bir aşama yazılı kod yürüyüşleri ve kavramsal kontrollerle destekleniyor. Bu ders, Python' u temel seviyede bilen ve becerilerini kapsamlı, pratik bir projede uygulamak isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Önceden ileri düzeyde makine öğrenimi deneyimi gerekmez. Veri bilimi portföyünüzü bugün oluşturmaya başlayın ve kavramsal bilginizi pratik bir vitrin haline getirin.