Veri Bilimi ve Makine Öğreniminin Temelleri

Ham verileri anlamlı içgörülere dönüştürmeye hazır mısınız ama nereden başlayacağınızı bilmiyor musunuz? Bu kurs, veri bilimi dünyasına net bir yol sunarak, verilerle etkili bir şekilde çalışmak için gereken temel prensipleri ve pratik becerileri öğretir. Bu kursun sonunda, eksiksiz veri bilimi iş akışını anlayacaksınız. Bir veri setini alıp, analiz için temizleyip hazırlayabilecek, tahminler yapmak için işlevsel bir makine öğrenimi modeli oluşturabilecek ve performansını değerlendirebileceksiniz—tüm bunlar net, metin tabanlı açıklamalar ve uygulamalı alıştırmalar aracılığıyla. Neler öğreneceksiniz: - Veri bilimi, makine öğrenimi ve bunların gerçek dünya uygulamalarının temel kavramlarını anlayın. - Python'daki pandas kütüphanesini kullanarak veri temizleme, manipülasyon ve keşif tekniklerini uygulayın. - scikit-learn ile regresyon ve sınıflandırma görevleri için ilk tahmine dayalı modellerinizi oluşturun. - Etkinliğini anlamak için standart metrikler kullanarak model performansını değerlendirmeyi öğrenin. - Modelinizin tahmin gücünü artırmak için temel özellik mühendisliği tekniklerini uygulayın. - Veri analizi görevleri için büyük dil modellerinden yararlanmak amacıyla prompt engineering'in temellerini kavrayın. Bu kurs, pratik becerilere geçmeden önce temel terminoloji ve kurucu kavramlarla başlar. Veri türlerini anlamaktan, bir dizi yazılı ders ve kodlama alıştırması aracılığıyla kendi makine öğrenimi modellerinizi oluşturmaya ve test etmeye kadar ilerleyeceksiniz. Bu kurs, mutlak yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Veri bilimi, makine öğrenimi veya istatistik alanında önceden deneyim gerekmez. Python programlamaya temel düzeyde aşinalık yardımcı olur ancak başlamak için zorunlu değildir. Veri dünyasına yolculuğunuza bugün başlayın.