Veri Bilimi Portföyü: Kaggle Veri Setinden Streamlit Uygulamasına

Veri bilimi alanında öne çıkmak, yalnızca bir model eğitmeyi bilmekten daha fazlasını gerektirir; çalışan uygulamalar oluşturma ve paylaşma yeteneğinizi göstermeniz gerekir. Bu metin tabanlı kurs, sıfırdan eksiksiz bir veri bilimi portföy projesi oluşturmanızda size rehberlik edecektir. Ham Kaggle veri seti dosyalarıyla başlayacak ve Python ile Streamlit kullanarak bunları dağıtılmış, etkileşimli bir web uygulamasına dönüştüreceksiniz. Bu süreçte, sanal ortamlar kurmak ve temiz, bakımı yapılabilir kod yazmak dahil olmak üzere temel modern geliştirme uygulamalarını öğreneceksiniz. Neler öğreneceksiniz: - Veri işleme ve makine öğrenimi iş akışlarının temel kavramlarını anlayın. - Modern Python veri işleme tekniklerini kullanarak veri setlerini işleyin ve analiz edin. - Streamlit çerçevesini kullanarak etkileşimli web uygulamaları oluşturun. - Proje bağımlılıklarını modern sanal ortam araçlarıyla yönetin. - Bitmiş uygulamanızı başkalarının etkileşimde bulunabilmesi için web'de dağıtın. - Profesyonel kaliteyi sağlamak için tip ipuçlarıyla temiz, okunabilir kod yazın. Kurs, temel veri terminolojisi ve ortam kurulumuna bir girişle başlar, ardından uygulamalı veri temizleme, model oluşturma ve uygulama geliştirmeye geçilir. Projenizi parça parça bir araya getirmek için adım adım yazılı talimatları ve kod parçacıklarını takip edeceksiniz. Bu kurs, dağıtım konusunda daha önce deneyimi olmayan mutlak yeni başlayanlar ve gelecek vadeden veri profesyonelleri için tasarlanmıştır. Etkileşimli veri bilimi portföyünüzü bugün oluşturmaya başlayın.