Veri Bilimi

Python programlama temellerini öğrenin ve finansal verileri analiz etmek, öngörülebilir modeller oluşturmak ve veri odaklı yatırım kararları almak için makine öğrenimi algoritmalarını uygulayın.

Python, Pandas, istatistiksel modeller ve modern makine öğrenimi kütüphaneleri kullanarak zaman damgalı verileri analiz etmeyi, görselleştirmeyi ve tahmin etmeyi öğrenin.

Lineer gerileme teorisi ve Python uygulamasını sıfırdan öğrenerek makine öğrenimi ve derin öğrenme için güçlü bir temel oluşturun.

Matematik ve ikili sınıflandırmanın Python uygulamasını öğrenerek öngörülmüş modellemede sağlam bir temel oluşturun.

Python'da istatistiksel ve makine öğrenimi modellerini zamansal verileri analiz etmek, gelecekteki eğilimleri tahmin etmek ve finans, satış ve operasyonlar için öngörülebilir boru hatları inşa etmek için kullanın.

Ev fiyatlarından finansal eğilimlere kadar gerçek dünyadaki sürekli verileri tahmin etmek için temel gerileme tekniklerini, net Python örneklerini kullanarak öğrenin.

Yönetilen makine öğreniminin arkasındaki temel algoritmaları ve matematiksel ilkeleri anlayarak öngörülebilir modellemede sağlam bir temel oluşturun.

Lineer regresyon ve istatistiksel çıkarım tekniklerini kullanarak ilişkileri modellemeyi ve sonuçları tahmin etmeyi öğrenin.

Verilerdeki ilişkileri analiz etmek ve doğru tahminler yapmak için basit ve çoklu lineer regresyon modellerini inşa etmeyi, yorumlamayı ve değerlendirmeyi öğrenin.

Python'da ilk öngörüsel modellerinizi oluşturmak için regression ve sınıflandırmanın temellerini öğrenin.

Karmaşık veri örüntülerini analiz etmek ve tahmin modelleme becerilerinizi geliştirmek için GLM'ler ve yumuşatma spline'ları dahil olmak üzere gelişmiş regresyon tekniklerinde ustalaşın.

Temel istatistiksel modelleme kavramlarını anlayın ve veri analizi ve tahmini için Python kullanarak uygulayın.

Değişkenler arasındaki bağlantıları pratik açıklamalar ve alıştırmalar kullanarak ölçmek için doğrusal regresyonu anlayın ve uygulayın.

Gerçek dünya tahmine dayalı analitik zorluklarını çözmek için SPSS ve Excel kullanarak doğrusal regresyon modelleri oluşturmayı, yorumlamayı ve doğrulamayı öğrenin.

Sonuçları tahmin etmek ve veriye dayalı kararlar almak için SPSS'te istatistiksel modeller oluşturmayı ve yorumlamayı öğrenin.

Farklı zaman dilimleri ve varlık sınıfları arasında tanımlama pratiği yaparak formasyon tanıma hızınızı ve doğruluğunuzu geliştirmek için açıklamalı grafik alıştırmaları üzerinde çalışın.