Python, Pandas ve NumPy ile Veri Analizi ve Makine Öğrenmesi

Veri, çağdaş karar vermenin belkemiği olmasına rağmen, ham veri nadiren analiz için hazırdır. Karışık veri kümelerini harekete geçirilebilir içgörülere dönüştürmek için, Python veri bilimi ekosisteminin temel kütüphanelerini ustaca kullanmak gerekir. Bu metin tabanlı ders sizi mutlak bir acemiden güvenle verileri manipüle, görselleştir ve modellemeye götürecektir. Gerçek dünya veri görevleri için temiz, verimli Python kodu yazmaya geçmeden önce temel veri kavramları ve anahtar terminolojisini anlamaya başlayacaktır. Bu dersin sonunda karmaşık veri kümelerini temizleyebilir, keşif veri analizi yapabilir, net görseller oluşturabilir ve temel makine öğrenme boru hatları oluşturabilirsiniz. Ne öğreneceksin: - Veri yapıları, diziler ve düzenli veri ilkeleri de dahil olmak üzere veri biliminin temel terminolojisini anlamak. - Pandas veri çerçeveleri, indeksleme ve modern yöntem zinciri kullanarak tablo verilerini manipule edin ve temizleyin. - NumPy ile verimli sayısal hesaplamalar ve dizi işlemleri yapın. - Gizli paternleri ortaya çıkarmak için Matplotlib ve Seaborn kullanarak bilgilendirici veri görselleştirmeleri oluşturun. - Verileri hazırlayın ve Scikit-Learn boru hatlarını kullanarak temel makine öğrenme modelleri oluşturun. - Zaman dizi verilerini analiz edin ve endüstri standart tekniklerini kullanarak eksik değerleri yönetin. Ders veri yapıları ve istatistiksel terminolojinin temel kavramlarıyla başlar ve sonra veri düzenlemesi, görselleştirme ve temel öngörülmüş modelleme hakkında adım adım yazılı açıklamalar ile size rehberlik eder. Açık kod örneklerini okuyacak ve öğrenmenizi güçlendirmek için tasarlanmış pratik yazılı egzersizler yoluyla bilginizi uygulayacaksınız. Bu ders veri bilimi ve analizi konusunda yeni olan yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Pandas veya makine öğrenimi ile ilgili önceden bir deneyim gerekmez, ancak Python değişkenleri ve döngüleri ile ilgili temel bir bilgiye sahip olmak yararlıdır. Veri bilimi yolculuğunuza bugün başlayın ve ham verileri güçlü içgörülere dönüştürmenin yollarını öğrenin.