Bilgi Bilimi ve Makine Öğrenmesi: Uygulamalı Modellerin Temelleri

Veri, çağdaş dünyanın en değerli varlıklarından biri, ancak gerçek gücü anlamlı içgörü elde etme ve gelecekteki eğilimleri tahmin etme becerimizde yatıyor. Veri bilimi ve makine öğreniminin temellerini anlamak, ham verileri uygulanabilir kararlara dönüştürme yolunda atılan ilk adımdır. Bu yazılı kurs, sizi mutlak başlangıç kavramlarından kendi makine öğrenme modellerinizi oluşturup değerlendirmeye kadar yönlendirir. İstatistik, veri düzenlemesi ve öngörü algoritmaları hakkında güçlü bir kavramsal anlayış geliştirecek ve gerçek dünya veri projelerini güvenle ele almaya hazır olacaksınız. Ne öğreneceksin: - İstatistik, veri yapıları ve veri bilimi yaşam döngüsü temel ilkelerini anlamak. - Python ve Pandas ve Polars gibi modern veri çerçeve kütüphanelerini kullanarak karmaşık veri kümelerini temizleyin ve manipüle edin. - Gerileme, sınıflandırma ve kümeleme de dahil olmak üzere denetimli ve denetsiz makine öğrenme modelleri oluşturun ve eğitin. - Doğruluk ve güvenilirliği sağlamak için endüstri standartları ölçütlerini kullanarak model performansını değerlendirin. - Temiz, tiplenmiş Python kodu yazma ve temel model izleme kavramlarını anlama gibi modern geliştirme uygulamalarını uygulayın. Önce temel terminoloji ve keşif veri analizini öğreneceksiniz, daha sonra adım adım veri ön işleme, özellik mühendisliği ve makine öğrenme algoritmalarını eğiteceksiniz.Metin tabanlı format, ayrıntılı kod açıklamaları ve teorik kavramları kendi hızınızda çalışmanıza izin veriyor. Bu ders, Python'a temel bir aşinalık olmasına rağmen, veri bilimi veya makine öğrenimi konusunda önceden bir geçmişi olmayan yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Veri dünyasına yolculuğunuza başlayın ve tahmini modeller oluşturmaya bugün başlayın.