Bilgi Bilimi Temelleri: Analiz, Gerileme ve Makine Öğrenmesi

Dünya çapındaki kuruluşlar kararları optimize etmek, karmaşık sorunları çözmek ve gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için veri odaklı içgörülere güvenirler. Veri analizi ve makine öğreniminin arkasındaki temel matematiksel ve algoritmik kavramları anlamak, bu fırsatları açmanın ilk adımıdır. Bu ders, temel veri kavramlarından güçlü makine öğrenme modellerinin uygulanmasına kadar sizi yönlendirir. Ana algoritmaların açık açıklamalarını okuyacak, verileri verimli bir şekilde hazırlamayı öğrenecek ve modern Python iş akışlarını kullanarak model performansını nasıl değerlendireceğinizi anlayacaksınız. Ne öğreneceksin: - Temel veri bilimi kavramları, istatistiksel terminoloji ve modern veri hazırlama çalışma akışlarını anlamak - Devamlı sayısal sonuçları güvenle tahmin etmek için regression analiz tekniklerini uygulayın - Karar ağaçları ve rastgele ormanlar gibi algoritmaları kullanarak verileri kategorize etmek için sınıflandırma modelleri oluşturun - Etiketlenmemiş veri setlerinde gizli paternleri keşfetmek için küme analizini kullanarak denetlenmemiş öğrenmeyi keşfedin - Modern veri çerçeve kütüphaneleri ve yapılandırılmış Python kodu kullanarak veri manipülasyonu uygulayın - Güçlü onaylama teknikleri ve metrik analizi kullanarak model performansını değerlendirin Müfredat, denetimli gerileme ve sınıflandırmaya geçmeden önce temel veri bilimi tanımları ve veri ön işleme teknikleriyle başlar. Ardından denetsiz kümelemeyi keşfedecek ve makine öğrenimi çalışma akışlarınızı değerlendirmek ve yapılandırmak için modern uygulamalarla bitireceksiniz. Bu kurs, önceden veri bilimi deneyimi gerektirmeyen yeni başlayanlar, umut verici veri analistler ve gelecekteki makine öğrenimi mühendisleri için tasarlanmıştır. Veri bilimi ve makine öğrenimi temellerinizi inşa etmek için bugün okumaya başlayın.