Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Temelleri

Veri, modern dijital ekonominin belirleyici varlığıdır, ancak değerini ortaya çıkarmak analiz ve modelleme için yapılandırılmış bir yaklaşım gerektirir. Bu kurs, Python kullanarak verileri nasıl manipüle edeceğinizi ve tahmine dayalı modelleri nasıl oluşturacağınızı anlamak için açık, metin tabanlı bir yol sunar. Meraklı bir başlangıç seviyesinden, veri kümelerini keşfetme, özellik mühendisliği yapma ve makine öğrenmesi algoritmalarını eğitme yeteneğine sahip kendinden emin bir uygulayıcıya geçiş yapacaksınız. Temiz, tekrarlanabilir veri bilimi kodu yazmayı ve temel algoritmaların arkasındaki matematiksel sezgiyi anlamayı öğreneceksiniz. Neler öğreneceksiniz: • Temel veri bilimi terminolojisini, istatistiksel kavramları ve temel veri yapılarını anlayın. • Pandas ve Polars gibi modern Python kütüphanelerini kullanarak tablo veri kümelerini analiz edin ve temizleyin. • Yapılandırılmış kod örnekleri aracılığıyla veri dağılımlarını ve ilişkilerini keşfedin ve yorumlayın. • Regresyon, sınıflandırma ve kümeleme dahil olmak üzere temel makine öğrenmesi algoritmalarını uygulayın. • Sağlam doğrulama metrikleri kullanarak model performansını değerlendirin ve aşırı uyumdan kaçının. • Temel tür ipuçları ve sanal ortamlar dahil olmak üzere modern veri hattı en iyi uygulamalarını uygulayın. Kurs, temel terminoloji, matematiksel temeller ve Python ortamı kurulumu ile başlar. Ardından, adım adım yazılı açıklamalar ve pratik kodlama alıştırmaları ile ilerleyecek, keşifsel veri analizinden ilk makine öğrenmesi modellerinizi eğitmeye ve değerlendirmeye geçeceksiniz. Özellikle yeni başlayanlar için tasarlanan bu kurs, veri bilimi veya ileri matematik alanında önceden deneyim gerektirmez. Temel veri bilimi ve makine öğrenmesi becerilerinizi oluşturmak için bugün okumaya başlayın.