Python ve Veri Bilimi için Makine Öğrenme Temelleri

Veri bilimi ve makine öğrenmesi sektörleri dönüştürüyor, ancak başlamak için hem programlama hem de istatistiksel kavramların sağlam bir kavranması gerekiyor. Bu ders, sizi kodlama ve matematik temelleri boyunca, aşırı bir jargon olmadan yönlendirir. Yapılan açıklamaları okuyarak ve net kod örneklerini analiz ederek, bir başlangıçtan gerçek dünya verilerinin zorluklarıyla başa çıkmaya hazır olan becerikli bir pratisyene geçiş yapacaksınız. Verileri manipüle etmeyi, keşif analizi yapmayı ve temel makine öğrenme modellerini eğitmeyi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Temel Python sözdizimi, veri yapıları ve modern temiz kodlama uygulamalarını anlamak. - Veri kümelerini temizlemek ve hazırlamak için endüstri standart kütüphanelerini kullanarak çekirdek veri manipülasyon tekniklerini uygulayın. - Denetimli ve denetimsiz makine öğrenme algoritmalarının arkasındaki matematiksel ve istatistiksel ilkeleri öğrenin. - Sınıflandırma ve regresyon görevleri için scikit-learn kullanarak öngörülebilir modeller oluşturun ve değerlendirin. - Kazı veri analizini uygulamak, ham yapısal verilerden patern ve içgörüleri ortaya çıkarmak. - Tekrarlanabilir makine öğrenimi projeleri için modern veri akışlarını ve yapısal boru hatlarını uygulamak. Ders, pratik Python sintaksına geçmeden önce temel tanımlamalar ve anahtar terminoloji ile başlar. Sonrasında veri ön işlemesinden eğitime, test etmeye ve makine öğrenme modellerinizi değerlendirmeye adım adım ilerleyeceksiniz. Bu kurs, önceden kodlama deneyimi veya ileri matematiksel bir arka plan gerektirmeyen programlama ve veri bilimi için mutlak yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Veri bilimi ve makine öğrenimi alanında teknik temelinizi inşa etmek için bugün okumaya başlayın.