Veri Manipülasyonu ve Makine Öğrenmesi: Orta Python İş Akışları

Veri nadiren temiz veya modelleme için hazırdır ve temel analizin ötesine geçmek güçlü manipülasyon becerileri gerektirir. Bu metin tabanlı kurs temel Python scripting ve yapılmış makine öğrenimi boru hatları arasındaki boşluğu doldurur.\n\nSade veri temizliğinden sondan sonlara veri hazırlığı ve makine eğitimi çalışma akışlarına geçiş yapacaksınız. Karmaşık veri kümelerini nasıl yöneteceğinizi, yüksek kaliteli özellikleri nasıl tasarlayacağınızı ve öngörülebilir modelleri nasıl güvenle eğiteceğinizi öğreneceksiniz.\n\nNe öğreneceksin:\n- Gelişmiş panda teknikleri ve modern veri çerçeve operasyonları kullanarak karmaşık veri setlerini temizleyin ve dönüştürün.\n- Geliştirmek için ham kategorik, sayısal ve tarihsel verilerden etkileyici özellikler tasarlayın model performansını artırın.\n- Sınıflandırma ve regression görevleri için denetimli makine öğrenimi algoritmalarını uygulayın.\n - Güçlü çapraz onaylama ve uygun metrikleri kullanarak model performansı değerlendirin.\n – Boru hatları ve modern Python biçimlendirme standartlarını kullanarak temiz, tekrarlanabilir makine eğitim kodu yapın.\n Veri sızıntısını önlemek ve model güvenilirliğini sağlamak için teknikler.\n\nÖnemli tanımlamalar, anahtar terminoloji ve çekirdek veri manipülasyon kavramlarıyla başlar, sistemli olarak özellik mühendisliği, model eğitimi ve değerlendirmeye geçer. Yazılı açıklamalar ve pratik kod senaryoları aracılığıyla, modern veri akışlarında sağlam bir temel oluşturacaksınız.\n\nBu kurs, veri bilimi becerilerini genişletmek isteyen temel Python bilgisine sahip öğrenciler için tasarlanmıştır. Gelişmiş matematik veya önceden makine öğrenimi deneyimi gerekmez.\n\nVeri manipülasyonu ve makine eğitim becerilerinizi yükseltmek için bugün okumaya başlayın.