Veri Bilimi ve İstatistikleri

Bireysel veri bilimi kavramlarını öğrenmekten bunları bütünsel olarak uygulamaya geçiş, umut vadeden analistler için en büyük zorluklardan biridir.Bu kurs bilginizi sentezlemek ve kapsamlı sorunları güvenle çözmek için yapısal bir çerçeve sağlar. Temel olasılık, istatistiksel çıkarım ve makine öğrenme algoritmaları hakkındaki anlayışınızı pekiştireceksiniz. Zorlu yazılı senaryolar üzerinden çalışarak, karmaşık, gerçek dünya veri sorunlarını başından sonuna kadar çözmek için gerekli analitik zihniyeti geliştireceksiniz Ne öğreneceksin: - Rastgele değişkenler, dağılımlar ve koşullu olasılık da dahil olmak üzere temel olasılik teorisini anlamak. - İstatistiksel tahmin yöntemleri, hipotez testleri ve güven aralıkları uygulayarak geçerli sonuçlar çıkarmak. - Modern regülasyon modelleri ve sınıflandırma teknikleri kullanarak verileri analiz edin. - Çağdaş performans ölçütleri ve onaylama stratejilerini kullanarak makine öğrenme modellerini değerlendirin. - Modern veri çerçeve operasyonları ve temel model izleme kavramları da dahil olmak üzere modern veri iş akışlarını keşfedin. Ders temel tanımlamalar ve önemli matematiksel terminoloji ile başlar ve daha sonra veri analizi ve öngörülmüş modellemede giderek daha gelişmiş senaryolara yönlendirir. Detaylı açıklamaları okuyacak ve kavramsal anlayışınızı güçlendiren yazılı egzersizlerle uğraşacaksınız. Bu ders, teorik temellerini sağlamlaştırmak isteyen yeni başlayanlar ve veri biliminde kapsamlı değerlendirmelere hazırlanan herkes için tasarlanmıştır. Başlamak için ileri matematiksel bir geçmiş gerekmez. Bugün okumaya başlayın, analitik becerilerinizi birleştirin ve veri bilimi becerileriniz yükselsin.