Veri Bilimi ve Gerçek Dünya Uygulamalarıyla Makine Öğrenmesi

Veri, çağdaş yeniliğin arkasındaki itici güçtür, ancak ham sayıları harekete geçirebilir zekaya dönüştürmek için yapısal bir yaklaşım gerektirir.Bu kurs, önceden herhangi bir programlama deneyimi gerektirmeden veri bilimi ve makine öğreniminin temel kavramlarını size gösterir. Temel istatistiksel kavramları anlamaktan temiz Python kodu yazmaya, modern veri yapılarını manipüle etmeye ve öngörülebilir modeller inşa etmeye geçiş yapacaksınız.Bu modellerin sağlık ve endüstriyel üretim gibi özel alanlardaki karmaşık sorunları çözmek için nasıl uygulandığını da öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Temel veri bilimi kavramları, istatistiksel temeller ve makine öğrenimi yaşam döngüsü anlamak - Karmaşık veri kümelerini temizlemek, manipüle etmek ve analiz etmek için modern veri kütüphanelerini kullanarak temiz Python kodu yazın - Sınıflandırma, gerileme ve kümeleme için makine öğrenme modelleri oluşturun ve değerlendirin - Sinir ağı temellerini keşfedin ve derin öğrenmenin yapısız veri sorunlarını nasıl çözdüğünü anlayın - Veri bilimi metodolojilerini üretim ve sağlık alanındaki alan-özel senaryolara uygulayın - Temel MLOps uygulamalarını sürümlemek, izlemek ve dağıtım için modeller hazırlamak için uygulayın Yolculuk temel tanımlamalar ve veri analizi temelleriyle başlar, yavaş yavaş model inşa, sinirsel ağlar ve sektöre özgü vaka çalışmalarına ilerler.Yazılı açıklamalar ve pratik kodlama egzersizleri yoluyla güçlü bir kavramsal ve pratik temel oluşturacaksınız. Bu kurs, önceden programlama veya ileri matematik geçmişi gerektirmeyen veri bilimi alanına girmek isteyen mutlak yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Veri bilimi ve makine öğrenimi dünyasına yolculuğunuza bugün başlayın.