Makine Öğrenmesi için Özellikler Mühendisliği ve Veri Dönüşümü — PickAClass
4.3 (6) ⏱ 2 sa 36 dk 📚 26 kurs 🎧 Sesli versiyon

Makine Öğrenmesi için Özellikler Mühendisliği ve Veri Dönüşümü

Seçme, dönüştürme ve ham verileri sınıflandırma modellerinin doğruluğu ve performansını artıran yüksek kaliteli özelliklere optimize etmeyi öğrenin.

  • 💬 Yapay zekâ eğitmeni
    Herhangi bir ders hakkında soru sor, istediğin an anında net bir yanıt al.
  • 🕐 İstediğin zaman başla
    Program ya da son tarih yok — kendi hızında, istediğin zaman öğren.
  • 🌐 Türkçe
    Dersler, görevler ve sertifika — hepsi tamamen kendi dilinde.

Bu kurs hakkında

Ham veri nadiren kutudan çıkarıldıktan sonra makine öğrenimine hazırdır; bir modelin gerçek gücü girdilerini nasıl hazırladığınızda yatmaktadır.Bu kurs, sizi karmaşık veri kümelerini algoritmaların etkili bir şekilde işleyebileceği yapısal bilgilere dönüştüren özellik mühendisliğinin temel süreci boyunca yönlendirir. Basit veri girişinin ötesine geçerek değişkenlerin stratejik manipülasyonunun tahmin gücünü önemli ölçüde artırabileceğini anlayacaksınız. Bu dersin sonunda, hangi veri noktalarının en önemli olduğunu ve bunları sınıflandırma görevlerinde en yüksek etkiyi sağlamak için nasıl yeniden şekillendireceğinizi belirleyebilirsiniz.Eksik değerler ve karmaşık kategorik değişkenler gibi gerçek dünya verilerinin zorluklarını nasıl ele alacağınızı açıkça anlayacaksınız, modellerinizin hem sağlam hem de güvenilir olmasını sağlayacaksınız. Ne öğreneceksin: - Makine öğrenimi yaşam döngüsünde özellik mühendisliğinin temel rolünü anlamak - Eksik değerleri ve dışsal değerleri etkili bir şekilde yönetmek için veri temizleme tekniklerini uygulayın - Sınıflandırma görevleri için modern kodlama yöntemlerini kullanarak kategorik verileri dönüştürün - Bir veri kümesinde en etkili değişkenleri tanımlamak için özellik seçim stratejilerini yönetir - Modelin istikrarı ve performansını sağlamak için ölçeklendirme ve normalleştirme tekniklerini uygulama - Satış veri örnekleri kullanarak pratik özellik yaratma egzersizleri yoluyla veri paternlerini analiz edin Ders, veri manipülasyonu ve seçimi için pratik yöntemlere geçmeden önce temel terminoloji ve temel kavramlarla başlar. Yazılı açıklamalar ve kod tabanlı örnekler yoluyla, bir veri havuzunu akıllı bir özellik kümesine nasıl iyileştireceğinizi keşfedeceksiniz. Bu ders, veri bilimine yeni başlayan ve bir modelin eğitilmesinden önce meydana gelen kritik hazırlık adımlarına anlam vermek isteyenler için tasarlanmıştır. Özellikler mühendisliğinde önceden deneyime gerek yoktur. Daha etkili makine öğrenimi modelleri oluşturmak için veri dönüşüm sanatını öğrenmeye başlayın.

Ne elde edeceksin

  • 📜 Tamamlama sertifikası
    LinkedIn profilinize ekleyin
  • 💬 Kişisel AI öğretmeni
    Bir kursta takıldın mı? Yerleşik öğretmenine istediğin zaman her şeyi sorabilirsin.
  • 🎧 Sesli versiyon dahil
    Yolda öğren — ekrana gerek yok
  • ♾️ Ömür boyu erişim
    İstediğin zaman dön, son kullanma tarihi yok
  • 📱 Telefon veya bilgisayar
    Her yerde, her cihazda
  • 💸 14 gün iade
    Sorgusuz
  • Kısa ve odaklı
    2 sa 36 dk pratik içerik

Tamamlama sertifikası

PickAClass'de tamamladığın her kurs böyle bir belge verir — özgün, kendi koduyla, URL ile doğrulanabilir ve gerçekte neyin gösterildiğine dair ayrıntılı.

P
PickAClass
Beceri profili · doğrulanabilir
Belge
Ustalık Sertifikası
Bu belge şunu onaylar:
Ad Soyad
şu konuda ustalığı başarıyla gösterdi:
Makine Öğrenmesi için Özellikler Mühendisliği ve Veri Dönüşümü
Gösterilen beceriler
Davranış deseni analizi
Temel
1.2 sa
Karar mimarisi çerçeveleri
Yetkin
1.4 sa
A/B test tasarımı
Yetkin
1.7 sa
Davranışsal metin yazarlığı
İleri
1.9 sa
P
PickAClass — Ad Soyad
Makine Öğrenmesi için Özellikler Mühendisliği ve Veri Dönüşümü
Sayfa 2/2
Performans detayı
Kurs çalışması özeti
Tamamlanan kurslar 14 / 14
Alıştırma soruları 26 / 28
Gönderilen ödevler 4 (ort. 4,5 / 5)
Bitirme projesi Değerlendirildi — 4,6 / 5
Toplam pratik 6.2 sa
Performans ölçütü
Kohort sıralaması 1,625 içinde ilk %12
Tamamlama süresi 11 gün (medyan: 22)
Ustalık puanı 91 / 100
Alıştırma sorusu puanı 94%
Beceri doğrulaması Doğrulanmış beceri yolu
Bu belgeyi doğrula
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
PickAClass'in akademik standartlarına göre verildi. Beceri düzeyleri, kursun yetkinlik rubriğine göre değerlendirilen performansı yansıtır. Bu, bu platformun özgün belgesidir.

Yorumlar (6)

Ganiyat Osho NG Doğrulanmış öğrenci
★ 4 · 14 Temmuz 2026

Pratik örneklere bayıldım! Kavramları gerçekten hayata geçirdiler. Kurs iyi organize edilmiş ve gezinmesi kolaydı.

Camila Torres ES Doğrulanmış öğrenci
★ 3 · 25 Haziran 2026

Sağlam bir kurs. Yapısı mantıklı ve örneklerin çoğu yardımcı oldu. Yine de birkaç gerçek dünya senaryosu eklenebilirdi.

Aino Virtanen FI Doğrulanmış öğrenci
★ 5 · 20 Haziran 2026

Bu kurs beklentilerimi aştı! Örnekler süper alakalıydı ve kavramları pekiştirmeye yardımcı oldu. Çok keyifliydi.

ประเสริฐ มีศรี TH
★ 4 · 19 Haziran 2026

Harika bir öğrenme deneyimi. Anlatım hızı tam yerindeydi ve örnekler konuları iyice pekiştirdi. Kocaman bir aferin!

عمر النقيب KW Doğrulanmış öğrenci
★ 5 · 11 Haziran 2026

Ne harika bir öğrenme deneyimi. Örnekler tam yerindeydi ve kavramları gerçekten pekiştirmeye yardımcı oldu. Şimdi çok daha yetenekli hissediyorum.

Dag Johansen NO
★ 5 · 28 Mayıs 2026

Bu kurs beklentilerimi aştı. Tartışılan gerçek dünya uygulamaları inanılmaz derecede faydalı. Harika iş!

Yorum yaz

Gönderdikten sonra giriş yapmanı isteyeceğiz — taslağın kaydedilir.

Diğer öğrenciler şunları da aldı

Sık sorulanlar

Bu kursu almak için neye ihtiyacım var? +

Sadece internetli bir telefon veya bilgisayar yeterli. Kurulum yok, özel donanım yok.

Nasıl ödeme yapabilirim? +

Stripe üzerinden kartla. Kart bilgilerini saklamıyoruz — Stripe güvenli şekilde işliyor.

Para iadesi alabilir miyim? +

Evet — 14 gün içinde tam iade, sorgusuz.

Erişimim ne kadar sürer? +

Sonsuza dek. Bir kez satın aldığında, kurs senindir — istediğin zaman dönebilirsin.

Sertifika alacak mıyım? +

Evet. Tamamladığında, LinkedIn profiline ekleyebileceğin bir sertifika alırsın.

Şu sektörlerdeki öğrenenler için
Teknoloji Tasarım Finans Pazarlama Sağlık Eğitim Konaklama Üretim