IPL Kazananlarını Makine Öğrenmesi ve Python ile Tahmin Et — PickAClass
4.0 (1) ⏱ 2 sa 48 dk 📚 28 kurs 🎧 Sesli versiyon

IPL Kazananlarını Makine Öğrenmesi ve Python ile Tahmin Et

Python, Pandas ve Scikit-Learn kullanarak IPL maçı ve turnuva sonuçlarını tahmin etmek için bir öngörü modeli oluşturarak spor veri bilimini 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

Spor analizi oyunları, stratejileri ve oyuncuların performanslarını anlamamızı değiştiriyor. Eğer kriket tutkunuzu veri bilimiyle birleştirmek istiyorsanız, turnuva sonuçlarını tahmin etmek başlamak için mükemmel bir yer. Bu kursta, spor tutkunundan veri uzmanına geçiş yapabilirsiniz. Tarihsel Hint Premier Ligi (IPL) veri kümelerini temizlemeyi, keşif veri analizi yoluyla gizli eğilimleri ortaya çıkarmayı ve maç kazananlarını tahmin eden makine öğrenimi modelleri oluşturmayı öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Spor analizi ve öngörülmüş modelleme temel kavramlarını anlamak. - Pandas kullanarak tarihi kriket verilerini temizle ve önceden işle. - Maç sonuçlarını etkileyen anahtar faktörleri bulmak için keşif veri analizi yapın. - Scikit-Learn kullanarak özellikleri ve eğitimi yönetmek için sağlam makine öğrenme boru hatları oluşturun. - Hassasiyet, hatırlama ve ROC-AUC gibi modern sınıflandırma metriklerini kullanarak model performansını değerlendirin. - Tarihsel eğilimlere dayalı olarak gelecekteki turnuva kazananlarını tahmin etmek için öngörülebilir bir iş akışı dağıtın. Yolculuk, veri öncesi işleme, özellik mühendisliği, model seçimi ve değerlendirmeden adım adım ilerlemeden önce anahtar terminoloji ve veri analizi temelleriyle başlar.Önleyici modelini oluşturmak için net açıklamalar okuyacak ve pratik kod parçalarını inceleyeceksiniz. Bu kurs, veri bilimi, Python programlama veya spor analizi ile ilgilenen, önceden makine öğrenimi deneyimi olmayan yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Spor veri bilimi yolculuğunuza başlayın ve ilk öngörüsel modelini bugün oluşturun.

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 48 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:
IPL Kazananlarını Makine Öğrenmesi ve Python ile Tahmin Et
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
IPL Kazananlarını Makine Öğrenmesi ve Python ile Tahmin Et
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 (1)

فاطمة علي AE Doğrulanmış öğrenci
★ 4 · 30 Haziran 2026

Fena olmayan materyal ve sunum. Akış çoğunlukla sezgiseldi ve uygulanabilirliği var. Daha çeşitli alıştırmalarla geliştirilebilir.

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