Uygulamalı Veri Bilimi ve Pratik Yapay Zeka Temelleri

Modern organizasyonlar, karmaşık problemleri çözmek için yapay zekayı hızla benimsemekte, bu da veri bilimini gerçek dünyada nasıl uygulayacağını bilen profesyonellere yönelik yüksek bir talep yaratmaktadır. Bu metin tabanlı kurs, sizi temel veri kavramlarından pratik yapay zeka iş akışlarını dağıtmaya kadar yönlendirir. Veri kümelerini nasıl analiz edeceğinizi, tahmine dayalı modelleri nasıl oluşturacağınızı ve modern akıllı sistemlerin temel mekaniklerini nasıl anlayacağınızı öğreneceksiniz. Açık açıklamaları okuyarak ve uygulamalı kod örnekleri üzerinde çalışarak, veri bilimi tekniklerini gerçek dünya senaryolarına uygulama konusunda güven kazanacaksınız. Temiz veri ön işleme, model değerlendirme ve retrieval-augmented generation (erişim artırılmış üretim) ve prompt engineering (istem mühendisliği) konularına giriş dahil olmak üzere temel modern uygulamaları ele alıyoruz. Ne öğreneceksiniz: - Temel veri bilimi kavramlarını, anahtar terminolojiyi ve YZ yaşam döngüsünü anlayın - Modern Python veri kütüphanelerini kullanarak ham veri kümelerini ön işleyin ve temizleyin - Sınıflandırma ve regresyon için temel makine öğrenimi modellerini oluşturun ve değerlendirin - Bilgisayarlı görü ve doğal dil işlemenin temellerini keşfedin - Temel prompt engineering uygulayın ve retrieval-augmented generation'ın nasıl çalıştığını öğrenin - Güvenilir ve tarafsız tahminler sağlamak için model değerlendirme metriklerini uygulayın Veri manipülasyonu, model oluşturma ve modern YZ entegrasyonuna adım adım geçmeden önce temel terminoloji ve matematiksel kavramlarla başlıyoruz. Bu kurs, yapay zeka konusunda önceden deneyim gerektirmeyen, özellikle yeni başlayanlar ve veri alanında kariyer hedefleyen profesyoneller için tasarlanmıştır. Uygulamalı veri bilimi dünyasına yolculuğunuza bugün başlayın.