Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi

Bu kursta modern veri bilimi ve makine öğrenmesi kavram ve modelleri, programlama ve istatistik temelleri eşliğinde verilmekte; uygulama ve örnekler ile katılımcıların pratiklik kazanmaları amaçlanmaktadır . Kursa katılım için bir ön gereksinim bulunmamaktadır.

Bu eğitimde neler Öğreneceksiniz?

•   Python ve Veri Bilimi Kütüphaneleri

•   İstatistik ve Keşifsel Veri Analizi

•   Regresyon ve Sınıflandırma Problemleri

•   Temel Makine Öğrenimi Algoritmaları

•   Gözetimsiz Öğrenme

Eğitim İçeriği

Python ve Veri Bilimi Kütüphaneleri

•   Kurulumlar

•   Python Temeller

•   Veri Yapıları

•   Koşullu İfadeler ve Döngüler

•   Dosya İşlemleri, Fonksiyonlar, Hatalar ve Modüller

•   NumPy

•   Pandas: Python Dünyasının Exceli

•   Matplotlib ile Görselleştirme

İstatistik ve Keşifsel Veri Analizi

•   Temel İstatistik Kavramları

•   Olasılık Teorisi

•   İstatistiksel Dağılımlar

•   Popülasyon, Örneklem ve İlgili Teoremler

•   Veri Temizliği 1: Değişken Türleri

•   Veri Temizliği 2: Kayıp Değerler

•   Veri Temizliği 3: Aşırı Değerler

•   Keşifçi Veri Analizi 1: Tek Değişkenli Analiz

•   Keşifçi Veri Analizi 2: Çok Değişkenli Analiz

•   Özellik Mühendisliği 1: Veri modifikasyonu

•   Özellik Mühendisliği 2: Veri seçimi ve boyut azaltma

Gözetimli Öğrenme 1 – Regresyon ve Sınıflandırma Problemleri

•   Regresyon Nedir?

•   Basit Lineer Regresyon ve OLS

•   Lineer Regresyon Varsayımları

•   Hedef Değişken ve Özellikler Arasındaki İlişkiyi Anlama

•   Regresyon Modelinin Eğitim Performansını Ölçme

•   Lineer Regresyon ile Tahmin

•   Aşırı Uyumluluk ve Regularizasyon

•   Sınıflandırma Nedir?

•   Lojistik Regresyon ile Sınıflandırma

•   Sınıflandırma Modellerinin Eğitim Performansını Ölçme (Hata Matrisi)

•   Sınıf Dengesizliği

•   Naive Bayes

Gözetimli Öğrenme 2 – Temel Makine Öğrenimi Algoritmaları

•   KNN ile Sınıflandırma

•   KNN ile Regresyon

•   Karar Ağaçları

•   Rastgele Ormanlar

•   Rastgele Ormanlar ile Sınıflandırma

•   Rastgele Ormanlar ile Regresyon

•   Karar Destek Makineleri

•   Karar Destek Makineleri ile Sınıflandırma

•   Karar Destek Makineleri ile Regresyon

•   Gradient Boosting

•   Gradient Boosting ile Sınıflandırma

•   Gradient Boosting ile Regresyon

Gözetimsiz Öğrenme

•   Gözetimsiz Öğrenme Nedir?

•   Kmeans

•   Spectral Clustering

•   Mean-shift

•   Affinity Propagation

•   Kümeleme Algoritmalarının Performansı Nasıl Ölçülür?

Ön Koşullar

Herhangi bir ön koşul yoktur.