Ana içeriğe geç

[İnfografik] Veri Bilimi Öğrenme Kontrol Listesi

Veri bilimi öğrenme yolculuğunuzda size rehberlik etmesi için bu kullanışlı kontrol listesini kullanın.
DataCamp Team
DataCamp Team

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

Alıştırma and program your progress.

Google ile devam edinDevam ederek, Kullanım Koşullarımızı ve Gizlilik Politikamızı kabul etmiş ve verilerinizin ABD'de saklandığını onaylamış olursunuz.

Veri bilimi alanında bir kariyer son derece gözde ve kazançlıdır. Veri inceleme ve düzenleme, makine öğrenimi tekniklerini uygulama ve iş hedeflerinden haberdar olma gibi bir dizi görevi kapsar. Bu alanda başarılı olmak için, verileri titizlikle inceleme, iş kavramlarını anlama, etkili iletişim kurma gibi bir dizi beceriyi bir arada bulundurmanız gerekir. Gelişiminize yardımcı olması için, öğrenme yolculuğunuzda bu listeyi bir referans noktası olarak kullanın.

Data Cleaning Checklist@1x.png

Bu infografiği indirmek için yukarıdaki görsele tıklayın

Keşifsel Veri Analizi

Betimsel İstatistik

  • Ortalama ve medyan gibi konum ölçüleri, aralık ve standart sapma gibi değişkenlik ölçüleri ve özelliklerin diğer nitelikleri için metrikler hesaplayın
  • Özellikler arasındaki ilişkileri anlamak için korelasyon gibi metrikler hesaplayın

DataCamp'te Öğrenin

Becerilerinizi Uygulayın

Veri Görselleştirme

  • Tekil özellikleri görselleştirmek için çubuk grafikler, histogramlar ve kutu grafikleri gibi görseller oluşturun.
  • Özellikler arasındaki ilişkileri görselleştirmek için dağılım grafikleri, çizgi grafikleri ve ısı haritaları gibi görseller oluşturun.

DataCamp'te Öğrenin

Becerilerinizi Uygulayın

 

Veri Yönetimi

Veri İçe Aktarma ve Okuma

  • CSV ve elektronik tablolar gibi yaygın dosya biçimlerinden veri içe aktarın.
  • SQL veritabanlarını sorgulayarak veri içe aktarın.
  • Web API'leri üzerinden veri içe aktarın.

DataCamp'te Öğrenin

Becerilerinizi Uygulayın

Veri Düzenleme (Wrangling)

  • Sıralama, alt kümeleme, yeni özellik ekleme ve toplulaştırma gibi yaygın veri işlemlerini gerçekleştirin.
  • İç, sol ve diğer birleştirmelerle iki veri setini birleştirin.
  • Satırları sütunlara veya sütunları satırlara dönüştürmek için dikdörtgen bir veri setini pivotlayın.

DataCamp'te Öğrenin

Becerilerinizi Uygulayın

Veri Temizleme

  • Yanlış veri türleri, aralığın dışında kalan sayılar veya yinelenen değerler gibi veri kısıtlarıyla ilgili sorunları tespit edip düzeltin.
  • Geçersiz kategoriler veya hatalı biçimlendirme gibi metin ve kategorik verilerle ilgili sorunları tespit edip düzeltin.
  • Yanlış birimler, hatalı tarih biçimleri ve özellikler arasındaki tutarsızlıklar gibi veri bütünlüğü sorunlarını tespit edip düzeltin.
  • Eksik veri değerleriyle ilgili sorunları tespit edip düzeltin.

DataCamp'te Öğrenin

Becerilerinizi Uygulayın

 

İş Yetkinliği

İş Hedefleri

  • İş hedeflerine göre analitik yaklaşımlar için önerilerde bulunun
  • Analitik sonuçların performansını KPI'lara veya diğer ilgili iş kriterlerine göre değerlendirin

DataCamp'te Öğrenin

Becerilerinizi Uygulayın

Kurumsal Bilgi

  • Veri bilimi projelerinin işletmeniz üzerindeki etkisini anlayın.
  • Bir veri projesine hangi ekiplerin veya çalışanların, hangi kapsamda dahil olması gerektiğini anlayın.

DataCamp'te Öğrenin

Becerilerinizi Uygulayın

Veri Bilimi için Programlama

Hesaplamalı Düşünme

  • Akış kontrolü ve yineleme gibi yaygın programlama yapıları kullanın.
  • Analiz için tekrarlanabilir kodlar yazmak adına fonksiyonları ve fonksiyonel programlamayı anlayın.

DataCamp'te Öğrenin

Becerilerinizi Uygulayın

Üretim Kodlaması

  • Kodu yönetmek için git gibi sürüm kontrolünü kullanın
  • Kod kalitesini sağlamak için hata yönetimi, doğrulamalar ve birim testleri kullanın
  • Kodunuzu başkalarının anlayabilmesi için dokümantasyon yazın
  • Kodunuzu yeniden kullanılabilir kılmak için paketler geliştirin

DataCamp'te Öğrenin

Becerilerinizi Uygulayın

Model Geliştirme

Model Tasarımı

  • Veri setiniz ve analiz hedefleriniz doğrultusunda uygun bir model türü (regresyon, sınıflandırma, kümeleme vb.) seçin

DataCamp'te Öğrenin

Becerilerinizi Uygulayın

Özellik Mühendisliği

  • Doğum tarihinden "çalışma çağında mı" göstergesi elde etme veya bir tarih-saat değişkeninden haftanın gününü çıkarma gibi mevcut özelliklerden probleme uygun bilgiler çıkarın.
  • Birden fazla özelliği yeni özelliklerde birleştirin; örneğin bölgesel satışları toplayarak toplam satışları elde etme veya kârı gelir eksi maliyet olarak hesaplama.
  • Yeni özellikler tanımlamak için harici veri setleri kullanın; örneğin bir coğrafi API ile boylam ve enlemden şehri alma veya bir bilgisayarla görü API'si ile bir görselde insan olup olmadığını belirleme.
  • Eksik değerleri tahmin etmek için imputasyon kullanın.

DataCamp'te Öğrenin

Becerilerinizi Uygulayın

Model Uydurma

  • Çapraz doğrulama da dahil olmak üzere bir veri setinden eğitim ve test bölmeleri oluşturabilirsiniz.
  • Model performansını optimize etmek için hiperparametre ayarı kullanır.

DataCamp'te Öğrenin

Becerilerinizi Uygulayın

Model Doğrulama

  • Doğruluk, kesinlik ve duyarlılık gibi metriklerle denetimli öğrenme modeli performansını değerlendirebilirsiniz.
  • Homojenlik, bütünlük ve silüet katsayısı gibi metriklerle denetimsiz öğrenme modeli performansını değerlendirebilirsiniz.

DataCamp'te Öğrenin

Becerilerinizi Uygulayın

İstatistiksel Deneyler

Örnekleme Yöntemleri

  • Normal, uniform ve Poisson dağılımları gibi istatistiksel dağılımları anlayın
  • Önyargıdan kaçınırken sorularınızı yanıtlamak için uygun örnekleme yöntemlerini seçin.

DataCamp'te Öğrenin

Becerilerinizi Uygulayın

Hipotez Testi

  • Null ve alternatif hipotezleri anlayın
  • t-testi, Ki-kare testi ve Mann-Whitney U testi gibi hipotez testlerini ne zaman ve nasıl kullanacağınızı bilin
  • Test istatistiklerini ve p-değerlerini yorumlayın

DataCamp'te Öğrenin

Becerilerinizi Uygulayın

Veri İletişimi

Veri Anlatımı

  • Güdünüzü, yöntemlerinizi, sonuçlarınızı ve çıkarımlarınızı anlatan bir hikâye oluşturun
  • Hikâyenizin veri bulgularıyla tutarlı olmasını sağlayın
  • Gereksiz ayrıntıları kaldırmak için anlatınızı düzenleyin

DataCamp'te Öğrenin

Becerilerinizi Uygulayın

Kitlenizi Anlayın

  • Kitlenizin ön bilgi düzeyini ve ilgi alanlarını anlayın
  • Teknik olmayan bir kitle olsa bile mesajınızı onlarla uyumlu olacak şekilde uyarlayın

DataCamp'te Öğrenin

Becerilerinizi Uygulayın

Konular

Veri Bilimi

İlgili

Devamını Gör →