Last chance! 50% off DataCamp Premium
Sale ends in
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.
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
- Nobel Ödülü Sahiplerinin Görsel Tarihi
- Çevrimiçi Spor Perakende Gelirini Optimize Etme
- Bir DataFrame'i Keşfedin
- SQL ile Karbon Ayak İzlerini Analiz Etme
- Python ile Dünya Kupası Verilerini Keşfetme
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
- Seaborn ile Veri Görselleştirmeye Giriş
- Python'da Plotly ile Veri Görselleştirmeye Giriş
- ggplot2 ile Veri Görselleştirmeye Giriş
- R'de plotly ile Etkileşimli Veri Görselleştirme
- Veri Görselleştirme Hızlı Başvuru Kılavuzu
- Python Seaborn Hızlı Başvuru
- Plotly Express Hızlı Başvuru
- ggplot2 Hızlı Başvuru
- Yeni Başlayanlar için Python Seaborn Eğitimi
- ggplot2 ile Grafikler Eğitimi
Becerilerinizi Uygulayın
- R ile COVID-19'u Görselleştirme
- R ile ABD Tahvil Getirilerinin Oynaklığını Modellemede
- Python ile Bitcoin Kripto Para Piyasasını Keşfetme
- Python ile Sosyal Medya Verilerinden Gerçek Zamanlı İçgörüler
- Python'da Diyagonal Korelasyon Grafiği ile Korelasyonu Görselleştirme
- Tamamen Yeni Başlayanlar için Python'da Veri Görselleştirme
- R'de ggplot2 ile Video Oyun Satış Verilerini Görselleştirme
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
- Python'da Veri İçe Aktarmaya Giriş
- Python'da Orta Düzey Veri İçe Aktarma
- pandas ile Kolaylaştırılmış Veri Alımı
- R'de Veri İçe Aktarmaya Giriş
- R'de Orta Düzey Veri İçe Aktarma
- SQL'e Giriş
- Python'da Veri İçe Aktarma Hızlı Başvuru
- Pandas Eğitimi: read_csv() ile Veri İçe Aktarma
- Python ve Beautiful Soup ile Web Kazıma
- R'ye Nasıl Veri İçe Aktarılır: Bir Eğitim
- R'ye Veri İçe Aktarma - Bölüm İki
Becerilerinizi Uygulayın
- Veri İçe Aktarma ve Temizleme
- Google Play'de Android Uygulama Pazarı
- Mum Grafiği ile Tarihsel Hisse Verilerini Görselleştirme
- SQL ile Yayın Platformu İçeriklerini Analiz Etme
- SQL ile Öğrencilerin Ruh Sağlığını Analiz Etme
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
- pandas ile Veri İşleme
- pandas ile Verileri Birleştirme
- pandas ile Verileri Yeniden Şekillendirme
- dplyr ile Veri İşleme
- dplyr ile Verileri Birleştirme
- tidyr ile Verileri Yeniden Şekillendirme
- SQL'de Verileri Birleştirme
- Pandas Hızlı Başvuru: Python'da Veri Bilimi
- R'de dplyr ile Veri İşleme Hızlı Başvuru
- SQL Join'ları Hızlı Başvuru
- Pandas Hızlı Başvuru: Python'da Veri Düzenleme
- pandas'ta DataFrame'leri Birleştirme Eğitimi
- SQL'de Join'lar Eğitimi
Becerilerinizi Uygulayın
- Dünyanın En Eski İşletmeleri Nerede ve Neler?
- Çalışan Verilerini Kolaylaştırma
- DataFrame'leri Birleştirme
- SQL ile NASA Gezegen Keşif Bütçelerini Analiz Etme
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
- Python ile Bitcoin Kripto Para Piyasasını Keşfetme
- Python ile Sosyal Medya Verilerinden Gerçek Zamanlı İçgörüler
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
- Google Trends ile Arama İlgisini Karşılaştırma
- Çevrimiçi Spor Perakende Gelirini Optimize Etme
- TO'yu Tahmin Edin ve YG'yi Değerlendirin
- Müşteri Terk Oranı Metriklerini Hesaplayın
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
- Bankanın Uğraşmaya Değecek Alacakları Hangileri?
- Sahtekarlık Tespiti için Özellik Mühendisliği
- Kohortlara Göre Kullanıcı Tutma
- Elektronik Tablolarda Pazarlama Hunisi Analizi
- Tableau'da Maliyet Tasarruflarını Görselleştirme
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
- Gıda Fiyatı Tahminleri için Fonksiyonlar
- Ürün Analizi için Fonksiyon Yazma
- Özel fonksiyonlarla verileri gruplayın ve toplulaştırın
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
- Kredi Kartı Onaylarını Tahmin Etme
- Rastgele Orman ile Taksi Ücretlerini Tahmin Etme
- Ses Verilerinden Şarkı Türlerini Sınıflandırma
- Özetlerden Film Benzerliği Bulma
- Kalp Hastalığı Hasta Verilerinin Kümeleme Analizi
- Derin Öğrenme ile ASL Tanıma
- Disney Filmleri ve Gişe Başarısı
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
- Müşteri Analitiği: Modellemeden Önce Veriyi Hazırlama
- Rastgele Orman ile Taksi Ücretlerini Tahmin Etme
- Ses Verilerinden Şarkı Türlerini Sınıflandırma
- Özetlerden Film Benzerliği Bulma
- Kategorik Değişkenleri Kodlama
- Python'da Duygu Analizi ve Tahminleme
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
- Bir Pokémon'u Efsanevi Yapan Nedir?
- Rastgele Ormanlarla Taksi Ücretlerini Tahmin Etme
- Python ile Makine Öğrenimi
- R ile Makine Öğrenimi
- Python'da Otel Rezervasyon İptallerini Tahmin Etme
- Python'da Thames Nehrinin Zaman Serisini Analiz Etme
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
- Bustabit Kumar Davranışının Kümeleme Analizi
- Geri Ödeme Sağlayan Bölümler
- ML Modelinizi F-skoru ile Değerlendirin
- Kara Kutu Makine Öğrenimi Modelleri Nasıl Açıklanır
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
