Ana içeriğe atla
Giriş

Machine Learning courses

Machine learning courses cover algorithms and concepts for enabling computers to learn from data and make decisions without explicit programming. Build your skills in NLP, deep learning, MLOps and more.

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

Google ile devam edinDaha fazla seçenek göster

veya

Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.
Group

2 veya daha fazla kişiyi mi eğitiyorsunuz?

DataCamp for Business ürününü deneyin

Recommended for Machine Learning beginners

Build your Machine Learning skills with interactive courses, curated by real-world experts

Kurs

Machine Learning'i Anlamak

TemelBeceri Seviyesi
4.8+
11.630 inceleme
2 sa
Kodlama gerektirmeyen makine öğrenimine giriş.

Program

Makine Öğrenimi Temelleri Python'da

4.5+
9 inceleme
16 sa
Makine Öğrenimi sanatını öğrenin ve tahmin, örüntü tanıma ve Derin ve Takviyeli Öğrenmenin başlangıcında bir patron olarak gelin.

Nereden başlayacağınızdan emin değil misiniz?

Bir Değerlendirme Yapın

Machine Learning kurs ve programlarına göz atın

Kurs

scikit-learn ile Supervised Learning

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
9.319 inceleme
4 sa
Grow your machine learning skills with scikit-learn in Python. Use real-world datasets in this interactive course and learn how to make powerful predictions!

Kurs

Python'da Unsupervised Learning

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
1.183 inceleme
4 sa
Scikit-learn ve scipy kullanarak etiketlenmemiş veri kümelerini kümelemeyi, dönüştürmeyi, görselleştirmeyi ve bunlardan içgörüler elde etmeyi öğrenin.

Kurs

MLOps Kavramları

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
2.939 inceleme
2 sa
MLOps ile makine öğrenmesi modellerini yerel not defterlerinden üretimde gerçek iş değeri yaratan işlevsel modellere dönüştürmeyi keşfedin.

Kurs

MLflow’a Giriş

İleri SeviyeBeceri Seviyesi
4.7+
862 inceleme
4 sa
Learn how to use MLflow to simplify the complexities of building machine learning applications. Explore MLflow tracking, projects, models, and model registry.

Kurs

Python'da Lineer Sınıflandırıcılar

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
350 inceleme
4 sa
Bu derste lojistik regresyon ve SVM gibi doğrusal sınıflandırıcıların ayrıntılarını öğreneceksiniz.

Kurs

MLOps Dağıtımı ve Yaşam Döngüsü

İleri SeviyeBeceri Seviyesi
4.7+
996 inceleme
4 sa
Bu kursta, modern MLOps çerçevesini inceleyerek makine öğrenimi modellerinin yaşam döngüsünü ve dağıtımını keşfedeceksiniz.

Kurs

Python ile Görüntü İşleme

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
225 inceleme
4 sa
Görüntüleri istediğiniz gibi işlemeyi, dönüştürmeyi ve değiştirmeyi öğrenin.

Kurs

XGBoost ile Aşırı Gradyan Artırma

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
276 inceleme
4 sa
Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.

Kurs

Python ile Kümeleme Analizi

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
1.085 inceleme
4 sa
Bu derste, SciPy kütüphanesini kullanarak hiyerarşik ve k-ortalamaları kümeleme gibi teknikler aracılığıyla denetimsiz öğrenme ile tanışacaksınız.

Kurs

Uçtan Uca Machine Learning

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.7+
386 inceleme
4 sa
Makine öğreniminin dünyasına dalın ve uçtan uca modellerin nasıl tasarlanacağını, eğitileceğini ve uygulanacağını keşfedin.

Kurs

Python'da Model Doğrulama

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
978 inceleme
4 sa
Model doğrulamanın temellerini ve doğrulama tekniklerini öğrenin ve doğrulanmış, yüksek performanslı modeller oluşturmaya başlayın.

Kurs

CI/CD for Machine Learning

İleri SeviyeBeceri Seviyesi
4.7+
447 inceleme
5 sa
Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control

Kurs

Python'da Boyut Azaltma

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
951 inceleme
4 sa
Verilerinizde boyut indirgeme kavramını anlayın, bunu Python ile uygulama tekniklerinde ustalaşın.

Kurs

Machine Learning İzleme Kavramları

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
550 inceleme
2 sa
Discover challenges in monitoring makine öğrenmesi modelleri üretimde: veri ve kavram kayması, model bozulmasını önleme yöntemleri.

Kurs

Tam Otomatik MLOps

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
384 inceleme
4 sa
MLOps mimarisi, CI/CD/CM/CT teknikleri ve otomasyon kalıplarıyla ML sistemlerini sürdürülebilir şekilde dağıtmayı öğrenin.

Kurs

spaCy ile Natural Language Processing

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.7+
677 inceleme
4 sa
SpaCynin temel işlemlerini öğrenin ve doğal dil işleme için modeller eğitin. Yapılandırılmamış verilerden bilgi çıkarın ve kalıpları eşleştirin.

Kurs

PySpark ile Machine Learning

İleri SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
763 inceleme
4 sa
Apache Spark ile karar ağaçları, lojistik regresyon, doğrusal regresyon, kümeler ve ardışık düzenler kullanarak verilerden tahminler yapmayı öğrenin.

Kurs

Python ile NLP için Özellik Mühendisliği

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
156 inceleme
4 sa
Metinden yararlı bilgileri çıkarmak ve bunları makine öğrenimi için uygun bir biçime dönüştürmek için teknikler öğrenin.

Kurs

Python'da Hiperparametre Ayarlama

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
879 inceleme
4 sa
Pythonda Grid, Random ve Informed Search dahil olmak üzere otomatik hiperparametre ayarlama tekniklerini öğrenin.

Kurs

Python ile Finans için Machine Learning

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
233 inceleme
4 sa
Doğrusal modeller, karar ağaçları, rastgele ormanlar ve sinir ağlarıyla hisse senedi verisi değerlerini modellemeyi ve tahmin etmeyi öğrenin.

Kurs

Python ile Market Basket Analysis

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
292 inceleme
4 sa
Market basket analizinde Python ile ilişkilendirme kurallarını keşfet, kitapçı verileriyle film önerileri oluştur.

Kurs

Python ile TensorFlow’a Giriş

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
4.8+
57 inceleme
4 sa
Sinir ağlarının temellerini ve TensorFlow kullanarak derin öğrenme modellerini nasıl oluşturacağınızı öğrenin.

Ready to apply your skills?

Projects allow you to apply your knowledge to a wide range of datasets to solve real-world problems in your browser

    Frequently asked questions

    Is machine learning easy to learn?

    DataCamp's beginner machine learning courses are a lot of hands-on fun, and they provide an excellent foundation for machine learning to advance your career or business. Within weeks, you'll be able to create models and generate predictions and insights. You'll also learn foundational knowledge of Python and R and the fundamentals of artificial intelligence.

    After that, the learning curve gets a bit steeper. Machine learning careers require a deeper understanding of statistics, math, and software engineering, all of which can be mastered at DataCamp.

    What is machine learning used for?

    In a nutshell, machine learning is a type of artificial intelligence whose algorithms, as they acquire data, produce analytical models and make predictions with little to no human intervention.

    It's difficult to find an industry that doesn't use machine learning. For example, marketers use machine learning to forecast returns on investments in marketing campaigns. Likewise, purchasing departments use machine learning to predict needed inventory.

    Businesses of all kinds use machine learning to predict customer behavior, map supply chains, and forecast revenues. Machine learning is used to predict health outcomes and to improve patient satisfaction. Machine learning helps scientists model climate change scenarios, including possible solutions.

    More specifically, machine learning is used in smart devices, search engines, and streaming services (when Netflix suggests a show or movie based on your viewing history, that's machine learning).

    What jobs can you get with machine learning skills?

    Machine learning skills are valuable in programming, data science, and other computer engineering disciplines. In addition, machine learning is a must for anyone wanting to work in robotics!

    Not all jobs that require machine learning are in tech though. For example, linguists use machine learning to track ever-changing languages and dialects. In addition, business departments, such as marketing, accounting, logistics, and purchasing, to name a few, increasingly need machine learning experts to help them make informed business decisions. Knowing machine learning can give you a step up in nearly any position, as modeling and predicting are critical business needs.

    Are machine learning skills in demand?

    Yes, machine learning skills are in high demand. According to a report by the World Economic Forum, demand for AI and ML specialists is expected to grow by 40% between 2023 and 2027.

    How much math do I need to take a machine learning course?

    If you're looking to develop a high-level understanding of machine learning concepts, you don't need much math. If you want to dive deeper and make machine learning your career (as opposed to an added value to your existing career), a foundation in statistics and algebra is helpful. If you don't have a mathematical background, that's okay. We'll teach you everything you need, and our instructors are a lot less scary than your high school calculus teacher.

    Do I need to download machine learning software to learn on DataCamp?

    You do not need to download anything while learning with DataCamp. All the tools we use are web-based.

    Diğer teknolojiler ve konular

    teknoloji

    konu

    DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

    Mobil kurslarımız ve günlük 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleyin.

    Download on the App StoreGet it on Google Play