Kurs
Python'da Eksik Verilerle Çalışma
- Orta SeviyeBeceri Seviyesi
- 4.8+
- 224 inceleme
Pythonda eksik verileri tespit etme, analiz etme, kaldırma ve yerine değer atama becerisi kazanın.
Veri İşleme
Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Kurs
Pythonda eksik verileri tespit etme, analiz etme, kaldırma ve yerine değer atama becerisi kazanın.
Veri İşleme
Kurs
ML veri yönetimi için Veri Sürüm Kontrolünü keşfedin. Ana kurulum, otomatikleştirilmiş iş akışları ve modellerin sorunsuz bir şekilde değerlendirilmesi.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Sinir ağlarının temellerini ve TensorFlow kullanarak derin öğrenme modellerini nasıl oluşturacağınızı öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Bilgisayarların nasıl çalıştığını öğrenin, verimli algoritmalar tasarlayın ve gerçek dünyadaki sorunları çözmek için hesaplama teorisini keşfedin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.
Uygulamalı Finans
Kurs
PostgreSQL veritabanında saklanan ham, dağınık verilerinizi kontrol altına alıp doğru içgörüler elde etmeyi öğrenin.
Veri Hazırlama
Kurs
Power BIda gelir tablosu ve bilançoyu nasıl kullanacağınızı keşfedin
Uygulamalı Finans
Kurs
Power BIda veri hazırlama, görselleştirme ve korelasyon katsayılarını hesaplama için Python komut dosyalarını kullanmayı öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Metin, görseller, ses ve videoyu Hugging Face’in en yeni yapay zeka modelleriyle birleştir, yeni görseller ve videolar oluştur!
Yapay Zeka
Kurs
Python ile Databricks’i ustalaştırın: kimlik doğrulama, küme yönetimi, iş otomasyonu ve AI modellerini programlı sorgulama.
Yapay Zeka
Kurs
Learn how to use Power BI for supply chain analytics in this case study. Create a make vs. buy analysis tool, calculate costs, and analyze production volumes.
Veri Görselleştirme
Kurs
Windsurf ile kodlamanızı hızlandırın. Windsurf, daha hızlı geliştirme, hata ayıklama ve dağıtım yapmanıza yardımcı olan yapay zeka destekli bir IDEdir.
Yapay Zeka
Kurs
Bu kurs, Pythonda temel bir makine öğrenimi izleme sistemi oluşturmak için bilmeniz gereken her şeyi kapsar.
Makine Öğrenmesi
Kurs
TorchTune kullanarak Llamayı özel görevler için ince ayar yapın ve niceleme gibi verimli ince ayar tekniklerini öğrenin.
Yapay Zeka
Kurs
Tidymodels ile sınıflandırma ve regresyon tahminleri yapmak için ağaç tabanlı modeller ve kümeleri kullanmayı öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Polars’ı metin işleme, kayan istatistikler, DataFrame birleştirmeleri ve gelişmiş analitiklerle ileri taşıyın.
Veri İşleme
Kurs
Temiz veri girişi sağlamayı öğrenin ve pazarlama verilerinizi görüntülemek için dinamik gösterge panelleri oluşturun.
Raporlama
Kurs
Microsoft Fabric altyapınızı nasıl kuracağınızı ve yöneteceğinizi öğrenin.
Diğer
Kurs
Pythonun Great Expectations kütüphanesi ile veri bilimi ve veri mühendisliği iş akışlarında yüksek veri kalitesini sağlayın.
Veri Mühendisliği
Kurs
In this course youll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Bu kursta lineer modeller kullanarak çıkarım yapmayı öğreneceksiniz.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Dash ve Plotly ile etkileşimli ve içgörü açısından zengin gösterge panelleri oluşturmayı öğrenin.
Veri Görselleştirme
Kurs
Biyomedikal görüntü verilerini keşfetmenin, işlemenin ve ölçmenin temellerini öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Deploy, secure, and operate apps on AWS with Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch, and X-Ray. Hands-on prep for the DVA-C02 exam.
Bulut
Kurs
Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.
Bulut
Kurs
Exploring Data Transformation with Google Cloud
Bulut
Kurs
Kaggledaki yarışmalara nasıl yaklaşacağınızı ve kazanacağınızı öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
İyileştirme ve optimizasyon teknikleri dahil olmak üzere güçlü Derin Pekiştirme Öğrenimi algoritmalarını öğrenin ve kullanın.
Yapay Zeka
Kurs
Databricks Genie space’i uçtan uca oluşturun: açıklamalar, eş anlamlılar, talimatlar, tablo ilişkileri, örnek sorgular, izleme ve kıyaslamalar.
Veri Mühendisliği
Kurs
Sonuçları verimli ve etkili bir şekilde iletmeye yardımcı olan, ilgi çekici ve cazip görselleştirmeler oluşturmayı öğrenin.
Veri Görselleştirme
Veri bilimi, verilerden bilgi elde etmeye odaklanan bir uzmanlık alanıdır. Veri bilimciler, programlama becerilerini, bilimsel yöntemleri, algoritmaları ve daha fazlasını kullanarak eyleme dönüştürülebilir içgörüler oluşturmak için verileri analiz eder.
Python veya R gibi bir programlama dili öğrenmeniz ve matematik ve istatistik ilkelerine hakim olmanız gerekir. Veri analizi yöntemleri ve veri bilimi araçları hakkında bilgi sahibi olmak da önemlidir. Veri bilimini öğrenmenin birçok yolu vardır. Bir diploma veya üniversite eğitimi gibi resmi eğitim araçlarının yanı sıra kendi hızınızda öğrenmenize yardımcı olacak birçok başka kaynak vardır. Bunun yanında çevrimiçi kurslar ve eğitimlerin yanı sıra kitaplar, videolar ve daha fazlası bulunur.
Veri bilimciler, matematik ve istatistik bilgisinin yanı sıra Python, R ve SQL gibi dillerde programlama becerilerine ihtiyaç duyarlar. Veri bilimi ayrıca büyük veri kümeleriyle çalışma becerisi, veri görselleştirme, veri düzenleme ve veritabanı yönetimi bilgisi gerektirir. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme becerileri de kullanışlı olabilir.
Profesyonel açıdan bakıldığında hemen hemen her sektör veri bilimini bir dereceye kadar kullanabilir. Sağlık kuruluşları, hastalıkları tespit etmek ve tedavi etmek için veri bilimini kullanırken finans şirketleri dolandırıcılığı tespit etmek ve önlemek için veri bilimini kullanır. Her türlü sektör, öneri sistemleri oluşturmak ve müşteri kaybını analiz etmek gibi pazarlama faaliyetleri için veri bilimini kullanır.
Evet, veri bilimi ABD'de ve dünya çapında en hızlı büyüyen sektörler arasında yer alıyor. Aynı zamanda orada en iyi kazandıran kariyerlerden biridir. Payscale'den alınan verilere göre deneyimli veri bilimciler ortalama 97.609 dolar kazanıyor ve ABD'de beş üzerinden dört yıldızlı memnuniyet derecesine sahip.
Burada dikkate alınması gereken birkaç şey var. İlk olarak, veri bilimi diploması almak için yüksek oranda rekabet gerekebilir çünkü genellikle sürekli olarak yüksek notlar almak gerekir. Benzer şekilde, veri bilimi için gerekli becerilerin çoğu çok fazla çalışma ve sabır gerektirir. Gerekli tüm temel bilgilere hakim olmak birkaç ay sürebilir ve giriş seviyesinde bir pozisyonu güvence altına almak için çok fazla uygulamalı deneyim gerekebilir.
Evet, Python, R, SQL, Java ve C/C++ gibi dillerde biraz kodlama deneyimine ihtiyacınız olacak. Bununla birlikte, nispeten basit sözdizimi nedeniyle Python programlama dili genellikle yeni başlayanlar arasında tercih edilen seçimdir.
Önceden kodlama deneyimi ve/veya matematik geçmişi olmayan bir kişi için, giriş seviyesindeki bir veri bilimci düzeyine ulaşmak genellikle 7 ila 12 aylık yoğun çalışmalar gerektirebilir. Ancak veri biliminin yalnızca teorik temelini öğrenmenin sizi gerçek bir veri bilimci yapmayabileceğini unutmamak gerekir.
Veri biliminin temellerine hakim olduktan sonra makine öğrenmesi, yapay zeka, büyük veri analizi, iş analitiği ve zekası, veri madenciliği ve daha birçok çeşitli alanda uzmanlaşabilirsiniz.
Mobil kurslarımız ve günlük 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleyin.