Kurs
Great Expectations ile Veri Kalitesine Giriş
- Orta SeviyeBeceri Seviyesi
- 4.7+
- 372 inceleme
Pythonun Great Expectations kütüphanesi ile veri bilimi ve veri mühendisliği iş akışlarında yüksek veri kalitesini sağlayın.
Veri Mühendisliği
Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Kurs
Pythonun Great Expectations kütüphanesi ile veri bilimi ve veri mühendisliği iş akışlarında yüksek veri kalitesini sağlayın.
Veri Mühendisliği
Kurs
Toplu işleme ve akış arasındaki fark, akış sistemlerinin ölçeklendirilmesi ve gerçek dünya uygulamaları hakkında bilgi edinin.
Veri Mühendisliği
Kurs
Sigmada kullanıcı girdilerini, eylemleri ve gelişmiş arayüzleri kullanarak etkileşimli AI uygulamaları oluşturun, kodlama gerekmez.
Raporlama
Kurs
Sonuçları verimli ve etkili bir şekilde iletmeye yardımcı olan, ilgi çekici ve cazip görselleştirmeler oluşturmayı öğrenin.
Veri Görselleştirme
Kurs
Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.
Veri Görselleştirme
Kurs
Visualize seasonality, trends and other patterns in your time series data.
Veri Görselleştirme
Kurs
In this case study, you’ll use visualization techniques to find out what skills are most in-demand for data scientists, data analysts, and data engineers.
Veri Görselleştirme
Kurs
This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
Bulut
Kurs
TorchTune kullanarak Llamayı özel görevler için ince ayar yapın ve niceleme gibi verimli ince ayar tekniklerini öğrenin.
Yapay Zeka
Kurs
Gerçek dünya örneklerini kullanarak SQL Serverda tetikleyicileri nasıl tasarlayacağınızı ve uygulayacağınızı öğrenin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.
Veri İşleme
Kurs
Pythonda ARIMA modelleri hakkında bilgi edinin ve zaman serisi analizinde uzman olun.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
Veri İşleme
Kurs
Keşifsel ve doğrulayıcı faktör analizlerini kullanarak kişilik gibi gizil değişkenleri keşfedin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Learn how to build advanced and effective machine learning models in Python using ensemble techniques such as bagging, boosting, and stacking.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Power BIda gelir tablosu ve bilançoyu nasıl kullanacağınızı keşfedin
Uygulamalı Finans
Kurs
Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.
Veri İşleme
Kurs
Learn all about the advantages of Bayesian data analysis, and apply it to a variety of real-world use cases!
Olasılık ve İstatistik
Kurs
You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Bulut
Kurs
Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.
Yapay Zeka
Kurs
Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.
Bulut
Kurs
Bu dört saatlik kursta veri analizinizdeki anormallikleri tespit edin ve Python istatistik araç setinizi genişletin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Explore association rules in market basket analysis with Python by bookstore data and creating movie recommendations.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Unlock your datas potential by learning to detect and mitigate bias for precise analysis and reliable models.
Veri Yönetimi
Kurs
Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Hataları yakalayıp işleyen ve aynı anda gerçekleşen birden fazla işlemi kontrol eden komut dosyaları yazmayı öğrenin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Satış analizini ve stratejik karar vermeyi güçlendirmek için perakende veri vaka çalışmasında Alteryx Designerı keşfedin.
Veri Hazırlama
Kurs
RNNleri kullanarak metin duygularını sınıflandırmayı, cümleler oluşturmayı ve metinleri diller arasında çevirmeyi öğrenin.
Yapay Zeka
Kurs
In this course youll learn how to perform inference using linear models.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
İş mükemmelliği için stratejik veri yönetiminde uzmanlaşın.
Veri Yönetimi
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 günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.