Kurs
Python ile Machine Learning İzleme
- İleri SeviyeBeceri Seviyesi
- 4.8+
- 376 inceleme
Bu kurs, Pythonda temel bir makine öğrenimi izleme sistemi oluşturmak için bilmeniz gereken her şeyi kapsar.
Makine Öğrenmesi
Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Kurs
Bu kurs, Pythonda temel bir makine öğrenimi izleme sistemi oluşturmak için bilmeniz gereken her şeyi kapsar.
Makine Öğrenmesi
Kurs
JUnit ve Mockito kullanarak Javada etkili testler yazmayı öğrenin ve sağlam, güvenilir uygulamaları güvenle oluşturun.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Bu derste, rastgele etkilerle hiyerarşik modellerin uyarlanmasını öğreneceksiniz.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Daha doğru ve güvenilir RAG sistemleri için Graph RAG ve hibrit RAG kullanın.
Yapay Zeka
Kurs
Python ile Databricks’i ustalaştırın: kimlik doğrulama, küme yönetimi, iş otomasyonu ve AI modellerini programlı sorgulama.
Yapay Zeka
Kurs
Pythonda ARIMA modelleri hakkında bilgi edinin ve zaman serisi analizinde uzman olun.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Bu kursta lineer modeller kullanarak çıkarım yapmayı öğreneceksiniz.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Kaggledaki yarışmalara nasıl yaklaşacağınızı ve kazanacağınızı öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
AWSde sunucusuz teknolojileri kullanarak akış verileriyle nasıl çalışılacağını öğrenin.
Bulut
Kurs
Risk ve performans ölçülerini hesaplamayı ve istenen risk-getiri dengesi için optimal bir portföy oluşturmayı öğrenin.
Uygulamalı Finans
Kurs
Python ile gerçek dünya uygulamaları geliştirin—temiz ve sürdürülebilir kod yazmak için OOP ve yazılım mühendisliği ilkelerini kullanın.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Gelişmiş LLMlerle pratik deneyim kazanırken, GenAI modellerinin insan değerlerini gerçek anlamda yansıtmasını sağlamayı öğrenin.
Yapay Zeka
Kurs
Keşifsel ve doğrulayıcı faktör analizlerini kullanarak kişilik gibi gizil değişkenleri keşfedin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Bagging, boosting ve stacking gibi topluluk teknikleriyle Pythonda gelişmiş ve etkili makine öğrenmesi modelleri oluşturmayı öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
LlamaIndex kullanarak planlama, arama, hatırlama ve işbirliği yapabilen yapay zeka ajan iş akışları oluşturun.
Yapay Zeka
Kurs
Veri Bilimcilerin zamanlarının %70-80’ini harcadığı zorlu ayrıntıları öğrenin; veri düzenleme ve özellik mühendisliği.
Veri İşleme
Kurs
Accelerator ve Trainer ile dağıtık eğitimde büyük dil modellerinin eğitim sürelerini nasıl azaltacağınızı öğrenin
Yapay Zeka
Kurs
Python makine öğrenmesi mülakat sorularıyla bilginizi geliştirin, bir sonraki mülakatınıza hazır olun.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.
Verileri İçe Aktarma ve Temizleme
Kurs
TaskFlow API, varlık tabanlı zamanlama ve ertelenebilir sensörlerle DAG’ler oluşturun; kalite kontrolleriyle uçtan uca SQL ETL hattı çalıştırın.
Veri Mühendisliği
Kurs
Yinelemeli sorgular yazmayı ve hiyerarşik veri yapılarını sorgulamayı öğrenin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Zamanın testinden geçen boru hatları inşa etmeyi öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Kodunuzdaki karmaşıklığı S3 ve R6 sistemleriyle nesne yönelimli programlama kullanarak yönetin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Keras ile Python kullanarak görüntü analizi yapmayı öğrenin. Bunun için evrişimli sinir ağları oluşturun, eğitin ve değerlendirin.
Yapay Zeka
Kurs
Gelişmiş olasılık, risk değerlendirmesi ve simülasyon teknikleri için daha iyi sezgi geliştirerek veri odaklı iş kararlarını güvenle verin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
RNNleri kullanarak metin duygularını sınıflandırmayı, cümleler oluşturmayı ve metinleri diller arasında çevirmeyi öğrenin.
Yapay Zeka
Kurs
Sonuçlarınızı iyileştirmek için ipuçları içeren çeşitli imputasyon teknikleriyle eksik verileri teşhis edin, görselleştirin ve tedavi edin.
Veri İşleme
Kurs
JDBC ile Javayı PostgreSQLe bağlayın. Güvenli sorgular yazın, işlemleri yönetin ve büyük veri kümelerini verimli bir şekilde işleyin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Koşullu olasılıklar, A/B testi, önyargı-varyans dengesi ve daha fazlası gibi kavramları gözden geçirerek bir sonraki istatistik mülakatına hazırlanın.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Kullanıcılarınız için olumlu deneyimler sağlamaya yardımcı olmak üzere kendi büyük verinizi kullanmayı öğrenin.
Makine Öğrenmesi
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.