Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Kurs
Yaygın grafikler, alternatif görselleştirme türleri ve algı odaklı stil geliştirmelerine genel bir bakışla verilerinizi etkili bir şekilde aktarmayı öğrenin.
Veri Görselleştirme
Kurs
Bu kursta lineer modeller kullanarak çıkarım yapmayı öğreneceksiniz.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Bu ders, makine öğrenimi perspektifinden Rda kümeleme ve boyut indirgemesine giriş sağlar.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Bu kursta, doğrusal regresyon, genelleştirilmiş toplamsal modeller, rastgele ormanlar ve xgboost kullanarak gelecekteki olayları tahmin etmeyi öğreneceksiniz.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Bayesçi veri analizinin ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve Veri Bilimi araç kutunuzda neden yararlı bir araç olduğunu öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
Veri İşleme
Kurs
Use RNA-Seq differential expression analysis to identify genes likely to be important for different diseases or conditions.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Rde tarih ve saatleri ayrıştırma, işleme ve hesaplama temellerini öğrenin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Keşifsel ve doğrulayıcı faktör analizlerini kullanarak kişilik gibi gizil değişkenleri keşfedin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Learn how to make predictions about the future using time series forecasting in R including ARIMA models and exponential smoothing methods.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Yaygın tasarım yapılarını kullanarak anket tasarımı öğrenin, ardından anket sonuçlarını görselleştirin ve analiz edin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
naniar ile eksik verileri görselleştirmeyi, keşfetmeyi ve tamamlamayı kolaylaştırın; tidyverse dostu bir eksik veri yaklaşımı.
Veri Hazırlama
Kurs
Veri modellemede, tahmin için olanlar dahil farklı türleri keşfedin ve Tidyversete doğrusal regresyon ile model değerlendirme ölçütlerini öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Rde tidy framework kullanarak metin verilerini analiz edin.
Veri İşleme
Kurs
R kullanarak zaman serisi verilerine ARIMA (otomatik regresif entegre hareketli ortalama) modellerini uydurma konusunda uzman olun.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
R kullanarak herhangi bir web sitesinden verileri verimli bir şekilde toplama ve indirmeyi öğrenin.
Veri Hazırlama
Kurs
Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Bu ders, tahmin modellerinin nasıl oluşturulacağı ve değerlendirileceği gibi makine öğrenimindeki temel kavramları öğretir.
Makine Öğrenmesi
Kurs
The Generalized Linear Model course expands your regression toolbox to include logistic and Poisson regression.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Rde tarihlerin nasıl çalıştığını öğrenin ve finansal örneklerle if ifadeleri, döngüler ve fonksiyonlar dünyasını keşfedin.
Uygulamalı Finans
Kurs
Veri işleme ve görselleştirme becerileriyle Birleşmiş Milletler Genel Kurulu’nun tarihsel oylamalarını keşfedin.
Keşifsel Veri Analizi
Kurs
Tidymodels ile sınıflandırma ve regresyon tahminleri yapmak için ağaç tabanlı modeller ve kümeleri kullanmayı öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Sınıflandırmaya hazır olun! Bu kursta, Tidyverse ortamını kullanarak iş unvanları veya anket yanıtları gibi sayısal olmayan verilerle çalışacaksınız.
Veri İşleme
Kurs
Yerel dosyalardan ve internet kaynaklarından finansal verilere nasıl erişebileceğinizi öğrenin.
Uygulamalı Finans
Kurs
igraph paketi ile ağ verilerini analiz etmeyi ve görselleştirmeyi öğrenin ve threejs ile etkileşimli ağ grafikleri oluşturun.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
R ile güçlü shinydashboard paketini kullanarak etkileşimli panolar oluşturmayı öğrenin. Hedef kitleniz için dinamik ve etkileyici görselleştirmeler oluşturun.
Raporlama
Kurs
Rda zaman serilerini görselleştirmeyi öğrenin, ardından hisse senedi seçimi vaka çalışmasıyla pratik yapın.
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 günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.