Kurs
KNIME'da Veri Manipülasyonu
- TemelBeceri Seviyesi
- 4.8+
- 248 inceleme
KNIME ile veri işlemeyi otomatikleştirin, birleştirme, toplama, veritabanı iş akışları ve gelişmiş dosya işlemeyi öğrenin.
Veri İşleme
Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Kurs
KNIME ile veri işlemeyi otomatikleştirin, birleştirme, toplama, veritabanı iş akışları ve gelişmiş dosya işlemeyi öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
SAS bilgilerinizi Rye nasıl aktaracağınızı öğrenin ve bu ücretsiz ve güçlü yazılım dilini kullanarak verileri analiz edin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
Bulut
Kurs
Makine öğrenimi uygulamalarını otomatikleştirmek ve ölçeklendirmek için gerekli araçlar ve uygulamalar dahil olmak üzere MLOps hakkında bilgi edinin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Diferansiyel gen ekspresyon analizi için Bioconductor paketi limmayı kullanmayı öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
GAMler, verilerdeki ilişkileri farklı türdeki veri bilimi problemlerine kolayca uyarlanabilen doğrusal olmayan fonksiyonlar olarak modeller.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Bu kursta, veri bilimini çeşitli yaygın pazarlama görevlerinde nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Gelişmiş dplyr dönüşümlerini gerçekleştirmeyi ve dplyr ve ggplot2 kodunu işlevlere dahil etmeyi öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Makine öğrenimi modelleri için özellik mühendisliğinin ilkelerini ve bunları R tidymodels çerçevesini kullanarak nasıl uygulayacağınızı öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Zaman serisi grafiklerini analiz edin, iki parçalı grafikleri kullanın ve ağ analizinde ileri düzey sorunları çözme becerilerini kazanın.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
Bulut
Kurs
Gerçek vaka çalışması verilerini kullanarak Rda Zaman Serilerini İşleme konusunda bilgilerinizi güçlendirin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Zamanla değişen volatiliteyi ve risk değerini tahmin etmek için GARCH modellerini belirleyin ve uyarlayın.
Uygulamalı Finans
Kurs
Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
Bulut
Kurs
Bu vaka çalışmasıyla Tableauda İK veri analizini keşfedin.
Veri Görselleştirme
Kurs
Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
Bulut
Kurs
Train more powerful models with a single GPU, learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU.
Bulut
Kurs
Bu kursta, insan kaynakları alanında makine öğrenimini nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz.
Makine Öğrenmesi
Kurs
This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
Bulut
Kurs
Tahvillerin nasıl çalıştığını ve fiyatlandırılmasını öğrenin ve numpy ve numpy-financial paketlerini kullanarak bazı risklerini değerlendirin.
Uygulamalı Finans
Kurs
Master big data analysis with Spark ve sparklyr paketiyle Rde çalışın, Spark MLIbi 4 saatte keşfedin.
Veri Mühendisliği
Kurs
This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
Bulut
Kurs
Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
Bulut
Kurs
In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
Bulut
Kurs
Enhance your Tableau skills with this case study on inventory analysis. Analyze a dataset, create calculated fields, and create visualizations.
Veri Görselleştirme
Kurs
R ile metin madenciliği için kelime torbası tekniğini öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Bu kurs, finansal ticaretin temellerini ve quantstratı kullanarak sinyal tabanlı ticaret stratejileri oluşturmayı ele almaktadır.
Uygulamalı Finans
Kurs
Bayes tahmin yöntemlerini kullanarak doğrusal regresyon modelleri hakkında daha iyi çıkarımlar yapmayı öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.
Bulut
Kurs
Rde Doğal Dil İşleme alanında başarılı olmak için gerekli tüm beceri ve araçlara genel bir bakış edinin.
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.