Kurs
R'de Hiperparametre Ayarlama
- İleri SeviyeBeceri Seviyesi
- 4.8+
- 203
En iyi tahmin sonuçlarını elde etmek için modelinizin hiperparametrelerini nasıl ayarlayacağınızı öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.Kurs
En iyi tahmin sonuçlarını elde etmek için modelinizin hiperparametrelerini nasıl ayarlayacağınızı öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Hayatta kalma analizini kullanarak olay zamanı verileriyle çalışın ve hayatta kalma süresini tahmin edin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Pythonda istatistiksel çıkarım üzerine dört saatlik bu kursta, verilere dayalı sağlam sonuçlar çıkarma konusunda pratik deneyim kazanın.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Pythonda ölçeklenebilir tahmin boru hatlarını tasarlama, otomatikleştirme ve izlemeyi öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Learn how to reduce training times for large language models with Accelerator and Trainer for distributed training
Yapay Zeka
Kurs
Sonuçlarınızı iyileştirmek için ipuçları içeren çeşitli imputasyon teknikleriyle eksik verileri teşhis edin, görselleştirin ve tedavi edin.
Veri İşleme
Kurs
Zamanla değişen volatiliteyi ve risk değerini tahmin etmek için GARCH modellerini belirleyin ve uyarlayın.
Uygulamalı Finans
Kurs
Bir ölçek veya anketin yapısını doğrulamak için kullanılan ölçüm modellerini oluşturmayı ve değerlendirmeyi öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Diferansiyel gen ekspresyon analizi için Bioconductor paketi limmayı kullanmayı öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
İş süreçlerinizi optimize etmede ayrık olay simülasyonunun gücünü keşfedin. Pythonun SimPy paketini kullanarak dijital ikizler geliştirmeyi öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Learn to use AI as a senior engineering partner for code analysis, performance optimization, security, and software architecture decisions.
Yapay Zeka
Kurs
Bu kursta, dağılımlardan hipotez testine, regresyon modellerine ve çok daha fazlasına kadar en sık işlenen istatistik konularına hazırlanacaksınız.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Zaman serisi grafiklerini analiz edin, iki parçalı grafikleri kullanın ve ağ analizinde ileri düzey sorunları çözme becerilerini kazanın.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Gizlilik koruma teknikleriyle hassas bilgileri işlemeyi öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Bayes tahmin yöntemlerini kullanarak doğrusal regresyon modelleri hakkında daha iyi çıkarımlar yapmayı öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
In this course, youll learn how to implement more advanced Bayesian models using RJAGS.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Learn to analyze and model customer choice data in R.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Google Translate gibi ürünlerin arkasındaki modellerin iç işleyişini merak ediyor musunuz?
Yapay Zeka
Kurs
Learn how to write scalable code for working with big data in R using the bigmemory and iotools packages.
Yazılım Geliştirme
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.