Kurs
Finans için Orta Düzey Python
- Orta SeviyeBeceri Seviyesi
- 4.8+
- 970 inceleme
Datetime, if-statements, DataFrames ve daha fazlasını kullanmayı öğrenerek finans alanındaki Python becerilerinizi geliştirin.
Uygulamalı Finans
Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Kurs
Datetime, if-statements, DataFrames ve daha fazlasını kullanmayı öğrenerek finans alanındaki Python becerilerinizi geliştirin.
Uygulamalı Finans
Kurs
Bu ders, zaman serisi verileri için özellik mühendisliği ve makine öğrenimine odaklanmaktadır.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Tanımlayıcılar, çok düzeyli miras ve soyut temel sınıflarla OOP becerilerinizi geliştirin!
Yazılım Geliştirme
Kurs
Model doğrulamanın temellerini ve doğrulama tekniklerini öğrenin ve doğrulanmış, yüksek performanslı modeller oluşturmaya başlayın.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Pythonda özel ticaret stratejileri uygulamayı öğrenin, bunları geriye dönük test edin ve performanslarını değerlendirin!
Uygulamalı Finans
Kurs
Makine öğreniminin dünyasına dalın ve uçtan uca modellerin nasıl tasarlanacağını, eğitileceğini ve uygulanacağını keşfedin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Dize işleme hakkında bilgi edinin ve düzenli ifadeleri kullanmada ustalaşın.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Bu dört saatlik kursta, Pythonda zaman serisi verilerini analiz etmenin temellerini öğreneceksiniz.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Create interactive data visualizations in Python using Plotly.
Veri Görselleştirme
Kurs
Panda becerilerinizi geliştirin ve birleştirme, dilimleme, görselleştirme ve daha fazlasını yaparak pazarlama sorularını yanıtlayın!
Keşifsel Veri Analizi
Kurs
Kodunuzu daha kolay kullanmak ve başkalarıyla paylaşmak için kendi Python paketlerinizi oluşturmayı öğrenin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
Uygulamalı Finans
Kurs
Kredi başvuru verilerini nasıl hazırlayacağınızı öğrenin, makine öğrenimi ve iş kurallarını uygulayarak riski azaltın ve karlılığı garantileyin.
Uygulamalı Finans
Kurs
Bu derste, SciPy kütüphanesini kullanarak hiyerarşik ve k-ortalamaları kümeleme gibi teknikler aracılığıyla denetimsiz öğrenme ile tanışacaksınız.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Keras ile derin öğrenme modelleri geliştirmeye başlamayı öğrenin.
Yapay Zeka
Kurs
Pythonda Grid, Random ve Informed Search dahil olmak üzere otomatik hiperparametre ayarlama tekniklerini öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Polars’ı metin işleme, kayan istatistikler, DataFrame birleştirmeleri ve gelişmiş analitiklerle ileri taşıyın.
Veri İşleme
Kurs
Seaborn’un gelişmiş görselleştirme araçlarıyla kolayca güzel ve bilgilendirici görselleştirmeler oluşturun.
Veri Görselleştirme
Kurs
Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.
Makine Öğrenmesi
Kurs
SpaCynin temel işlemlerini öğrenin ve doğal dil işleme için modeller eğitin. Yapılandırılmamış verilerden bilgi çıkarın ve kalıpları eşleştirin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Metinden yararlı bilgileri çıkarmak ve bunları makine öğrenimi için uygun bir biçime dönüştürmek için teknikler öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
In this course, youll learn the basics of relational databases and how to interact with them.
Veri İşleme
Kurs
Müşteriler ürünlerinizden memnun mu, yoksa hizmetiniz yetersiz mi? Uçtan uca duygu analizi görevini nasıl gerçekleştireceğinizi öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Reshape DataFrames from a wide to long format, stack and unstack rows and columns, and wrangle multi-index DataFrames.
Veri İşleme
Kurs
Bir sonraki kodlama mülakatlarına Python ile hazırlan.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Dash ve Plotly ile etkileşimli ve içgörü açısından zengin gösterge panelleri oluşturmayı öğrenin.
Veri Görselleştirme
Kurs
Python kullanarak akıllı ajanlar oluşturmayı, bu ajanların mantık yürütmesini, hareket etmesini ve gerçek dünyadaki görevleri çözmesini öğrenin.
Yapay Zeka
Kurs
İstatistiksel olarak düşünmek ve verilerinizin dilini konuşmak için ihtiyacınız olan temeli oluşturun.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Learn how to detect fraud using Python.
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.