Kurs
Tidyverse ile Machine Learning
- Orta SeviyeBeceri Seviyesi
- 4.8+
- 115 inceleme
Tidyversedeki tidyr ve purrr paketlerini kullanarak makine öğrenimi modellerini oluşturun, keşfedin ve değerlendirin.
Makine Öğrenmesi
Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Kurs
Tidyversedeki tidyr ve purrr paketlerini kullanarak makine öğrenimi modellerini oluşturun, keşfedin ve değerlendirin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Sonuçlarınızı iyileştirmek için ipuçları içeren çeşitli imputasyon teknikleriyle eksik verileri teşhis edin, görselleştirin ve tedavi edin.
Veri İşleme
Kurs
Perakende verilerini analiz ederek ve film önerileri oluşturarak R ile pazar sepeti analizinde ilişki kurallarını keşfedin.
Veri İşleme
Kurs
Tidyverse araçlarının gücünden yararlanarak, sonuçlarınızı aktaran yayın kalitesinde grafikler ve özel stilize raporlar oluşturun.
Veri Görselleştirme
Kurs
Uzamsal verileri okumayı, keşfetmeyi ve işlemeyi öğrenin, ardından becerilerinizi kullanarak R ile bilgilendirici haritalar oluşturun.
Veri Görselleştirme
Kurs
Bu derste sayısal veriler üzerinde istatistiksel çıkarım yapma tekniklerini öğreneceksiniz.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Bu ders, sezgisel ve görsel bir yaklaşım kullanarak destek vektör makinesini (SVM) tanıtacaktır.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Finans ve R becerilerinizi kullanarak finansal portföyleri geriye dönük test edin, analiz edin ve optimize edin.
Uygulamalı Finans
Kurs
Learn to streamline your machine learning workflows with tidymodels.
Makine Öğrenmesi
Kurs
leaflet kullanarak etkileşimli web haritaları oluşturmayı kolayca öğrenin.
Veri Görselleştirme
Kurs
Lojistik regresyon ve karar ağaçlarını kullanarak kredi riskini modellemek için gerçek hayattaki bir ortamda istatistiksel modelleme uygulayın.
Uygulamalı Finans
Kurs
Risk faktörü getiri serileriyle çalışın, bunların ampirik özelliklerini inceleyin ve risk değerini tahmin edin.
Uygulamalı Finans
Kurs
Rda plotlyyi kullanarak etkileşimli veri görselleştirmeleri oluşturmayı öğrenin ve veri hikayenizi zenginleştirin.
Veri Görselleştirme
Kurs
R ile analitik kullanarak dolandırıcılığı tespit etmeyi öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Bir dizi İK analitiği vaka çalışması aracılığıyla istatistiksel testleri nasıl manipüle edeceğinizi, görselleştireceğinizi ve gerçekleştireceğinizi öğrenin.
Keşifsel Veri Analizi
Kurs
R kullanarak tahvilleri değerlendirmek ve analiz etmek için modeller geliştirmek ve faiz oranı değişikliklerinden korumak için öğrenin.
Uygulamalı Finans
Kurs
Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
Yazılım Geliştirme
Kurs
data.table kullanarak filtreleme, seçim ve grup bazında istatistik hesaplama gibi veri işlemeyle ilgili temel kavramları öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
purrr paketini kullanarak listeleri kolayca özetlemeyi ve işlemeyi öğrenin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Finansal portföyleri geriye dönük test etmek, analiz etmek ve optimize etmek için finans becerilerinizi geliştirin.
Uygulamalı Finans
Kurs
Bir ölçek veya anketin yapısını doğrulamak için kullanılan ölçüm modellerini oluşturmayı ve değerlendirmeyi öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Bu kursta, kategorik verilerle çalışmak için istatistiksel tekniklerden nasıl yararlanabileceğinizi öğreneceksiniz.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Bu kursta, veri bilimini çeşitli yaygın pazarlama görevlerinde nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Diferansiyel gen ekspresyon analizi için Bioconductor paketi limmayı kullanmayı öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
SAS bilgilerinizi Rye nasıl aktaracağınızı öğrenin ve bu ücretsiz ve güçlü yazılım dilini kullanarak verileri analiz edin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
GAMler, verilerdeki ilişkileri farklı türdeki veri bilimi problemlerine kolayca uyarlanabilen doğrusal olmayan fonksiyonlar olarak modeller.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
R’de A/B testinin temellerini öğrenin; deney tasarlama, veri analizi, sonuç tahmini ve görselleştirmelerle sunumu kapsar.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Gelişmiş dplyr dönüşümlerini gerçekleştirmeyi ve dplyr ve ggplot2 kodunu işlevlere dahil etmeyi öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Zamanla değişen volatiliteyi ve risk değerini tahmin etmek için GARCH modellerini belirleyin ve uyarlayın.
Uygulamalı Finans
Kurs
Gerçek vaka çalışması verilerini kullanarak Rda Zaman Serilerini İşleme konusunda bilgilerinizi güçlendirin.
Olasılık ve İstatistik
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.