Kurs
Tidyverse'te Kategorik Veriler
- TemelBeceri Seviyesi
- 4.8+
- 177 inceleme
Sınıflandırmaya hazır olun! Bu kursta, Tidyverse ortamını kullanarak iş unvanları veya anket yanıtları gibi sayısal olmayan verilerle çalışacaksınız.
Veri İşleme
Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Kurs
Sınıflandırmaya hazır olun! Bu kursta, Tidyverse ortamını kullanarak iş unvanları veya anket yanıtları gibi sayısal olmayan verilerle çalışacaksınız.
Veri İşleme
Kurs
igraph paketi ile ağ verilerini analiz etmeyi ve görselleştirmeyi öğrenin ve threejs ile etkileşimli ağ grafikleri oluşturun.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Tidyversedeki tidyr ve purrr paketlerini kullanarak makine öğrenimi modellerini oluşturun, keşfedin ve değerlendirin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
R’de A/B testinin temellerini öğrenin; deney tasarlama, veri analizi, sonuç tahmini ve görselleştirmelerle sunumu kapsar.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
data.table kullanarak filtreleme, seçim ve grup bazında istatistik hesaplama gibi veri işlemeyle ilgili temel kavramları öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Finans ve R becerilerinizi kullanarak finansal portföyleri geriye dönük test edin, analiz edin ve optimize edin.
Uygulamalı Finans
Kurs
Risk faktörü getiri serileriyle çalışın, bunların ampirik özelliklerini inceleyin ve risk değerini tahmin edin.
Uygulamalı Finans
Kurs
SAS bilgilerinizi Rye nasıl aktaracağınızı öğrenin ve bu ücretsiz ve güçlü yazılım dilini kullanarak verileri analiz edin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Bu derste sayısal veriler üzerinde istatistiksel çıkarım yapma tekniklerini öğreneceksiniz.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Bu kursta, kategorik verilerle çalışmak için istatistiksel tekniklerden nasıl yararlanabileceğinizi öğreneceksiniz.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Gelişmiş dplyr dönüşümlerini gerçekleştirmeyi ve dplyr ve ggplot2 kodunu işlevlere dahil etmeyi öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Lojistik regresyon ve karar ağaçlarını kullanarak kredi riskini modellemek için gerçek hayattaki bir ortamda istatistiksel modelleme uygulayın.
Uygulamalı Finans
Kurs
leaflet kullanarak etkileşimli web haritaları oluşturmayı kolayca öğrenin.
Veri Görselleştirme
Kurs
Rde savunmacı programlamayı öğrenin; kodunuzu daha sağlam hale getirin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Bir dizi İK analitiği vaka çalışması aracılığıyla istatistiksel testleri nasıl manipüle edeceğinizi, görselleştireceğinizi ve gerçekleştireceğinizi öğrenin.
Keşifsel Veri Analizi
Kurs
Rda zaman serilerini görselleştirmeyi öğrenin, ardından hisse senedi seçimi vaka çalışmasıyla pratik yapın.
Veri Görselleştirme
Kurs
Learn to streamline your machine learning workflows with tidymodels.
Makine Öğrenmesi
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
Bir ölçek veya anketin yapısını doğrulamak için kullanılan ölçüm modellerini oluşturmayı ve değerlendirmeyi öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
R kullanarak tahvilleri değerlendirmek ve analiz etmek için modeller geliştirmek ve faiz oranı değişikliklerinden korumak için öğrenin.
Uygulamalı Finans
Kurs
GAMler, verilerdeki ilişkileri farklı türdeki veri bilimi problemlerine kolayca uyarlanabilen doğrusal olmayan fonksiyonlar olarak modeller.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Yerel dosyalardan ve internet kaynaklarından finansal verilere nasıl erişebileceğinizi öğrenin.
Uygulamalı Finans
Kurs
Diferansiyel gen ekspresyon analizi için Bioconductor paketi limmayı kullanmayı öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
purrr paketini kullanarak listeleri kolayca özetlemeyi ve işlemeyi öğrenin.
Yazılım Geliştirme
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
Rda plotlyyi kullanarak etkileşimli veri görselleştirmeleri oluşturmayı öğrenin ve veri hikayenizi zenginleştirin.
Veri Görselleştirme
Kurs
Makine öğrenimi modelleri için özellik mühendisliğinin ilkelerini ve bunları R tidymodels çerçevesini kullanarak nasıl uygulayacağınızı öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Çok değişkenli verileri analiz etmeyi, görselleştirmeyi ve modellemeyi öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Ağ analizinin temel kavramlarını 4 farklı vaka çalışmasında büyük gerçek dünya veri kümelerine uygulayın.
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 günlük 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleyin.