Kurs
KNIME'da Veri Manipülasyonu
- TemelBeceri Seviyesi
- 4.8+
- 225
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
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.Kurs
KNIME ile veri işlemeyi otomatikleştirin, birleştirme, toplama, veritabanı iş akışları ve gelişmiş dosya işlemeyi öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
Veri İşleme
Kurs
Yerleşik seçenekler ve özel formüller oluşturarak verilerinizde koşullu biçimlendirmeyi kullanmayı öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Learn how to use PostgreSQL to handle time series analysis effectively and apply these techniques to real-world data.
Veri İşleme
Kurs
Perakende verilerini analiz ederek ve film önerileri oluşturarak R ile pazar sepeti analizinde ilişki kurallarını keşfedin.
Veri İşleme
Kurs
Sonuçlarınızı iyileştirmek için ipuçları içeren çeşitli imputasyon teknikleriyle eksik verileri teşhis edin, görselleştirin ve tedavi edin.
Veri İşleme
Kurs
Stanford Açık Polislik Projesi veri setini inceleyin ve pandas kullanarak cinsiyetin polis davranışları üzerindeki etkisini analiz edin.
Veri İşleme
Kurs
Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.
Veri İşleme
Kurs
Python Pandas kütüphanesini kullanarak tablo formatındaki veri kümelerini etkili ve verimli bir şekilde birleştirmeyi öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Twitter verilerini çıkarın ve görselleştirin, duygu ve ağ analizi yapın ve tweetlerinizin coğrafi konumunu haritalayın.
Veri İşleme
Kurs
Gelişmiş dplyr dönüşümlerini gerçekleştirmeyi ve dplyr ve ggplot2 kodunu işlevlere dahil etmeyi öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Master the essential skills of data manipulation in Julia. Learn how to inspect, transform, group, and visualize DataFrames using real-world datasets.
Veri İşleme
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.