Kurs
Quantitative Risk Management in Python
- İleri SeviyeBeceri Seviyesi
- 4.8+
- 221 inceleme
Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.
Uygulamalı Finans
Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Kurs
Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.
Uygulamalı Finans
Kurs
Bu kurs, Pythonda temel bir makine öğrenimi izleme sistemi oluşturmak için bilmeniz gereken her şeyi kapsar.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Pythonun Great Expectations kütüphanesi ile veri bilimi ve veri mühendisliği iş akışlarında yüksek veri kalitesini sağlayın.
Veri Mühendisliği
Kurs
Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.
Veri İşleme
Kurs
Sinir ağlarının temellerini ve TensorFlow kullanarak derin öğrenme modellerini nasıl oluşturacağınızı öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Birden çok açıklayıcı değişkenle doğrusal ve lojistik regresyon yapmayı öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Üretime hazır performans için Polars işlem hattını optimize etmeyi, ölçeklendirmeyi ve test etmeyi öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Using Python and NumPy, learn the most fundamental financial concepts.
Uygulamalı Finans
Kurs
Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.
Yapay Zeka
Kurs
This course will show you how to integrate spatial data into your Python Data Science workflow.
Veri İşleme
Kurs
Rastgele değişkenler, ortalama ve varyans, olasılık dağılımları ve koşullu olasılıklar gibi temel olasılık kavramlarını öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Pythonda ham ses dosyalarından konuşmayı yüklemeyi, dönüştürmeyi ve transkripsiyonunu yapmayı öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Pythonda ARIMA modelleri hakkında bilgi edinin ve zaman serisi analizinde uzman olun.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Bu kursta tahmin yapmak için lojistik regresyon modellerini kullanmayı ve sunmayı öğreneceksiniz.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Learn to solve real-world optimization problems using Pythons SciPy and PuLP, covering everything from basic to constrained and complex optimization.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Doğrusal modeller, karar ağaçları, rastgele ormanlar ve sinir ağlarıyla hisse senedi verisi değerlerini modellemeyi ve tahmin etmeyi öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Explore association rules in market basket analysis with Python by bookstore data and creating movie recommendations.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Learn all about the advantages of Bayesian data analysis, and apply it to a variety of real-world use cases!
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Learn how to calculate meaningful measures of risk and performance, and how to compile an optimal portfolio for the desired risk and return trade-off.
Uygulamalı Finans
Kurs
Kaggledaki yarışmalara nasıl yaklaşacağınızı ve kazanacağınızı öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Sonuçları verimli ve etkili bir şekilde iletmeye yardımcı olan, ilgi çekici ve cazip görselleştirmeler oluşturmayı öğrenin.
Veri Görselleştirme
Kurs
This course will equip you with the skills to analyze, visualize, and make sense of networks using the NetworkX library.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Leverage the power of Python and PuLP to optimize supply chains.
Keşifsel Veri Analizi
Kurs
Birlikte çalışan AI ekipleri kurun, iş akışlarını otomatikleştirin ve CrewAI ile içerik üretin.
Yapay Zeka
Kurs
Python ile gerçek dünya uygulamaları geliştirin—temiz ve sürdürülebilir kod yazmak için OOP ve yazılım mühendisliği ilkelerini kullanın.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Bu dört saatlik kursta veri analizinizdeki anormallikleri tespit edin ve Python istatistik araç setinizi genişletin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Metin, görseller, ses ve videoyu Hugging Face’in en yeni yapay zeka modelleriyle birleştir, yeni görseller ve videolar oluştur!
Yapay Zeka
Kurs
MongoDB ile esnek yapılandırılmış verileri işlemeyi ve analiz etmeyi öğrenin.
Veri Mühendisliği
Kurs
Learn to design and run your own Monte Carlo simulations using Python!
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Gelişmiş LLMlerle pratik deneyim kazanırken, GenAI modellerinin insan değerlerini gerçek anlamda yansıtmasını sağlamayı öğrenin.
Yapay Zeka
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.