Kurs
Vaka Çalışması: R ile Şehir Zaman Serisi Verilerini Analiz Etme
- Orta SeviyeBeceri Seviyesi
- 4.8+
- 147 inceleme
Gerçek vaka çalışması verilerini kullanarak Rda Zaman Serilerini İşleme konusunda bilgilerinizi güçlendirin.
Olasılık ve İstatistik
Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Kurs
Gerçek vaka çalışması verilerini kullanarak Rda Zaman Serilerini İşleme konusunda bilgilerinizi güçlendirin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Perakende verilerini analiz ederek ve film önerileri oluşturarak R ile pazar sepeti analizinde ilişki kurallarını keşfedin.
Veri İşleme
Kurs
Bu kursta, veri bilimini çeşitli yaygın pazarlama görevlerinde nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Bayes tahmin yöntemlerini kullanarak doğrusal regresyon modelleri hakkında daha iyi çıkarımlar yapmayı öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Finansal portföyleri geriye dönük test etmek, analiz etmek ve optimize etmek için finans becerilerinizi geliştirin.
Uygulamalı Finans
Kurs
R ile analitik kullanarak dolandırıcılığı tespit etmeyi öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
İnsan kanseri veri setini kullanarak Bioconductor yardımıyla ChIP-seq verilerini analiz etme ve yorumlama yöntemlerini öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Rde Doğal Dil İşleme alanında başarılı olmak için gerekli tüm beceri ve araçlara genel bir bakış edinin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Büyük verilerle Rde çalışmak için bigmemory ve iotools paketlerini kullanarak ölçeklenebilir kod yazmayı öğrenin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Gerçek hayattaki senaryolar için eğlenceli Shiny uygulamaları geliştirirken Shiny becerilerinizi geliştirin!
Raporlama
Kurs
ggplot2 ve trelliscopejs kullanarak Rda büyük verileri görselleştirmeyi öğrenin.
Veri Görselleştirme
Kurs
Sonuçlarınızı iyileştirmek için ipuçları içeren çeşitli imputasyon teknikleriyle eksik verileri teşhis edin, görselleştirin ve tedavi edin.
Veri İşleme
Kurs
Olumlu ve olumsuz dili, belirli duygusal niyetleri belirleyerek ve etkileyici görselleştirmeler yaparak duygu analizini öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
ABD Nüfus Sayımı Bürosu’nun demografik verilerini tidyverse araçlarıyla hızla görselleştirmeyi ve keşfetmeyi öğrenin.
Keşifsel Veri Analizi
Kurs
Rda boyut indirgeme tekniklerini öğrenin ve kendi verileriniz ve modelleriniz için özellik seçimi ve çıkarma konusunda uzmanlaşın.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Twitter verilerini çıkarın ve görselleştirin, duygu ve ağ analizi yapın ve tweetlerinizin coğrafi konumunu haritalayın.
Veri İşleme
Kurs
Bu kursta, dağılımlardan hipotez testine, regresyon modellerine ve çok daha fazlasına kadar en sık işlenen istatistik konularına hazırlanacaksınız.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Bu kursta, flexdashboard ve shiny kullanarak statik ve etkileşimli gösterge panelleri oluşturmayı öğreneceksiniz.
Raporlama
Kurs
Bu kurs, data.table ile veri kümelerini birleştirme ve birleştirme yöntemlerini gösterecektir.
Veri İşleme
Kurs
Zamanla değişen volatiliteyi ve risk değerini tahmin etmek için GARCH modellerini belirleyin ve uyarlayın.
Uygulamalı Finans
Kurs
C++ kullanarak R kodunuzun performansını önemli ölçüde artırın.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Rda iş süreçlerini analiz etmeyi ve devasa olay veri kümelerinden eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmeyi öğrenin.
Raporlama
Kurs
Önemli talep faktörlerini belirlemeyi öğrenin, mevsimsel etkileri inceleyin ve gerçek bir örnekten ürün hiyerarşisi için talebi tahmin edin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Hisse senetlerini değerlemenin temellerini öğrenin.
Uygulamalı Finans
Kurs
Bu kursta, RJAGS kullanarak daha gelişmiş Bayes modellerini nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Rde düzenli ifadeleri ve dize mesafelerini öğrenerek metin verilerini işleyin, analiz edin ve daha fazlasını yapın.
Yazılım Geliştirme
Kurs
En iyi tahmin sonuçlarını elde etmek için modelinizin hiperparametrelerini nasıl ayarlayacağınızı öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.
Yazılım Geliştirme
Kurs
purrr ile öğrenmeye devam ederek sağlam, temiz ve bakımı kolay yinelemeli kod oluşturun.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Çalışan devir oranını tahmin edin ve elde tutma stratejileri tasarlayın.
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 günlük 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleyin.