Kurs
tidyr ile Veriyi Şekillendirme
- Orta SeviyeBeceri Seviyesi
- 4.8+
- 513 inceleme
Analizi kolaylaştırmak için neredeyse tüm veri kümelerini düzenli bir biçime dönüştürün.
Veri İşleme
Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Kurs
Analizi kolaylaştırmak için neredeyse tüm veri kümelerini düzenli bir biçime dönüştürün.
Veri İşleme
Kurs
Bu derste lojistik regresyon ve SVM gibi doğrusal sınıflandırıcıların ayrıntılarını öğreneceksiniz.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Tanımlayıcılar, çok düzeyli miras ve soyut temel sınıflarla OOP becerilerinizi geliştirin!
Yazılım Geliştirme
Kurs
GDPR ilkelerini net biçimde anlayın ve bu kapsamlı kursta GDPR uyumlu süreçleri nasıl kuracağınızı öğrenin.
Veri Okuryazarlığı
Kurs
Java nesnelerini, Collections Frameworkü ve exception yönetimini bir profesyonel gibi öğren – logging dahil!
Yazılım Geliştirme
Kurs
Rda hipotez testi, t-testi, oran testi ve ki-kare testi gibi testleri nasıl ve ne zaman kullanacağınızı öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Sorumlu veri kullanımına yönelik ilkeler, yapay zeka etiği ve pratik beceriler hakkındaki bu kapsamlı eğitimle veri etiğini keşfedin.
Veri Okuryazarlığı
Kurs
LLM’leri ne çalıştırır? Transformer’ların metin modellemeyi nasıl devrimleştirdiğini ve üretken yapay zeka patlamasını nasıl başlattığını keşfedin.
Yapay Zeka
Kurs
MLflow ile makine öğrenmesi uygulamaları geliştirmeyi kolaylaştırmayı öğrenin. MLflow programını, projelerini, modellerini ve model kayıt defterini keşfedin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Uçtan uca veri işlem hattı oluşturun - temizleme ve toplulaştırmadan akış ve orkestrasyona kadar.
Veri Mühendisliği
Kurs
ggplot2de anlamlı açıklayıcı grafikler oluşturmak için fasetleri, koordinat sistemlerini ve istatistikleri kullanmayı öğrenin.
Veri Görselleştirme
Kurs
Kendi SQL raporlarınızı ve gösterge panellerinizi oluşturmayı öğrenin, ayrıca veri keşfi, temizleme ve doğrulama becerilerinizi geliştirin.
Raporlama
Kurs
Veri mühendisleri ve analitik uzmanları için tasarlanmış bu uygulamalı kurs ile dbt becerilerinizi bir üst seviyeye taşıyın.
Veri Mühendisliği
Kurs
Python kütüphanesi scrapy kullanarak internetten bilgi almayı ve ayrıştırmayı öğrenin.
Veri Hazırlama
Kurs
R Markdown, R kodundan dinamik raporlar oluşturmak için kullanımı kolay bir biçimlendirme dilidir.
Raporlama
Kurs
DataFrame’leri geniş biçimden uzun biçime dönüştürün; satır ve sütunları stack/unstack yapın, çoklu indeksli DataFrame’leri düzenleyin.
Veri İşleme
Kurs
Ham verilerden harika içgörülere ulaşmak için verileri olabildiğince hızlı ve doğru bir şekilde temizlemeyi öğrenin.
Veri Hazırlama
Kurs
Bu dört saatlik kursta, Pythonda zaman serisi verilerini analiz etmenin temellerini öğreneceksiniz.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
You learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.
Yapay Zeka
Kurs
Scikit-learn, SHAP ve LIME kullanarak şeffaf, güvenilir ve hesap verebilir AI sistemlerini test etmek ve oluşturmak için gerekli becerileri edinin.
Yapay Zeka
Kurs
Veri hikâyeleştirme, analitiği güçlendiren aranan bir beceridir. Üniversite bölümleri veri kümesiyle bu kursta anlatı oluşturmayı ve görselleştirmeyi öğrenin!
Veri Okuryazarlığı
Kurs
Risk ve performans ölçülerini hesaplamayı ve istenen risk-getiri dengesi için optimal bir portföy oluşturmayı öğrenin.
Uygulamalı Finans
Kurs
Databricks Genie ile veriye sade İngilizceyle sorular sorun - alanlar oluşturun, iş dilini düzenleyin ve kaliteyi izleyin.
Veri Mühendisliği
Kurs
Bu kursta, rastgele değişkenler, dağılımlar ve koşullandırma kavramlarını öğreneceksiniz.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Hızlı veri işleme için Python kütüphanesi olan Polarsı kullanarak verileri verimli bir şekilde dönüştürmeyi, temizlemeyi ve analiz etmeyi öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
Bulut
Kurs
AI ile işe alım, insan operasyonları ve politika etkileşimini daha hızlı ve daha adil hale getirmek için işbirliği yapın.
Yapay Zeka
Kurs
Bu kursda sınıflandırma için makine öğrenmesinin temellerini öğreneceksiniz.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.
Yapay Zeka
Kurs
Pythonda özel ticaret stratejileri uygulamayı öğrenin, bunları geriye dönük test edin ve performanslarını değerlendirin!
Uygulamalı Finans
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.