Name: İş Dünyası için Data Science
Rating: 4.832820512820513 (975 reviews)

Kurs Açıklaması

İşletmeler için Veri Bilimini Kullanmayı Öğrenin

Veri bilimi nedir ve bunu kuruluşunuzu güçlendirmek için nasıl kullanabilirsiniz? Bu kurs, veri ekibinizde ihtiyaç duyduğunuz beceriler ve kuruluşunuzun ihtiyaçlarını karşılamak için bu ekibi nasıl yapılandırabileceğiniz hakkında bilgi verecektir.

Bu kurs ayrıca, şirketinizin kullanabileceği veri kaynakları ve bu verilerin nasıl depolanacağı, analiz edileceği ve görselleştirileceği konusunda da bilgi verecektir.

Veri Bilimi İş Akışını Anlamak

İşletmeler için veri bilimi girişiyle başlayacak, veri bilimi iş akışını ve bunun gerçek hayattaki sorunlara nasıl uygulanabileceğini inceleyeceksiniz. Ayrıca, veri toplamanın nasıl işlediğini keşfedecek, verileri nasıl elde edip depolayabileceğinizi inceleyeceksiniz.

Verilerinizi Analiz Etmeyi ve Görselleştirmeyi Öğrenin

Ayrıca, gösterge panelleri ve A/B testleri aracılığıyla verilerinizi analiz etme ve görselleştirme yöntemlerini de keşfedeceksiniz. Kursu tamamlamak için, kümeleme, zaman serisi tahmini, doğal dil işleme (NLP), derin öğrenme ve açıklanabilir yapay zeka gibi makine öğreniminde heyecan verici konuları tartışacağız.

Bu süreçte, veri biliminin gerçek hayattaki çeşitli uygulamaları hakkında bilgi edinecek ve pratik alıştırmalarla bu kavramları daha iyi anlayacaksınız.

Bu, yöneticiler için veri bilimi konusunda ideal bir giriş niteliğindedir ve size bu güçlü iş aracı hakkında bilgi edinme fırsatı sunar.

Ön Koşullar

Bu kurs için ön koşul yok

Müfredat

Kurs içeriği

Data Science’a Giriş

Kursa, data science’ın ne olduğunu tanımlayarak başlayacağız. Data science iş akışını ve data science’ın gerçek dünya iş problemlerine nasıl uygulandığını ele alacağız. Bölümü, veri ekibini kuruluşunun ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde nasıl yapılandırabileceğini öğrenerek bitireceğiz.

Bölüme Başla

Veri Toplama ve Depolama

Artık data science iş akışını anladığımıza göre, ilk adıma daha derin dalacağız: veri toplama. Şirketinin yararlanabileceği farklı veri kaynaklarını ve toplandıktan sonra bu verinin nasıl depolanacağını öğreneceğiz.

Bölüme Başla

Analiz ve Görselleştirme

Bu bölümde, panolar aracılığıyla veriyi keşfetme ve görselleştirme yollarını tartışacağız. Bir panonun öğelerini ve bir pano için nasıl yönlendirilmiş bir talepte bulunacağını konuşacağız. Bu bölüm ayrıca karar almayı riske atmadan güçlendiren güçlü bir analitik araç olan anlık veri taleplerini ve A/B testlerini de kapsayacak.

Bölüme Başla

Tahmin

Bu son bölümde, data science’ın en popüler konusunu konuşacağız: Machine Learning! Denetimli ve denetimsiz Machine Learning’i ve kümellemeyi ele alacağız. Ardından zaman serisi tahmini, doğal dil işleme, derin öğrenme ve açıklanabilir yapay zeka gibi Machine Learning’de özel konulara geçeceğiz!