Ana içeriğe atla

Kurs

Python'da Machine Learning için Ön İşleme

Orta SeviyeBeceri Seviyesi

Güncel 12.2025

Makine öğrenimi için verilerinizi nasıl temizleyeceğinizi ve hazırlayacağınızı öğrenin!

Kursa Ücretsiz Başlayın

PythonMachine Learning

4 sa

20 video

62 Egzersiz

4,700 XP

66,646

Başarı Belgesi

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?

İşletmeler için deneyin

Kurs Açıklaması

Bu kurs, veri ön işlemenin nasıl ve ne zaman yapılacağına dair temel bilgileri kapsar. Her Machine Learning projesinde vazgeçilmez olan bu adımda verini modelleme için hazır hale getirirsin. Veriyi içe aktarıp temizledikten sonra ve Machine Learning modelini kurmadan önce ön işleme devreye girer. Verini modelin için doğru forma getirmek üzere nasıl standartlaştıracağını, veri kümandeki bilgiden en iyi şekilde yararlanmak için yeni özellikler nasıl oluşturacağını ve model uyumunu geliştirmek için en iyi özellikleri nasıl seçeceğini öğreneceksin. Son olarak, UFO gözlemleriyle ilgili bir veri kümesini modellemeye hazırlayarak ön işlemede pratik yapacaksın.

Önkoşullar

Cleaning Data in Python Supervised Learning with scikit-learn

1

Veri Ön İşlemeye Giriş

Bu bölümde veri ön işlemenin tam olarak ne anlama geldiğini öğreneceksin. Veri türlerini keşfetmek ve eksik verilerle başa çıkmak dahil, her ön işleme yolculuğunun ilk adımlarını atacaksın.

Ön işleme giriş

Eksik verileri keşfetme

Eksik verileri kaldırma

Veri türleriyle çalışmak

Veri türlerini keşfetme

Bir sütunun türünü dönüştürme

Eğitim ve test kümeleri

Sınıf dengesizliği

Tabakalı örnekleme

Bölümü Başlat

2

Veriyi Standartlaştırma

Bu bölüm tamamen veriyi standartlaştırma hakkında. Genellikle bir model, özelliklerinin dağılımı veya ölçeği hakkında bazı varsayımlar yapar. Standartlaştırma, verini bu varsayımlara uydurmanın ve algoritmanın performansını artırmanın bir yoludur.

Standardizasyon

Ne zaman standardize edilir

Normalleştirmeden modelleme

Log normalizasyonu

Varyansı kontrol etme

Python'da log normalizasyonu

Özellik karşılaştırması için veriyi ölçekleme

Veriyi ölçekleme - sütunları inceleme

Verileri ölçekleme - sütunları standartlaştırma

Standardize edilmiş veri ve modelleme

Ölçeklenmemiş veride KNN

Ölçeklenmiş veride KNN

Bölümü Başlat

3

Özellik Mühendisliği

Bu bölümde özellik mühendisliğini öğreneceksin. Veri kümandeki mevcut özelliklerden yeni ve daha kullanışlı özellikler oluşturmanın farklı yollarını keşfedeceksin. Hem sayısal hem de metinsel özelliklerden nasıl bilgi kodlayacağın, birleştireceğin ve çıkaracağın üzerine örnekler göreceksin.

Özellik mühendisliği

Özellik mühendisliği bilgi testi

Özellik mühendisliği için alanları belirleme

Kategori değişkenlerini kodlama

Kategorik değişkenleri kodlama - ikili

Kategorik değişkenleri kodlama - one-hot

Sayısal özellikler geliştirme

Sayısal özellikleri birleştirme (aggregation)

Datetime bileşenlerini çıkarmak

Metin özellikleri oluşturma

Dizge kalıplarını çıkarma

Metni vektörleştirme

tf/idf vektörlerini kullanarak metin sınıflandırma

Bölümü Başlat

4

Modelleme için Özellik Seçimi

Bu bölüm, veri kümenden en önemli özellikleri seçmek için farklı teknikleri ele alır. Yinelenen özellikleri nasıl kaldıracağını, metin vektörleriyle nasıl çalışacağını ve temel bileşen analizi (PCA) kullanarak veri kümandeki özellik sayısını nasıl azaltacağını öğreneceksin.

Özellik seçimi

Özellik seçimi ne zaman kullanılır

Özellik seçimi için alanları belirleme

Gereksiz özellikleri kaldırma

İlgili özellikleri seçme

Korelasyonlu özellikleri kontrol etme

Metin vektörleri kullanarak özellik seçimi

Metin vektörlerini keşfetme, bölüm 1

Metin vektörlerini keşfetme, bölüm 2

Özellik seçimiyle Naive Bayes eğitimi

Boyut indirgeme

PCA kullanma

PCA ile bir model eğitme

Bölümü Başlat

5

Hepsini Bir Araya Getirmek

Artık ön işlemenin tüm yönlerini öğrendiğine göre, bu teknikleri UFO gözlemleriyle ilgili bilgileri içeren bir veri kümesi üzerinde uygulayacaksın.

UFO'lar ve önişleme

Sütun türlerini kontrol etme

Eksik verileri kaldırma

Kategorik değişkenler ve standardizasyon

Metinlerden sayıları çıkarma

Standardizasyon için özellikleri belirleme

Yeni öznitelikler oluşturma

Kategorik değişkenleri kodlama

Tarihlerden özellikler

Metin vektörleştirme

Özellik seçimi ve modelleme

İdeal veri kümesini seçmek

UFO veri kümesiyle modelleme, bölüm 1

UFO veri kümesini modelleme, bölüm 2

Bölümü Başlat

Python'da Machine Learning için Ön İşleme

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Python'da Machine Learning için Ön İşleme eğitimine başlayın!

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.