Bu kursları tamamladıktan sonra profesyonel görselleştirmeler ve panolar oluşturma konusunda kendime güveniyorum
Shoebur RahmanSatın Alma Uzmanı, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Veri bilimi nedir, neden bu kadar popüler ve Harvard Business Review neden onu "21. yüzyılın en havalı işi" ilan etti? Bu teknik olmayan kursta, tek bir satır kod yazmanıza gerek kalmadan bu hızla büyüyen ve heyecan verici alan hakkında aklınıza takılan her şeyle ilgili giriş bilgilerini bulacaksınız. Uygulamalı egzersizler sayesinde farklı veri bilimci rolleri, A/B testi, zaman serisi analizi ve makine öğrenmesi gibi temel konular ve veri bilimcilerin gerçek hayattaki verilerden nasıl bilgi ve içgörü elde ettikleri hakkında bilgi edineceksiniz. Moda terimler gözünüzü korkutmasın. Öğrenmeye başlayın, son derece talep gören bu alanda beceriler kazanın ve veri biliminin neden herkes için olduğunu keşfedin!Videolarda, sol alt köşedeki "Transkripti göster" düğmesine tıklayarak erişebileceğiniz canlı altyazılar bulunur.Kurs sözlüğünü sağdaki kaynaklar bölümünde bulabilirsiniz.CPE kredileri almak için kursu tamamlamanız ve nitelikli değerlendirmede yüz üzerinden 70 puana ulaşmanız gerekir. Sağ taraftaki CPE kredileri bildirimine tıklayarak değerlendirmeye gidebilirsiniz.
Ön Koşullar
Bu kurs için herhangi bir ön koşul yoktur
Müfredat
Kurs planı
1
Veri Bilimine Giriş
Kursa veri biliminin ne olduğunu tanımlayarak başlayacağız. Veri bilimi iş akışını ve veri biliminin gerçek hayattaki sorunlara nasıl uygulandığını ele alacağız. Bölümü, veri bilimi alanındaki farklı rolleri öğrenerek bitireceğiz.
2
Veri Toplama ve Depolama
Artık veri bilimi iş akışını anladığımıza göre ilk adıma daha yakından bakalım: veri toplama ve depolama. Burada yararlanabileceğiniz farklı veri kaynaklarını, bu verilerin neye benzediğini, toplandıktan sonra verilerin nasıl depolanacağını ve bir veri işlem hattının süreci nasıl otomatikleştirebileceğini öğreneceğiz.
3
Hazırlık, Keşif ve Görselleştirme
Veri hazırlığı çok önemlidir: Veri bilimcilerin işinin %80'i verileri temizlemek ve işlemektir. İşin yalnızca %20'si gerçekten analiz etmektir. Bu bölüm size verilerinizdeki sorunları nasıl tespit edeceğinizi, eksik değerleri ve aykırı değerleri nasıl ele alacağınızı gösterecektir. Daha sonra hem verilerinizi keşfetmek hem de bulgularınızı aktarmak için bir başka önemli araç olan görselleştirme hakkında bilgi edineceksiniz.
4
Deney ve Tahmin
Bu son bölümde deney ve tahmin konularını tartışacağız! Deneylerle başlayacak olursak A/B testini ele alacağız ve gelecekteki olayları tahmin etmeyi öğreneceğimiz zaman serisi tahminine geçeceğiz. Son olarak makine öğrenmesini, gözetimli öğrenmeyi ve kümelemeyi inceleyerek bitireceğiz.
Veri Bilimini Anlamak
Kurs
Tamamlandı
