Veri Analizi Eğitimleri

Poisson dağılımı, sabit bir aralıkta belirli sayıda olayın gerçekleşme olasılığını modeller. Kuyruk teorisi ve trafik modelleme gibi gerçek dünya senaryolarında nasıl uygulandığını görün.

Poisson regresyonunu ne zaman kullanacağınızı, sonuçları insidans oranı oranlarıyla nasıl yorumlayacağınızı ve R'de temel teknikleri nasıl uygulayacağınızı öğrenin.

Excel’den gelen Power BI kullanıcıları, Power BI’da yerel bir COUNTIF() işlevi olmadığını keşfeder. Bu makale, Power BI’da COUNTIF()’i uygulamanın çeşitli yollarını ve pratik kullanım alanlarını gösterecek.

Power BI'da Gantt grafiklerini oluşturarak, özelleştirerek ve yorumlayarak proje zaman çizelgelerini ve görevleri nasıl izleyeceğinizi öğrenin. Ayrıntılı talimatlarımızı izleyin ve gerçek örneklere göz atın.

Power BI’da şelale grafiğinin nasıl oluşturulacağını ve görseli nasıl özelleştirerek daha iyi hale getirebileceğinizi öğrenin. En iyi uygulamaları takip edin ve yaygın hatalardan kaçının.

Doğruluk tek başına yeterli değil. Precision ve recall farkını öğrenin, ödünleşmeyi anlayın ve modeliniz için doğru metriği seçin.

Power BI'ı öngörüsel analitik için nasıl kullanacağınızı öğrenin ve Power BI'da ilk modelinizi oluşturun.

Bu eğitimde, makine öğrenimi literatüründe sıkça atıf yapılan olasılık dağılımlarını ve bunların Python ile nasıl kodlanacağını öğreneceksiniz.

Olasılık kütle fonksiyonunun ayrık olasılık dağılımlarını nasıl tanımladığını öğrenin. Özelliklerini, örneklerini ve olasılık yoğunluk fonksiyonlarından farklarını keşfedin.

Eğilim skorlarının, gerçek dünya uygulamalarıyla gözlemsel araştırmalarda karıştırıcılığı nasıl en aza indirdiğini keşfedin.

Antik Mısırlı ustalardan modern veri bilimine: a^² + b^² = c^² nasıl matematiği devrimleştirdi ve teknolojik dünyamızı şekillendirmeye devam ediyor, keşfedin.

Matplotlib, Seaborn, Plotly, Plotnine ve Pandas kullanarak dikkat çekici çubuk grafikler oluşturun. Basit dikey ve yatay çubuklardan, daha karmaşık gruplandırılmış ve istiflenmiş düzene kadar türleri keşfedin.