Veri Bilimi Eğitimleri

Python’un Scikit-learn paketiyle bir Naive Bayes Sınıflandırıcıyı nasıl kurup değerlendireceğinizi öğrenin.

Örnekler üzerinden R'de çoklu doğrusal regresyonu anlamaya yönelik eksiksiz bir genel bakış.

Makine öğrenmesinde veri ön işleme için normalize etme ve standartlaştırmanın temel farklarını, kullanım alanlarını ve uygulamasını keşfedin.

One-hot encoding, kategorik verileri, her kategorinin varlığını 1 ve diğer tüm kategoriler için yokluğunu 0 ile gösteren ayrı bir sütunla temsil edildiği ikili bir biçime dönüştürmek için kullanılan bir tekniktir.

PySpark’in ne olduğunu ve örneklerle nasıl kullanılabileceğini keşfedin.

Kuramsal temeline hakim olarak OLS regresyonunda güven kazanın. Excel, R ve Python'da basit uygulamaların nasıl yapıldığını keşfedin.

pandas yolculuğunuza başlamaya hazır mısınız? İşte adım adım nasıl başlayacağınıza dair bir rehber.

Listelere öğe eklemek için .append() ve .extend() yöntemlerini nasıl kullanacağınızı öğrenin.

Python’da Excel dosyalarını nasıl okuyup içe aktaracağınızı, bu çalışma sayfalarına veri yazacağınızı ve bunu yapmak için en iyi paketleri nasıl bulacağınızı öğrenin.

Python'da nesne yönelimli programlamanın temellerini öğrenin: sınıflar, nesneler, kalıtım, kapsülleme ve çok biçimlilik.

PyTorch'un temellerini öğrenirken sinir ağlarının nasıl çalıştığına dair ayrıntılı bir arka plana göz atın. PyTorch ile bugün başlayın.

Regresyon analizinde R-karenin ne anlama geldiğini, nasıl hesaplandığını ve model performansını değerlendirmek için ne zaman kullanılacağını öğrenin. R ve Python örnekleriyle ilgili ölçütlerle karşılaştırın.