Veri Bilimi Eğitimleri

R kodunuzu etkili biçimde geliştirmek için kullanabileceğiniz beş faydalı ipucu: diziler oluşturmak için seq() kullanmaktan which()’i bırakmaya ve daha fazlasına!

Bir dizide veya bir pandas dataframe'inin satır ve sütunlarında yineleme yapmak için Python'da For Döngülerini nasıl uygulayacağınızı öğrenin.

Bir işlemi kaç kez tekrarlamak istediğinizi bildiğinizde, for döngüsü iyi bir seçenektir. Bu eğitimle for döngülerinde ustalaşın.

F istatistiği, bir modelin verilerdeki değişkenliği rastgele şanstan daha iyi açıklayıp açıklamadığını test etmek için kullanılır. Bu kılavuz, F istatistiğinin ne anlama geldiğini, nasıl hesaplandığını ve nasıl yorumlanacağını açıklar.

Veri biliminde en yaygın kullanılan iki programlama yaklaşımını keşfedin: nesne yönelimli programlama ve fonksiyonel programlama.

R fonksiyonlarının ne olduğunu, R'deki farklı fonksiyon türlerini ve R'de kendi fonksiyonlarınızı nasıl oluşturacağınızı keşfedin.

Adım adım örnekler, kod uygulamaları ve veri bilimindeki pratik kullanım alanlarıyla Gauss eliminasyonu algoritmasını öğrenin.

Genelleştirilmiş doğrusal modelleri (GLM) ve doğrusal modellerden nasıl farklılaştıklarını öğrenin.

Tekrarlanan denemelerde ilk başarı olasılığını nasıl modelleyeceğinizi anlayın, benzersiz belleksizlik özelliğini keşfedin ve kalite kontrolden müşteri kazanımına kadar sektörler genelindeki pratik uygulamaları öğrenin.

Geometrik ortalamanın finans, biyoloji ve veri bilimindeki gücünü keşfedin. Nasıl hesaplanacağını, ne zaman kullanılacağını ve büyüme oranlarını analiz etmek için neden yararlı olduğunu öğrenin.

Bu eğitim, elektronik tablolardaki terminolojiyi temel düzeyde anlamanızı ve basit bir tablo oluşturmayı öğrenmenizi sağlar.

TabPy’nin önemini ve Tableau’da Python betiği kullanarak bir K Means kümeleme modeli oluşturmayı öğrenin.