Veri Bilimi Eğitimleri

Pareto dağılımının temellerini ve uygulamalarını keşfedin. Bu istatistiksel kavramın çeşitli alanlarda nasıl uygulanabileceğini öğrenin. Anlamanızı güçlendirmek için pratik örnekler ve görsel yardımcılar keşfedin.

Pearson korelasyon katsayısının verilerinizdeki ilişkilerin gücünü ve yönünü nasıl nicelleştirdiğini keşfedin. Python, R ve Excel ile nasıl hesaplanacağını, yorumlanacağını ve uygulanacağını öğrenin.

Bu başlangıç seviyesindeki eğitimle, PEP-8 yani Python’un stil rehberini keşfetmeye başlayacak, kodunuzu okunabilirliğini en üst düzeye çıkaracak şekilde doğru biçimlendirmeyi öğreneceksiniz!

Python pickle modülünü keşfedin: serileştirme, ne zaman (kullanılmamalı), pickle nesnelerini sıkıştırma, çoklu işlem ve çok daha fazlası!

R'de meşhur %>% operatörünü ve diğer pipe'ları, neden ve nasıl kullanmanız gerektiğini ve hangi alternatifleri değerlendirebileceğinizi öğrenin!

Bu derste, R'de plot karakteri (PCH) hakkında bilgi edinin.

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.

Polinom regresyonun, doğrusal olmayan ilişkileri modellemeye ve gerçek dünya veri setlerinde tahmin doğruluğunu artırmaya nasıl yardımcı olduğunu keşfedin.

Power BI CALCULATE() işlevini nasıl kullanacağınızı ve onu nasıl kullanabileceğinize dair örnekler vererek öğrenin.

Güç yasalarının ardındaki matematiği ve anlamı keşfedin. Nadir olayları nasıl modellediklerini, ölçekten bağımsız desenleri nasıl açığa çıkardıklarını ve depremlerden YZ'ye kadar her yerde nasıl ortaya çıktıklarını öğrenin.

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