Veri Bilimi Eğitimleri

Apache Spark eğitimi, PySpark ile büyük veri işleme, analiz ve ML’ye giriş yapmanızı sağlar.

Aritmetik ortalamanın veri analizindeki rolünü keşfedin. Formülünü, kullanım alanlarını ve diğer ortalamalar ile istatistiksel ölçülerle nasıl karşılaştırıldığını öğrenin ve her birinin ne zaman en kullanışlı olduğunu anlayın.

R'deki Diziler hakkında bilgi edinin; örneklerle indeksleme, matrislerin oluşturulması ve toplanması ile apply() fonksiyonu.

Yapay Bağışıklık Sistemlerini (AIS) ve anomali tespiti ile optimizasyon gibi görevler için Python’da nasıl uygulanabileceklerini öğrenin.

DataCamp’in Zaman Serisi Analizine Giriş kursu materyallerini kullanarak R’de otokorelasyon pratiği yapın.

Amazon Web Services Elastic Compute Cloud (EC2) kullanmanız için nedenleri ve bir Windows örneğinde temel bir veri bilimi ortamını nasıl kurabileceğinizi keşfedin.

DataCamp’in ücretsiz Model a Quantitative Trading Strategy in R kursunun materyallerini kullanarak R’de temel programlama becerilerini pratiğe dökün.

Sözdizimi, bir ortamın nasıl kurulacağı ve çeşitli yaygın veri türleri de dahil olmak üzere Scala’nın temellerini öğrenin.

Komut satırı arayüzünü kullanarak SQLite nokta komutlarından pratik uygulama örneğine kadar SQLite veritabanlarının temellerini öğrenin.

Bernoulli dağılımının ikili sonuçları nasıl yakaladığını ve yazı turadan müşteri tahminlerine kadar her alanda nasıl uygulandığını keşfedin.

Bu eğitimde, hem kurum hem de birey düzeyinde Analitik Platformunuzu seçmeden önce dikkate alınan farklı faktörleri öğreneceksiniz.

Model karmaşıklığının artması önyargıyı azaltırken varyansı artırır; bu da yetersiz uyum ile aşırı uyum arasında kaçınılmaz bir gerilim yaratır ve modelinizin yeni veriye genelleşip genelleşmediğini belirler.