Veri Bilimi Eğitimleri

Google Trends’te 'diet' ve 'gym' gibi anahtar kelimelerin verilerini alın ve trendler ile mevsimselliği öğrenirken zaman içindeki değişimlerini görün.

Zaman serisi verilerini trend, mevsimsellik ve artık gibi anlamlı bileşenlere toplamsal ve çarpımsal modellerle nasıl ayıracağınızı öğrenin. Klasik ve STL yöntemlerini öğrenin. Mevsimsel düzeltmeleri keşfedin ve ayrıştırma modelleriyle tahmin pratiği yapın.

R ile Zaman Serisi Analizini öğrenin; gerçek zaman serilerini en uygun modele uydurmak için R’de bir tahmin paketini kullanın.

R kullanıcıları ve meraklıları arasında en popüler 5 grafiğin listesi.

Üçgen eşitsizliği sadece bir geometrik ilke değildir - veri biliminde mesafe ölçülerinin temel taşıdır. Bu zarif matematiksel kavramın, hesaplamalı geometri, optimizasyon ve makine öğrenmesi genelinde algoritmaları nasıl beslediğini keşfedin.

t istatistiği, verinizdeki bir farkın anlamlı mı yoksa sadece rastlantısal değişkenlik mi olduğunu anlamanıza yardımcı olur. Bu rehber, nasıl çalıştığını, nasıl hesaplanacağını ve net, adım adım örneklerle gerçek test senaryolarında nasıl kullanılacağını açıklar.

Hadoop ekosistemi, mimarileri ve Cloudera ile nasıl başlayacağınızı öğrenin.

Veri temizleme, veri biliminin en temel yapı taşlarından biridir. Veri temizlemenin önemini ve Python kullanarak sürecin nasıl yürütüleceğini öğrenin.

Veri bilimi kodlamasını gerçekleştirmek ve diğer veri bilimcilerle iş birliği yapmak için Google Colab’da gezinmeye yönelik kısa bir kılavuz.

Veri analizi ve veritabanı yönetimi için Python ve R'de SQL sorgularını çalıştırmanın kolay ve etkili yollarını öğrenin.

Kaggle veri kümeleri ve not defterleri hakkında bilgi edinin ve Kaggle profilinizi oluşturmaya hızlı bir başlangıç yapın.

Temel MLOps ve ML boru hatlarının uçtan uca geliştirme ve dağıtımını öğrenin.