Veri Bilimi Eğitimleri

Bu eğitimde, R değişkenleri hakkında değişken tanımlama, değişkenleri kaldırma ve çok daha fazlası dahil her şeyi öğreneceksiniz.

Eksik veri örüntülerine hızla içgörü kazanmak için VIM paketinin sunduğu veri görselleştirme araçlarını kullanmayı öğrenin.

Webden romanları kazımayı ve sözcük frekans dağılımlarını çizmeyi öğrenin; Python paketleri requests, BeautifulSoup ve nltk ile deneyim kazanacaksınız.

Bu olasılık dağılımının matematiksel temellerini, parametre tahmin tekniklerini ve mühendislik, tıp ve çevre bilimlerindeki çeşitli uygulamalarını öğrenin.

Matematiksel fonksiyonları öğrenin: ne olduklarını, programlama fonksiyonlarıyla ilişkilerini ve makine öğrenimi modellemesinde nasıl kullanıldıklarını keşfedin.

Doğrusal fonksiyonların biçimsel ve sezgisel tanımlarını edinin. Gerçek dünya senaryolarıyla onları nasıl ayırt edeceğinizi anlayın.

Üretkenliğinizi artırın ve hata ayıklamayı çocuk oyuncağına çevirin. İhtiyaçlarınıza uygun Entegre Geliştirme Ortamını bulun.

Matematiksel temelleri öğrenin, birden fazla türünü ve uygulamalarını keşfedin ve standart hatanın istatistiksel çıkarım ve karar vermeyi nasıl geliştirdiğini inceleyin.

Bu eğitimde, bir e-tablosunu PostgreSQL'e nasıl içe aktaracağınızı ve üzerinde analiz yapacağınızı öğrenin.

Python'da bellek yönetimini ve bellek dostu sınıflar yazmaya yönelik gelişmiş teknikleri öğrenin. En uygun performans için pratik alıştırmaları keşfedin.

Olabilirlik oranı, iki hipotez veya modelin aynı verileri ne kadar iyi açıkladığını karşılaştırır. Bu yazı formülü, çalışılmış bir yazı-tura örneğini, Python ve R’da iç içe regresyon modelleri için olabilirlik oranı testini ve tanısal olabilirlik oranlarını kapsar.

İstatistiksel arbitrajın ne olduğunu, nicel yatırımcıların geçici fiyat ilişkilerini nasıl belirlediğini ve eşleşmiş işlem ile ortalamaya dönüş gibi stratejilerin pratikte nasıl çalıştığını öğrenin.