Veri Bilimi Eğitimleri

Zaman karmaşıklığı, bir algoritmanın çalışma süresinin girdi boyutuyla nasıl ölçeklendiğini ölçer; genellikle en kötü durum için bir üst sınır sağlayan Büyük-O gösterimiyle ifade edilir.

Python’da ikili aramayı yinelemeli ve özyinelemeli yaklaşımlarla nasıl uygulayacağınızı öğrenin ve verimli, önceden uygulanmış ikili arama işlevleri için yerleşik bisect modülünü keşfedin.

İki özelliğin ilişkisini görsel olarak nasıl göstereceğinizi, birbirleriyle nasıl etkileştiklerini ve veri noktalarının nerede yoğunlaştığını öğrenin.

R’de küçük bir blokzincir uygulayın ve bir blokzincirin nasıl göründüğünü ve arkasındaki temel kavramlardan bazılarını öğrenin!

Bu eğitimde, farklı türde bootstrap güven aralıkları elde etmek için boot paketini nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

R'de kutu grafikleri hakkında bilgi edinin: ne oldukları, ne zaman kullanmanız gerektiği, nasıl uygulanacakları ve histogramlardan nasıl farklılaştıkları.

Bu eğitimde, Python’da chatterbot kullanarak nasıl chatbot oluşturacağınızı öğreneceksiniz.

R ve SQLite kullanarak sıfırdan bir veri hattını (ETL) dönüştürüp yüklemeyi öğrenin; tweet’leri gerçek zamanlı toplayıp gelecekteki analizler için saklayın.

Kardinalitenin ne anlama geldiğini ve veri işleme, analiz ve makine öğrenimini nasıl etkilediğini keşfedin. Veri ön işlemden gelişmiş optimizasyon araçlarına kadar, yüksek kardinaliteyi yönetmeye yönelik pratik strateji ve teknikleri öğrenin.

.str.lower() kullanarak elektronik tablo sütunu metnini küçük harfe dönüştürmeyi öğrenin.

Bu eğitimde, PostgreSQL CASE koşullu ifadesini kullanarak PostgreSQL'de koşullu sorgular yazmayı öğreneceksiniz.

CatBoostClassifier() işleviyle CatBoost'un kategorik verilerin işlenmesini nasıl basitleştirdiğini keşfedin. Makine öğrenimi projelerinizde bilinçli seçimler yapmak için CatBoost ve XGBoost arasındaki temel farkları anlayın.