Veri Bilimi Eğitimleri

Genişletilmiş matrisin ne olduğunu, denklem sistemlerini nasıl temsil ettiğini ve bunları çözmek için satır işlemlerinin nasıl kullanılacağını öğrenin.

Artık grafiğinin ne olduğunu, yaygın desenleri nasıl yorumlayacağınızı ve artık grafiklerin doğrusallık dışılık, heteroskedastisite, aykırı değerler ve diğer regresyon sorunlarını belirlemeye nasıl yardımcı olduğunu öğrenin.

Minimum ve maksimumun ne olduğunu, yerel ve küresel aşırı değerlerin nasıl farklılaştığını ve bunların kritik noktalar, birinci ve ikinci türev testleri ile kapalı aralık yöntemi kullanılarak nasıl bulunacağını öğrenin.

Tersinir matrisin ne olduğunu, bir matrisin tersinir olup olmadığının nasıl anlaşılacağını ve matris terslerinin lineer cebir ve veri biliminde neden önemli olduğunu öğrenin.

SARIMA’nın mevsimselliği ele almak için ARIMA’yı nasıl genişlettiğini öğrenin; yedi parametresini anlayın ve veri toplamadan tahminlemeye kadar Python’da çalışan bir model kurun.

Karıştırıcılardan örnekleme yanlılığına kadar yanıltıcı ilişkilerin nedenlerini bilmek, gerçek bir bulguyu istatistiksel bir tesadüften ayırır.

Git sürüm kontrolünün nasıl çalıştığını ve veri bilimi projeleri için neden kritik olduğunu gösteren başlangıç seviyesinde bir eğitim.

Otomatik yeniden eğitim ve DVC’den, fikstür ağacının 10.000 çalıştırmalı Monte Carlo simülasyonuna uzanan uçtan uca bir MLOps hattının 2026 Dünya Kupası sonuçlarını nasıl tahmin ettiğini görün.

Çekirdek yoğunluk tahmini, sabit bir model varsaymadan bir veri dağılımının şeklini tahmin etmek için kullanılan parametrik olmayan bir yöntemdir. Formülü, bant genişliği seçimini ve Python ile R’da uygulamalı kullanımı öğrenin.

Lojistik regresyonun arkasındaki varsayımlar, Python ve R'deki ihlalleri yakalayan tanılar ve varsayımlar geçerli olmadığında başvurulacak alternatifler için pratik bir rehber.

GLM’lere pratik bir giriş – ne oldukları, üç bileşenin nasıl birlikte çalıştığı ve Python ile R’da nasıl uydurulup yorumlandıkları.

Makine öğreniminde overfitting ve underfitting’e kapsamlı bir bakış: her bir arıza türünü nasıl belirleyeceğiniz, neden gerçekleştiği ve bias-variance dengesiyle nasıl düzelteceğiniz.