Veri Bilimi Eğitimleri

Geleneksel istatistiksel yöntemlerin işlemediği ağır kuyruklu dağılımları keşfedin. Cauchy dağılımının, aşırı olayların beklenenden daha sık gerçekleştiği olguları nasıl etkili biçimde modellediğini öğrenin.

Merkeziliğin tanımını keşfedin, ağ analizinde hangi tür merkezilik ölçümlerinin bulunduğunu öğrenin ve belirli bir ağ için en uygun olanını seçin!

Merkezî limit teoremi, yeterince büyük bir örneklem büyüklüğüyle, popülasyon dağılımından bağımsız olarak örneklem ortalamasının örnekleme dağılımının normal dağılacağını belirtir. Formülünü, temel koşullarını ve istatistik ile makine öğrenimindeki uygulamalarını öğrenin.

Bir matrisin karakteristik denklemini nasıl türeteceğinizi ve temel özelliklerini keşfedin. Özdeğerler ve özvektörlerin veri bilimi uygulamalarında kalıpları nasıl ortaya çıkardığını anlayın. Makine öğrenimi için lineer cebirde sağlam bir temel oluşturun.

ChatGPT’yi gerçek hayatta uçtan uca bir veri bilimi projesinde nasıl kullanacağınızı öğrenin. Proje planlama, veri analizi, veri ön işleme, model seçimi, hiperparametre ayarlama, bir web uygulaması geliştirme ve bunu Spaces üzerinde dağıtma için kullanacağız.

Chebyshev uzaklığının mekânsal problemlere sunduğu benzersiz yaklaşımı öğrenin. Python ve R ile kod örnekleriyle birlikte robotik, CBS ve oyun geliştirmedeki uygulamalarını keşfedin.

Bu eğitimde, e-tablolarda ki-kare testinin nasıl uygulanacağını öğreneceksiniz.

Yerleşik kümeleme aracıyla Tableau’da verilerinizi kolayca nasıl kümelendireceğinizi öğrenin.

Regresyon analizinde belirleme katsayısının ne anlama geldiğini anlayın. Nasıl hesaplandığını, değerinin nasıl yorumlanacağını ve ne zaman düzeltilmiş R-kare ile kısmi R-kare kullanılması gerektiğini öğrenin.

Cohere Command R+’ı çevrimiçi ve yerelde keşfedin, Cohere Python API’sinin benzersiz özelliklerini öğrenin ve LangChain ile Cohere kullanarak çok adımlı bir yapay zeka ajanı oluşturun.

İşbirlikçi filtrelemenin e-ticaret, yayın ve daha fazlasındaki öneri sistemlerini nasıl güçlendirdiğini keşfedin. Türlerini, faydalarını, zorluklarını ve Python uygulamasını öğrenin.

Birden fazla olayın olasılığını hesaplamayı, VE ile VEYA senaryolarını ayırt etmeyi ve bu kavramları gerçek dünya veri analizi problemlerine uygulamayı öğrenin.