Veri Bilimi Eğitimleri

Listelere öğe eklemek için .append() ve .extend() yöntemlerini nasıl kullanacağınızı öğrenin.

Python’da Excel dosyalarını nasıl okuyup içe aktaracağınızı, bu çalışma sayfalarına veri yazacağınızı ve bunu yapmak için en iyi paketleri nasıl bulacağınızı öğrenin.

Python'da nesne yönelimli programlamanın temellerini öğrenin: sınıflar, nesneler, kalıtım, kapsülleme ve çok biçimlilik.

PyTorch'un temellerini öğrenirken sinir ağlarının nasıl çalıştığına dair ayrıntılı bir arka plana göz atın. PyTorch ile bugün başlayın.

Regresyon analizinde R-karenin ne anlama geldiğini, nasıl hesaplandığını ve model performansını değerlendirmek için ne zaman kullanılacağını öğrenin. R ve Python örnekleriyle ilgili ölçütlerle karşılaştırın.

CSV, JSON, Excel, HTML, veritabanları, SAS, SPSS, Matlab ve diğer dosyaları popüler R paketlerini kullanarak R'a nasıl içe aktaracağınızı öğrenin.

En popüler 25 SQL komutunun temelini ve nasıl kullanılacağını öğrenin.

Bu eğitimde yalnızca Python if else deyimleri hakkında bilgi edineceksiniz.

Yapısal eşitlik modeli türlerini keşfedin. Kuramsal varsayımlar yapmayı, varsayılan bir model kurmayı, model uyumunu değerlendirmeyi ve sonuçları yorumlamayı öğrenin.

Bu makale, Notebook’ların ne olduğunu ve neden kullanmanız gerektiğini ele alır. Ayrıca, paylaşımı ve iş birliğini kolaylaştıran barındırılan notebook’lara değiniyoruz. Makale ayrıca ipuçları, püf noktaları ve klavye kısayollarını da kapsar.

Örneklem küçükse veya varyans bilinmiyorsa t-testlerini, örneklem büyükse ve varyans biliniyorsa Z-testlerini kullanın.

Çarpıklık/basıklığa dair kapsamlı bir görsel rehber: dağılımları ve nihayetinde veri bilimi projenizi nasıl etkiledikleri.