Veri Bilimi Eğitimleri

ANOVA testini, birden çok grubun ortalamalarını karşılaştırmak için nasıl kullanacağınızı; net örnekler, gerçek dünya uygulamaları ve veri analizi için pratik ipuçlarıyla keşfedin.

ARIMA modelinin temel bileşenlerini öğrenin, Python'da doğru tahminler için nasıl kurup optimize edeceğinizi ve farklı sektörlerdeki uygulamalarını keşfedin.

Binom dağılımının çoklu ikili sonuçları nasıl modellediğini ve finans, sağlık ve makine öğrenimi gibi alanlarda nasıl kullanıldığını öğrenin.

Genişlik-öncelikli aramanın grafiklerde düğüm ve kenarları nasıl sistematik olarak keşfettiğini keşfedin. Ağırlıksız ağlarda en kısa yolu garanti eden seviye bazlı yaklaşımını öğrenin. BFS'yi veri bilimi, YZ ve ağ alanlarında uygulayın.

Bootstrapping'in güven aralıkları ve standart hata tahminini nasıl iyileştirdiğini keşfedin. Parametrik ve parametrik olmayan bootstrapping tekniklerini ayırt etmeyi ve zaman serisi tahminlerinde bootstrapping'i öğrenin.

Düzeltilmiş r-karenin regresyon modeli performansını değerlendirmek için nasıl yorumlanacağını keşfedin. R ve Python örnekleriyle r-kare ile düzeltilmiş r-kare arasındaki farkı karşılaştırın.

Python'da strptime(), dateutil ve pandas ile string'leri datetime nesnelerine dönüştürmeyi, pratik kod örnekleriyle öğrenin.

Euler sayısının neden bankacılıktan biyolojiye, makine öğreniminden meteorolojiye her yerde karşımıza çıktığını ve bu sabitin sürekli büyüme ile değişimi nasıl güçlendirdiğini keşfedin.

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

Bu eğitimde, Python'da scikit-learn ile k-Means Kümelemeyi nasıl uygulayacağınızı öğrenin

Makine öğreniminde kayıp fonksiyonlarını, loss ve cost fonksiyonları arasındaki farkı, MSE ve MAE gibi türleri ve ML görevlerindeki kullanım alanlarını öğrenin.

.loc satır ve sütun adlarını (etiketleri), .iloc ise sayısal indisleri (pozisyonları) kullanır. Her ikisini de örneklerle nasıl kullanacağınızı öğrenin.