Veri Bilimi Eğitimleri

Bu eğitim, Databricks Lakehouse’taki AI ve Makine Öğrenimi yaklaşımını inceler ve en son özelliklerini tanıtır.

Bir veya birden çok koşulla koşullu biçimlendirmeyi nasıl kullanacağınızı ve bir veri kümesinin yardımıyla hücreleri özel ölçütlere göre nasıl renklendireceğinizi öğrenin.

R nesnelerini karşılaştırmaya yönelik ilişkisel operatörleri ve TRUE ile FALSE boolean değerlerini birleştirmeye yönelik mantıksal operatörleri öğrenin. Ayrıca koşullu ifadeler oluşturacaksınız.

CFA’nın, gözlenen göstergeleri örtük yapılara bağlayarak kuramsal modelleri nasıl test ettiğini anlayın. Ölçüm geçerlemesi ve yapısal eşitlik modellemesini vazgeçilmez kılan adımları, varsayımları ve genişletmeleri öğrenin.

Bu eğitim, DataCamp'in Machine Learning Toolbox kursundan ders materyallerini alır ve R'de confusion matrix pratiği yapmanıza olanak tanır.

Bu derste, bir örnek yardımıyla "Bağıntı Analizi"nin ya da "Kikare bağımsızlık testinin" nasıl çalıştığını ve bunu R kullanarak ne kadar verimli şekilde uygulayabileceğimizi öğreneceksiniz.

Bu eğitimde, kontenjans tablolarını nasıl oluşturacağınızı ve bunlarda görülen ilişkileri nasıl test edip ölçümlendireceğinizi öğreneceksiniz.

Korelasyon kullanarak değişkenler arasındaki ilişkileri nasıl belirleyeceğinizi öğrenin. Farklı korelasyon katsayılarını ve kullanım alanlarını keşfedin.

Kosinüs uzaklığı ve kosinüs benzerliğini keşfedin. Hesaplamaları, uygulamaları ve diğer metriklerle karşılaştırmaları inceleyin. numpy kullanarak R ve Python'da nasıl uygulanacağını öğrenin.

Maliyet fonksiyonlarının ne olduğunu, nasıl ve ne zaman kullanılacağını öğrenin. Pratik örnekler içerir.

Kovaryansın değişkenler arasındaki ilişkileri nasıl ortaya koyduğunu keşfedin. İstatistik, finans ve makine öğrenmesi genelinde nasıl hesaplanıp yorumlandığını öğrenin.

Cramer kuralını, determinantlar aracılığıyla doğrusal denklem sistemlerini çözmek için nasıl kullanacağınızı, pratik örneklerle öğrenin.