Veri Bilimi Eğitimleri

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

Hadamard çarpımının matematiksel temellerini, hesaplama özelliklerini ve gerçek dünya uygulamalarını öğrenin.

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

Her istatistiksel testin ardındaki gizli kısıtı keşfedin ve sonuçlarınızı gerçek bir güvenle yorumlamayı öğrenin.

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

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

Grafikler ve ağaçlarda gezinmek için derinlik-öncelikli aramanın temel bilgilerini keşfedin. DFS’i Python’da özyineleme ve yineleme ile uygulayın ve DFS’in genişlik-öncelikli arama ve Dijkstra’nın algoritmasıyla nasıl karşılaştırıldığını görün.

Python'da Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi için gerekli temel istatistikleri öğrenin.

Bu eğitimde, Python’da Gizli Anlamsal Analizi kullanarak verilen belgelerden gizli konuları nasıl keşfedeceğinizi öğreneceksiniz.

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.