Python Eğitimi

Doğrusal regresyonu, amacını ve scikit-learn kütüphanesiyle nasıl uygulanacağını öğrenin. Pratik örnekler içerir.

Bu Seaborn eğitimi, sizi istatistiksel veri görselleştirmenin temelleriyle tanıştırır

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.

Python nesneleri kullanarak her tür ilişkisel veritabanına erişmeyi ve SQL sorguları çalıştırmayı öğrenin.

Yürütülebilir dosyanın ne olduğunu ve bir Python komut dosyasını PyInstaller, Nuitka ve auto-py-to-exe kullanarak .exe dosyasına nasıl dönüştüreceğinizi öğrenin.

tqdm, döngüler ve yinelenebilirler için hızlı, genişletilebilir bir ilerleme çubuğu sunan bir Python kitaplığıdır; kodunuzun ilerlemesini görselleştirmeyi kolaylaştırır.

Veri bilimciler arasında en popüler makine öğrenimi çerçevelerinden biri olan XGBoost’un gücünü, bu adım adım Python eğitimiyle keşfedin.

VSCode, eklentileri ve özellikleriyle Python geliştirmeye basit, eğlenceli ve verimli bir yaklaşım kazanın.

Varyans şişirme faktörü (VIF) kullanarak regresyon modellerinde çoklu doğrusal bağıntıyı tespit etmeyi öğrenin. Bu eğitim, VIF’in nasıl hesaplandığını, değerlerinin nasıl yorumlandığını ve regresyon modellemenizin güvenilirliğini artırmak için yüksek VIF’i ele alma tekniklerini açıklar.

Bu başlangıç seviyesindeki eğitimde Python’da Polars’ı nasıl kullanacağınızı öğrenin.

Bu eğitimde, webden veri çıkarmayı, Python'un Pandas kütüphanesiyle verileri düzenleyip temizlemeyi ve Python'un Matplotlib kütüphanesiyle veri görselleştirmeyi öğreneceksiniz.