Python Eğitimi

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.

Python'da listeleri oluşturmak, (iç içe) for döngülerini ve map(), filter() ve reduce() fonksiyonlarını değiştirmek için list comprehension'ı etkili şekilde kullanmayı öğrenin!

Çeşitli Python bağımlılık enjeksiyonu çerçevelerini anlayıp uygulayarak kodunuzu modüler, test edilebilir ve sürdürülebilir hâle getirmeyi öğrenin.

Lojistik regresyonu, temel özelliklerini öğrenin ve scikit-learn kullanarak Python'da gerçek bir uygulama üzerinde makine öğrenmesi modeli oluşturun.

Yerel LLM geliştirme için Ollama Python SDK’sında ustalaşın. Metin üretmeyi, çok turlu sohbetleri yönetmeyi, görsel modelleri kullanmayı ve güvenli yapay zekâ uygulamaları oluşturmayı öğrenin.

Apriori algoritmasının nasıl çalıştığını, temel kavramlarını ve veriyi analiz ile karar verme için nasıl etkili kullanacağınızı keşfedin.

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

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.