Data Science Tutorials

SARIMA’nın mevsimselliği ele almak için ARIMA’yı nasıl genişlettiğini öğrenin; yedi parametresini anlayın ve veri toplamadan tahminlemeye kadar Python’da çalışan bir model kurun.

Formül, yorum aralıkları, bir scikit-learn örneği, doğru küme sayısını seçmek için kullanım ve diğer kümeleme metrikleriyle karşılaştırması dahil olmak üzere silhouette skoruna yönelik uygulamalı bir rehber.

Python ile MongoDB’de anlamsal aramayı nasıl uygulayacağınızı öğrenin. Vektör gömmeleri oluşturun, bir Vector Search dizini kurun ve $vectorSearch sorguları çalıştırın.

Karıştırıcılardan örnekleme yanlılığına kadar yanıltıcı ilişkilerin nedenlerini bilmek, gerçek bir bulguyu istatistiksel bir tesadüften ayırır.

Hiperparametre ayarına yönelik pratik bir rehber: nasıl çalıştığı, başlıca arama yöntemleri (ızgara, rastgele, Bayesçi), değerlendirme stratejileri ve Python ile R'da nasıl çalıştırılacağı.

SQL işlemlerini, önemini ve güvenilir veritabanı yönetimi için nasıl uygulanacağını keşfedin.

Excel’de Show Changes, Version History ve iş birliği özellikleriyle değişiklikleri nasıl izleyeceğinizi öğrenin.

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

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

Python eğitimiyle en popüler modelden bağımsız pekiştirmeli öğrenme algoritmasını öğrenin.

Bağlı listeler hakkında bilmeniz gereken her şeyi öğrenin: ne zaman kullanılacağı, türleri ve Python’da uygulaması.

Bu uçtan uca eğitimle Python'da Great Expectations kullanarak verilerinizi nasıl doğrulayacağınızı öğrenin!