Data Science Tutorials

Excel'de varyasyon katsayısını hesaplamak basit bir süreçtir: STDEV.P'yi AVERAGE'a böleriz.

Excel'de çarpıklık hesaplamak oldukça basittir: SKEW() veya SKEW.P() işlevlerinden birini kullanırız.

Kardinalitenin ne anlama geldiğini ve veri işleme, analiz ve makine öğrenimini nasıl etkilediğini keşfedin. Veri ön işlemden gelişmiş optimizasyon araçlarına kadar, yüksek kardinaliteyi yönetmeye yönelik pratik strateji ve teknikleri öğrenin.

SQL’de Kartezyen çarpımların temellerini keşfedin. Ne zaman ve nasıl etkili kullanacağınızı öğrenin ve performansı optimize etmeye yönelik en iyi uygulamaları inceleyin.

.str.lower() kullanarak elektronik tablo sütunu metnini küçük harfe dönüştürmeyi öğrenin.

Bu eğitimde, PostgreSQL CASE koşullu ifadesini kullanarak PostgreSQL'de koşullu sorgular yazmayı öğreneceksiniz.

CatBoostClassifier() işleviyle CatBoost'un kategorik verilerin işlenmesini nasıl basitleştirdiğini keşfedin. Makine öğrenimi projelerinizde bilinçli seçimler yapmak için CatBoost ve XGBoost arasındaki temel farkları anlayın.

Kategorik verilerle başa çıkmanın yaygın yöntemlerini öğrenin ve makine öğrenimi modelleri için ön işleme yapın!

Geleneksel istatistiksel yöntemlerin işlemediği ağır kuyruklu dağılımları keşfedin. Cauchy dağılımının, aşırı olayların beklenenden daha sık gerçekleştiği olguları nasıl etkili biçimde modellediğini öğrenin.

Merkeziliğin tanımını keşfedin, ağ analizinde hangi tür merkezilik ölçümlerinin bulunduğunu öğrenin ve belirli bir ağ için en uygun olanını seçin!

Merkezî limit teoremi, yeterince büyük bir örneklem büyüklüğüyle, popülasyon dağılımından bağımsız olarak örneklem ortalamasının örnekleme dağılımının normal dağılacağını belirtir. Formülünü, temel koşullarını ve istatistik ile makine öğrenimindeki uygulamalarını öğrenin.

İstatistikte merkezî eğilim kavramını; ortalama, medyan ve mod gibi uzmanlaşmış ölçülerle birlikte keşfedin. Veri özellikleriniz ve dağılımınıza göre en uygun ölçüyü seçmeyi öğrenin.