Data Science Tutorials

Bu yazı, scikit-learn ile rastgele orman sınıflandırmasının nasıl ve ne zaman kullanılacağını; kavramlara, iş akışına ve örneklere odaklanarak ele alır. Ayrıca karmaşıklık matrisi ve özellik önemlerini nasıl kullanacağınızı da kapsar.

Excel'de standart sapma hesaplamak için verilerinizi bir hücre aralığına girin ve örnek veri için =STDEV.S(), anakütle için =STDEV.P() fonksiyonunu kullanın.

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

Python'da bir listeden öğeleri nasıl kaldıracağınızı anlayın. remove(), pop() ve del gibi yöntemlere liste yönetimi için aşina olun.

Excel'de VLOOKUP() işlevini birden fazla kriterle kullanmayı öğrenin. Yardımcı sütunlar ve CHOOSE() işlevi gibi ileri teknikleri keşfedin.

Python'un match-case özelliğini keşfedin: sözdizimi, veri bilimi ve ML uygulamaları ve geleneksel switch-case ile karşılaştırmalı bir analiz.

Python'da kullanıcı girdisi işlemenin temellerinde ustalaşın: basit istemlerden gelişmiş doğrulama ve hata yakalama tekniklerine. Güvenli, çok satırlı girdileri nasıl yöneteceğinizi ve programlarınızın dayanıklı ve kullanıcı dostu olmasını nasıl sağlayacağınızı öğrenin.

Python otomasyonu hakkında bilgi edinin: temel kavramlar, başlıca kütüphaneler, verilerle çalışma, yapay zekâ geliştirmeleri ve en iyi uygulamalar. Gerçek dünya örnekleri içerir.

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

SQL veritabanlarını 1NF’ten 5NF’e kadar nasıl normalize edeceğinizi öğrenin. Bu kılavuz, her normal formu gerçek dünya örnekleri, karşılaştırma tabloları ve fazlalığı ortadan kaldırmaya yönelik en iyi uygulamalarla ele alır.

Python'ın subprocess modülünü kullanarak harici komutları çalıştırmaya yönelik adım adım rehberimizi, örneklerle birlikte keşfedin.

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