Data Science Tutorials

Bu rehber, pratik örneklerle temel kavramlardan gelişmiş normal formlara kadar eksiksiz normalizasyon sürecini kapsar.

NotebookLM’nin podcast oluşturma özelliğinden ve belgeleriniz hakkında düzenleme, özetleme ve soruları yanıtlama yeteneklerinden yararlanarak ondan en iyi şekilde nasıl faydalanacağınızı öğrenin.

PyTorch ile Python’da Evrişimli Sinir Ağları (CNN’ler) nasıl kurulur ve uygulanır öğrenin.

Kodunuzda string biçimlendirmeyi ele almanın en şık yolu olan Python’un f-string’lerine hakim olun. Bu rehber, temel sözdiziminden ileri tekniklere kadar her şeyi kapsar. Gerçek dünya örnekleriyle daha temiz ve sürdürülebilir kod yazmayı öğrenin.

Python lambda fonksiyonları, amaçları ve ne zaman kullanılacakları hakkında bilgi edinin. Etkili uygulama için pratik örnekler ve en iyi uygulamalar içerir.

VBA’yı Excel’de görevleri otomatikleştirmek, makrolar oluşturmak ve pratik örnekler ile en iyi uygulamalarla veri işleme becerilerinizi geliştirmek için nasıl etkili kullanacağınızı öğrenin.

Makine öğrenmesinde veri ön işleme için normalize etme ve standartlaştırmanın temel farklarını, kullanım alanlarını ve uygulamasını keşfedin.

Örnekler üzerinden R'de çoklu doğrusal regresyonu anlamaya yönelik eksiksiz bir genel bakış.

Python'un index() fonksiyonunu kullanarak listelerdeki öğelerin konumunu nasıl bulacağınızı öğrenin.

Varyasyonel otomatik kodlayıcıların temel ilkelerini, kullanım alanlarını ve pratik faydalarını öğrenin ve PyTorch ile adım adım bir uygulamayı izleyin.

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

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.