Data Science Tutorials

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

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

Bu eğitimde, webden veri çıkarmayı, Python'un Pandas kütüphanesiyle verileri düzenleyip temizlemeyi ve Python'un Matplotlib kütüphanesiyle veri görselleştirmeyi öğreneceksiniz.

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!

PyTorch'un temellerini öğrenirken sinir ağlarının nasıl çalıştığına dair ayrıntılı bir arka plana göz atın. PyTorch ile bugün başlayın.

Google’ın en yeni görsel üretim modeli Nano Banana 2 hakkında bilmeniz gereken her şeyi öğrenin; ayrıca API’yi Python ile kullanarak yinelemeli bir sohbet tabanlı görsel düzenleyici nasıl kurulur, adım adım keşfedin.

Temel kavramlardan ileri uygulamaya kadar, popüler araçlarla etkili Sankey diyagramları oluşturmayı öğrenin. Akış görselleştirmelerini etkileyici ve içgörülü kılan temel bileşenleri, en iyi uygulamaları ve tasarım ilkelerini keşfedin.

Gerçek dünya örnekleri, en iyi uygulamalar ve yaygın tuzaklarla Python try-except öğrenin. Daha temiz, daha güvenilir hata yakalama kodu yazın.

Bu kullanımı kolay LLM çerçevelerini kullanarak (Windows, macOS, Linux) LLM'leri yerelde çalıştırın: Ollama, LM Studio, vLLM, llama.cpp, Jan ve llamafile.

Örneklem küçükse veya varyans bilinmiyorsa t-testlerini, örneklem büyükse ve varyans biliniyorsa Z-testlerini kullanın.

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