Data Science Tutorials

Büyük dil modellerinin (LLM'ler) ince ayarı, dil çevirisi, duygu analizi ve metin üretimi gibi görevlerde performanslarını nasıl geliştirir, öğrenin.

Python Docstring’leri hakkında bilgi edinin. Sphinx, Numpy ve Pydoc için farklı örnekleri ve format türlerini bulun.

Baştaki, sondaki ve fazla boşluklar dahil gereksiz boşlukları kaldırarak verinizi net tutun. Bu rehber, TRIM(), SUBSTITUTE() ve CLEAN() işlevlerini ve e-tabloların doğru ve kullanışlı kalması için pratik ipuçlarını kapsar.

Excel’de ROUND() fonksiyonunu ve alternatiflerini kullanmayı öğrenin. Ondalıkları, tam sayıları ve zaman değerlerini nasıl yuvarlayacağınızı keşfedin.

Kendi-kendine dikkat mekanizmalarıyla veriyi işleyerek devrim yaratan Transformer mimarisini keşfedin.

Excel’de ANOVA yapmanın basitleştirilmiş sürecini ve sonuçları net, adım adım yönergelerle nasıl yorumlayacağınızı öğrenin.

Düzeltilmiş r-karenin regresyon modeli performansını değerlendirmek için nasıl yorumlanacağını keşfedin. R ve Python örnekleriyle r-kare ile düzeltilmiş r-kare arasındaki farkı karşılaştırın.

Qwen3-32B modelini bir saat içinde tıbbi akıl yürütme veri kümesi üzerinde ince ayarlamak için adım adım kılavuz.

Excel’de metni sayılara dönüştürmek için yerleşik özellikler, formüller ve manuel teknikler dahil güvenilir yöntemleri keşfedin. Sayıların metin olarak kalmaya devam ettiği zorlu durumlarda nasıl sorun gidereceğinizi öğrenin.

Genişlik-öncelikli aramanın grafiklerde düğüm ve kenarları nasıl sistematik olarak keşfettiğini keşfedin. Ağırlıksız ağlarda en kısa yolu garanti eden seviye bazlı yaklaşımını öğrenin. BFS'yi veri bilimi, YZ ve ağ alanlarında uygulayın.

Bu uygulamalı rehberle özellik mühendisliğini öğrenin. Python’da kodlama, ölçekleme ve eksik değerleri ele alma gibi teknikleri keşfedin.

ANOVA testini, birden çok grubun ortalamalarını karşılaştırmak için nasıl kullanacağınızı; net örnekler, gerçek dünya uygulamaları ve veri analizi için pratik ipuçlarıyla keşfedin.