Data Science Tutorials

Yavaş değişen boyutlara doğrudan dalarak veri modelleme becerilerinizi geliştirin. Snowflake ile uygulamalı örneklerle kendinizi geliştirin ve SCD uygularken karşılaşılan yaygın zorlukları ve çözümleri belirleyin.

Gemini 3.1 Pro ile üretime hazır bir uygulama geliştirin; Gemini CLI, özel beceriler, bağlam ve bellek kontrolü, test etme ve Vercel’e dağıtımı adım adım öğrenin.

Kurulum, sorun giderme ve kademeli ile aranabilir listeler gibi ileri teknikler için adım adım ipuçlarıyla Excel açılır listelerinde ustalaşın.

Adım adım bu rehberle dashboard tasarım ilkeleri ve en iyi uygulamalara hâkim olun. Ölçüt seçmeyi, doğru grafikleri tercih etmeyi ve her kitle için veri görünümleri oluşturmayı öğrenin.

Cursor AI’yi Windows, macOS ve Linux’ta nasıl kuracağınızı öğrenin ve 10 farklı kullanım senaryosu üzerinden nasıl kullanıldığını keşfedin.

Doğrusal olmayan bir boyut indirgeme tekniği kullanarak yüksek boyutlu verileri düşük boyutlu bir uzayda görselleştirmeyi öğrenin.

Makine öğrenimi modelleri güçlüdür ancak yorumlaması zordur. SHAP değerleri, model özelliklerinin tahminleri nasıl etkilediğini anlamanıza yardımcı olabilir.

Açıklanabilir Yapay Zekâ (XAI) ile LIME ve SHAP kullanarak model yorumlanabilirliği sayesinde yapay zekâ sistemlerine güven oluşturmayı öğrenin. Yapay zekâ destekli kararlarda şeffaflık ve adaletin önemini anlayın.

.loc satır ve sütun adlarını (etiketleri), .iloc ise sayısal indisleri (pozisyonları) kullanır. Her ikisini de örneklerle nasıl kullanacağınızı öğrenin.

ARIMA modelinin temel bileşenlerini öğrenin, Python'da doğru tahminler için nasıl kurup optimize edeceğinizi ve farklı sektörlerdeki uygulamalarını keşfedin.

Formüller kullanarak Excel metinlerinden sayıları nasıl çıkaracağınızı keşfedin. Metninizin başında, sonunda veya herhangi bir yerinde yer alan sayısal veriyi hedeflemek için RIGHT(), LEFT() ve TEXTJOIN() gibi işlevlere hakim olun.

Bu makale, scikit-learn ile k-en yakın komşu sınıflandırmasının nasıl ve ne zaman kullanılacağını ele alır. Kavramlara, iş akışına ve örneklere odaklanır. Ayrıca mesafe metriklerini ve çapraz doğrulama ile k için en iyi değerin nasıl seçileceğini de kapsar.