Data Science Tutorials

Normallik testinin ne olduğunu, neden önemli olduğunu ve verinizi kontrol etmek için Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov ve görsel yöntemler gibi yaygın testleri nasıl kullanacağınızı öğrenin + Python ve R örnekleri.

Google Sheets’te VLOOKUP() kullanarak büyük veri kümelerinde saniyeler içinde arama yapmayı, bulmayı ve veri çekmeyi öğrenin.

Excel’de zaman hesaplarını ustalaşarak yapın. Hazır formülleri doğrudan kendi verilerinize uygulayın.

Bağıntılı alt sorguların SQL'de satır satır karşılaştırmaları nasıl yaptığını öğrenin. Kullanım alanlarını keşfedin ve JOIN'ler, pencere fonksiyonları veya bağıntısız sorgulardan farklarını görün.

Temel türler, sınıflandırma, analitik ve sayısal çözüm yöntemleri ile bunların gradyan iniş, regresyon ve zaman serisi modellemesindeki gerçek dünya rolünü kapsayan diferansiyel denklemlere pratik bir giriş.

Finans, fizik ve bilgisayar biliminde gerçek dünya uygulamalarıyla birlikte sonlu ve sonsuz toplam formüllerini ve yakınsaklık koşullarını kapsayan geometrik serilere yönelik pratik bir rehber.

Veri platformunuzu sağlam ve güvenilir tutmak için çoğaltma, performans ve yedekleme genelinde temel proaktif kontrolleri kapsayan bir rehber.

Amaç fonksiyonunun ne olduğunu, optimizasyon ve makine öğreniminde nasıl çalıştığını ve gerçek örneklerle nasıl tanımlanıp yorumlandığını öğrenin.

Newton yöntemi, kapalı formda cevabı olmayan denklemlerin çözümüne yaklaşmak için teğet doğru yaklaşımlarını kullanan yinelemeli bir kök bulma algoritmasıdır.

Laplasyen operatörü, modern makine öğrenmesinde en yaygın kullanılan matematik araçlarından biridir. Spektral kümeleme, manifold öğrenme, görüntü kenar tespiti ve graf tabanlı algoritmaların arkasındadır.

Makine öğreniminde düzenlileştirmenin pratik bir özeti - nedir, nasıl çalışır ve genelleyen modeller kurmak için L1, L2 ve Elastic Net ne zaman kullanılır.

GELU, derin öğrenme mimarilerinde ReLU gibi daha basit alternatiflerden daha iyi performans gösteren, düzgün ve olasılıksal bir aktivasyon fonksiyonudur ve BERT ile GPT gibi transformer modellerinde varsayılan tercih haline gelmiştir.