Python Veri Bilimi ve Pandas ve Scikit-Learn ile Makine Öğrenmesi

Veri, çağdaş dünyanın en değerli varlığı olmasına rağmen, ham rakamları eyleme geçirilebilir içgörülere çevirmek çok talep edilen bir beceri olmaya devam ediyor.Bu yazılı kurs, karmaşık matematiksel formüllerle sizi bastırmadan veri bilimi ve makine öğreniminin temel kavramlarına rehberlik ediyor. Temel kod yazmaktan tahmini modelleri oluşturma ve değerlendirmeye geçiş yapacaksınız. Açıklayıcı açıklamaları okuyarak, pratik kod örneklerini inceleyerek ve kavramsal egzersizler yaparak, karmaşık veri kümelerini temizlemek, eğilimleri görselleştirmek ve temel makine öğrenme algoritmalarını dağıtmak için güveninizi geliştireceksiniz. Ne öğreneceksin: - Veri bilimi, istatistiksel terminoloji ve modern Python çevre kurulumunun temel ilkelerini anlayın. - Pandas kullanarak verimli bir şekilde yapılandırılmış verileri manipüle edin ve temizleyin ve Polars gibi modern alternatifleri keşfedin. - Matplotlib kullanarak açık, bilgilendirici veri görselleştirmeleri oluşturun kilit içgörüleri iletmek için. - Scikit-Learn kullanarak regression ve sınıflandırma dahil olmak üzere denetimli ve denetsiz makine öğrenme modellerini uygulayın. - Model performansını standart metriklerle değerlendirerek doğruluğu garanti edin ve aşırı uyumluluğu önleyin. - Makine öğrenimi modellerinin geliştirmeden üretime nasıl geçtiğini anlamak için temel MLOps kavramlarını uygulayın. Bu yolculuk, veri bilimi tanımları ve çevre kurulumu ile başlar ve daha sonra adım adım veri manipülasyonu, görselleştirme ve pratik makine öğrenimi algoritmaları ile devam eder.Her kavram, öğrenmenizi güçlendirmek için net, okunabilir kod parçalarıyla basit İngilizce ile açıklanır. Özellikle yeni başlayanlar için tasarlanmış olan bu metin tabanlı kılavuz, istatistik, ileri matematik veya programlamada önceden bir geçmiş gerektirmez. Veri bilimi dünyasına yolculuğunuza başlayın ve öngörülmüş modelleme gücünün kilidini bugün açın.