Python ve Makine Öğrenmesi ile Veri Bilimi Temelleri

Veri biliminde kariyer yapmak için hem istatistiksel kavramları hem de pratik programlama becerilerini iyice öğrenmek gerekiyor.Bu kurs, bu alana girmek için eksiksiz, temel bir yol sağlar. Bu programın sonunda, veri sorunlarını yapılandırmak, Python kullanarak çözümler uygulamak ve temel makine öğrenme algoritmalarının sonuçlarını güvenle yorumlamak için gerekli kritik bilgiye sahip olacaksınız. Ne öğreneceksin: * Veri bilimi yaşam döngüsündeki temel adımları, veri elde etmekten model dağıtımına kadar anlamak. * Güçlü çevre kurulumu ve temiz kod için tip ipuçlarının etkili kullanımı da dahil olmak üzere temel Python programlamasını öğrenin. * Verimli veri temizleme, dönüşüm ve keşif veri analizi için NumPy ve Pandas gibi standart kütüphaneleri uygulayın. * Scikit-learn kullanarak klasik denetimli ve denetsiz makine öğrenme modellerini oluşturun, eğitin ve değerlendirin. * Model metriklerinin yorumlanması ve analitik bulguların teknik ve teknik olmayan dinleyicilere net bir şekilde iletilmesi. * Basit MLOps hazırlığı için temel model dayanıklılık ve serileştirme paternlerini ayarlayın. İçeriği temel terminoloji ve geliştirme ortamınızın kurulumuyla başlar, sonra veri manipülasyon teknikleri, istatistiksel modelleme ve anlayışınızı pekiştirmek için tasarlanmış pratik projeler yoluyla ilerler. Bu kurs, programlama veya veri biliminde önceden hiçbir deneyimi olmayan yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Tüm temel kavramlar açık ve sistematik olarak açıklanmıştır. İyi bir veri bilimcisi olmaya yönelik yolculuğunuza bugün başlayın.