Bilgi Bilimi Esasları: Ön İşleme ve Çekirdek Algoritmalar

Verileri nasıl hazırlayacağımızı ve doğru algoritmayı nasıl seçeceğimizi anlamak, veri bilimi alanına giren herkes için önemlidir. Bu yazılı kurs, temel veri işleme teknikleri ve temel makine öğrenme modellerine yapısal bir giriş sağlar. Etkili özellik mühendisliği ve güvenilir model inşası yoluyla ham veri kümelerini harekete geçirebilir içgörülere dönüştürmede pratik bir temel kazanacaksınız. Öğreneceğiniz şey: Çekirdek veri bilimi terminolojisini ve temel iş akış adımları anlamak. Ham veri kümelerinde eksik değerleri temizlemek, önceden işlemek ve işlemek. Özellikler mühendisliği, özellikler seçimi ve veri ölçeklendirmesi yapın. Hatsal modeller, karar ağaçları ve k-en yakın komşuları da dahil olmak üzere temel algoritmaları uygulayın. Performansı artırmak için basit gruplama yöntemleri kullanarak modeller birleştirin. Standart doğrulama metriklerini kullanarak model doğruluğunu değerlendirin. Kurs, pratik veri temizliği ve klasik denetimli öğrenme algoritmalarına geçmeden önce anahtar terminoloji ve temel kavramlarla başlar. Detaylı açıklamaları okuyup güçlü analitik sezgi oluşturmak için pratik kod parçalarını inceleyeceksiniz. Bu ders, ileri matematik geçmişi gerektirmeden veri biliminde sağlam bir zemin isteyen tamamen yeni başlayanlar ve giriş seviyesi analistler için tasarlanmıştır. Bugün okumaya başlayın ve veri bilimi araç takımınızı adım adım oluşturun.