Bilgi Teknolojileri ve İletişim Kurumu

Ham verileri anlamlı içgörülere dönüştürmek için sorun çözmeye sistematik bir yaklaşım gerektirir.Bu kurs, karmaşık gerçek dünya senaryolarını net, uygulanabilir cevaplar sağlayan modellere nasıl çevireceğinizi öğreten hesaplamalı düşünmenin temel ilkelerini size tanıtır. Veri odaklı karar vermenin arkasındaki mantığı anlamak için temel sözdizimden öteye geçeceksiniz. Yapısal yazılı dersler aracılığıyla, verilere bilimsel bir zihniyetle yaklaşmayı, paternleri keşfetmek ve sonuçları tahmin etmek için hesaplamayı kullanmayı öğreneceksiniz.Deneyleri nasıl yapacağınız, belirsizliği nasıl analiz edeceğiniz ve çeşitli teknik zorluklara çözümler nasıl optimize edeceğinizi sağlam bir temel kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - Hesaplamalı modelleme ve veri organizasyonunun temel kavramlarını anlamak - Karmaşık veri kümelerini yorumlamak ve analiz etmek için istatistiksel teknikler uygulayın - Belirsiz ortamlarda sonuçları tahmin etmek için simülasyonlar inşa etmeyi deneyin - Kaynak sınırlı problemlere en iyi çözümleri bulmak için optimizasyon algoritmalarını yönetir. - Güçlü kod için tip ipuçları gibi modern Pythonik paternleri uygula - Deneysel verileri regülasyon ve temel kümeleme teknikleri kullanarak analiz edin - Olasılık temellerini ve veri biliminde uygulamalarını iyice öğrenin Kurs, olasılık, istatistik ve makine öğrenimi kavramlarının pratik uygulamalarına geçmeden önce temel terminoloji ve temel tanımlarla başlar. Hem netlik hem de performans için mantığın nasıl yapılacağını gösteren yazılı açıklamalar ve kod parçaları üzerinden çalışacaksınız. Bu kurs, temel programlama becerilerine sahip olan ve analitik becerilerini geliştirmek isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Veri bilimi veya ileri matematik alanında önceden deneyime gerek yoktur. Analiz araçlarınızı oluşturmaya başlayın ve modern veri biliminin arkasındaki mantığı öğrenin.