Python Öngörülü Analiz: Veri Ürünleri Yapmak ve Kullanmak

Günümüz veri odaklı dünyasında, verileri analiz etmek savaşın sadece yarısı; gerçek değer tahminler yapabilen ve otomatik kararlar verebilen sistemler inşa etmekte yatıyor.Bu kurs size işlevsel öngörülebilir veri ürünlerini sıfırdan nasıl tasarlayacağınızı, inşa edeceğinizi ve dağıtacağınızı öğretiyor. Basit senaryolar yazmaktan, tamamen öngörülebilir sistemler tasarlamaya geçiş yapacaksınız. Ham verileri temizlemeyi, makine öğrenimi modellerini eğitmeyi ve bunları diğer uygulamaların tüketebileceği hafif, modern web API'lerine paketlemeyi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Öncelikli analiz ve veri ürünü mimarisinin temel kavramlarını anlamak. - Modern veri kütüphanelerini kullanarak ham veri kümelerini verimli bir şekilde temizleyin ve işleyin. - Gerçek dünya sınıflandırma ve gerileme sorunlarını çözmek için öngörülebilir modeller oluşturmak ve değerlendirmek. - FastAPI kullanarak işlevsel web API'leri olarak öngörülebilir modelleri dağıtın. - Model izleme, veri doğrulama ve temel MLOps iş akışlarını uygulamak için en iyi uygulamaları uygulayın. Yolculuk, öngörülebilir modelleme ve veri boru hatlarının temel kavramlarıyla başlar ve daha sonra adım adım veri hazırlama, model eğitimi ve son dağıtım yoluyla ilerler. Açık yazılı açıklamalar ve pratik kod örnekleri aracılığıyla, uçtan uca veri ürünleri oluşturma konusunda pratik deneyim kazanacaksınız. Bu ders, Python'u temel seviyede bilen ve pratik tahmin sistemleri inşa etmeyi öğrenmek isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Makine öğrenimi veya yazılım mühendisliği alanında önceden deneyime ihtiyaç yoktur. Python becerilerinizi üretim hazır tahmini uygulamalara dönüştürmek için bugün okumaya başlayın.