Bilgi Bilimi ve Makine Öğrenimine Giriş (ML)

Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi yolculuğuna başlamak bazen zor olabilir, ancak yapılmış, hedef odaklı bir yaklaşım tüm farkı yaratabilir.Bu kurs karmaşık kavramları yönetilebilir, motivasyonlu görevlere dönüştürerek bu yapıyı sağlar. Bu kursun sonunda, ham verilerin temizlenmesinden basit öngörüsel modellerin dağıtılmasına kadar ML çalışma akışında sağlam bir temel elde edeceksiniz.Gerçek dünya analitik sorunlarını güven ve net bir yöntemle çözmeye hazır olacaksınız. Ne öğreneceksin: * Veri Bilimi terminolojisi, ML çalışma akışı ve veri analizinin rolünü anlamak. * Güçlü kod için gerekli veri yapıları ve tip ipuçları da dahil olmak üzere temel Python programlama becerilerini uygulayın. * Pandas gibi standart Python kütüphanelerini kullanarak istatistiksel yöntemler ve veri manipülasyon teknikleri uygulayın. * Temel denetimli ve denetsiz makine öğrenme modellerini oluşturmak, eğitmek ve değerlendirmek. * Temel model kalıcılığı ve dağıtım adımlarını konfigüre edin, kilit MLOps kavramlarını tanıtın. Ders tamamen yazılı açıklamalar ve rehberli pratik egzersizler yoluyla verilir.Önemli tanımlarla başlar ve anlayışı pekiştirmek için hayal gücü problem senaryoları kullanarak veri hazırlama, model seçimi ve pratik uygulamadan adım adım geçeriz. Bu giriş dersi, veri bilimi, istatistik veya makine öğrenimi alanında daha önce hiçbir deneyimi olmayan kesin yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Başlamak için özel bir programlama bilgisi gerekmez. Veri Bilimi yolculuğunuza bugün başlayın ve analitik potansiyelinizin kilidini açın.