Makine Öğrenmesi ve Veri Analizine Giriş

Veri bilimi ve makine öğrenme becerileri çağdaş dünyada karar vermek için gereklidir.Bu kurs hem veri analizi hem de öngörülmüş modellemede sağlam, pratik bir temel sağlar. Bu dersin sonunda, ham verilerin toplanmasından ve temizlenmesinden basit makine öğrenimi modellerinin eğitilmesi, değerlendirilmesi ve yorumlanmasına kadar tüm veri çalışma akışını anlayacaksınız.Gerçek dünya veri sorunlarıyla başa çıkmaya hazır olacaksınız ve özel ML alanlarında öğrenme yolculuğunuza devam edeceksiniz. Ne öğreneceksin: * Bir veri bilimi projesinin temel terminolojisini ve yaşam döngüsünü, sorun tanımından dağıtmaya kadar anlamak. * Veri temizleme, dönüşüm ve keşif veri analizi (EDA) için gerekli teknikleri uygulamak. * Doğrusal gerileme ve temel sınıflandırma modelleri de dahil olmak üzere, çekirdek denetimli öğrenme algoritmalarını uygulamayı pratik edin. * Model performansını değerlendirmek, anahtar metrikleri yorumlamak ve aşırı uyum gibi ortak tuzakları anlamak için usta yöntemler. * Modern açık kaynak kütüphaneleri ve veri yapılarını kullanarak verileri işlemek ve manipüle etmek için temel bir ortamı ayarlayın. Kurs temel istatistik kavramları ve veri hazırlama yöntemleriyle başlar, tahmini modelleme teorisi ve pratik uygulamalarına sistematik şekilde ilerler ve model onaylama ve yorumlamayla sona erer. Bu kurs, makine öğrenmesi veya ileri istatistikte önceden hiçbir deneyimi olmayan kesin yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Tüm kavramlar yazılı örnekler ve egzersizler yoluyla açıkça açıklanmaktadır. Önemli veri bilimi araç seti oluşturmaya bugün başlayın.