or
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Kursa, data science’ın ne olduğunu tanımlayarak başlayacağız. Data science iş akışını ve data science’ın gerçek dünya iş problemlerine nasıl uygulandığını ele alacağız. Bölümü, veri ekibini kuruluşunun ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde nasıl yapılandırabileceğini öğrenerek bitireceğiz.
Artık data science iş akışını anladığımıza göre, ilk adıma daha derin dalacağız: veri toplama. Şirketinin yararlanabileceği farklı veri kaynaklarını ve toplandıktan sonra bu verinin nasıl depolanacağını öğreneceğiz.
Bu bölümde, panolar aracılığıyla veriyi keşfetme ve görselleştirme yollarını tartışacağız. Bir panonun öğelerini ve bir pano için nasıl yönlendirilmiş bir talepte bulunacağını konuşacağız. Bu bölüm ayrıca karar almayı riske atmadan güçlendiren güçlü bir analitik araç olan anlık veri taleplerini ve A/B testlerini de kapsayacak.
Geçerli egzersiz
Bu son bölümde, data science’ın en popüler konusunu konuşacağız: Machine Learning! Denetimli ve denetimsiz Machine Learning’i ve kümellemeyi ele alacağız. Ardından zaman serisi tahmini, doğal dil işleme, derin öğrenme ve açıklanabilir yapay zeka gibi Machine Learning’de özel konulara geçeceğiz!