or
Bu egzersiz
Kursa veri biliminin ne olduğunu tanımlayarak başlayacağız. Veri bilimi iş akışını ve veri biliminin gerçek hayattaki sorunlara nasıl uygulandığını ele alacağız. Bölümü, veri bilimi alanındaki farklı rolleri öğrenerek bitireceğiz.
Artık veri bilimi iş akışını anladığımıza göre ilk adıma daha yakından bakalım: veri toplama ve depolama. Burada yararlanabileceğiniz farklı veri kaynaklarını, bu verilerin neye benzediğini, toplandıktan sonra verilerin nasıl depolanacağını ve bir veri işlem hattının süreci nasıl otomatikleştirebileceğini öğreneceğiz.
Veri hazırlığı çok önemlidir: Veri bilimcilerin işinin %80'i verileri temizlemek ve işlemektir. İşin yalnızca %20'si gerçekten analiz etmektir. Bu bölüm size verilerinizdeki sorunları nasıl tespit edeceğinizi, eksik değerleri ve aykırı değerleri nasıl ele alacağınızı gösterecektir. Daha sonra hem verilerinizi keşfetmek hem de bulgularınızı aktarmak için bir başka önemli araç olan görselleştirme hakkında bilgi edineceksiniz.
Bu son bölümde deney ve tahmin konularını tartışacağız! Deneylerle başlayacak olursak A/B testini ele alacağız ve gelecekteki olayları tahmin etmeyi öğreneceğimiz zaman serisi tahminine geçeceğiz. Son olarak makine öğrenmesini, gözetimli öğrenmeyi ve kümelemeyi inceleyerek bitireceğiz.
Geçerli Egzersiz