YoVDO

Python ile Veri Bilimi

Offered By: Udemy

Tags

Machine Learning Courses Data Science Courses Python Courses Supervised Learning Courses Unsupervised Learning Courses Data Collection Courses Data Processing Courses

Course Description

Overview

Python ve veri bilimine sıfırdan başlayarak uzun bir maratona hazır mısınız?

What you'll learn:
  • Makine Öğrenmesi
  • Python
  • Python ve Veri Analizi
  • Python ve Makine Öğrenmesi
  • Gözetimli Öğrenme
  • Gözetimsiz Öğrenme

Merhaba!

Gelişen bilgisayar ve yazılım teknolojileri ile birlikte her geçen gün hayatımızdaki etkisinin belki de tam olarak farkında olmadığımız veri bilimi konusunda uzun, yorucu ancak son derece eğlenceli bir yolculuğa çıkmaya hazır mısınız? Bu kurs boyunca temel seviyeden başlayarak makine öğrenmesi konusunda ihtiyaç duyacağınız birçok konuda teorik ve uygulamaları bilgilere ulaşabileceksiniz. Makine Öğrenmesi konusunda çok önemli bir parametre olan verinin toplanması, işlenmesi ve kullanılması ise son yılların en popüler programlama dillerinden birisi olan Python ile yapılacaktır. Python konusunda da aynı şekidle temel seviyeden başlayarak adım adım basamakları çıkacaksınız.

Öğrenme Yöntemi Nasıl?

Kursta yer alan her bölümde kısa, anlaşılır ve teorik içeriklerde öncelikle temel bilgiler verilerek konu ilgili kafanızda bir şablonun oturtulmasına çalışılmıştır. Daha sonra ise her bölümün özelliğine göre hazırlanmış olan uygulamalarla teorik bilgilerinizi pratiğe dökeceksiniz. Bu uygulamaların bazılarında Google'ı kullanarak cevaplara ulaşmanız gerekebilir. Bu da bilgiye ulaşmak için emek harcamanıza ve sonucunda da öğrendiğiniz bilgiyi unutmamanızı sağlayacaktır. Zamanla bölüme ve kursta geldiğiniz seviyeye bağlı olarak çok daha karmaşık ve kompleks uygulamalar da yapılacaktır.

Kurs Müfredatı

  1. Kursa Giriş

  2. Herkes İçin Makine Öğrenmesi

  3. Python'a Giriş

  4. Python: Matplotlib ve DataFrames

  5. Örnek Uygulama

  6. Python ve Veri Bilimi

  7. Python ve İstatistik

  8. Gözetimli Öğrenme

  9. Gözetimsiz Öğrenme

  10. Takip Edilmesi Gereken Kaynaklar

Kursta yer alan her bölüm ve dersle ilgili sorularınıza mümkün olan en kısa sürede cevap vermeye çalışacağız. Kurs ile ilgili eksik kalan, geliştirilmesini istediğiniz noktaları ve diğer görüşlerinizi de belirtmeniz durumunda gerekli noktalarda güncelleme çalışmalarını da hızlı bir şekilde yapmaya çalışacağız. Bununla birlikte kursun içeriğinin de düzenli olarak güncellenmesi ve gerekiyorsa yeni bölümlerin/derslerin eklenmesi de planlarımız içerisinde yer alıyor. Kursa başlamadan önce dikkat etmenizin faydalı olduğunu düşündüğümüz noktaları tekrar hatırlatmak istiyoruz.

  • Anlatılan her konuyla ilgili bol bol okuma yapmaya çalışın.

  • Örnek ve uygulamaları kendiniz yapmaya çalışın, kendinizi zorlayın. Takıldığınız noktalarda için Google'dan yardım almayı unutmayın.

  • Yazarak çalışmak her zaman anlatılanların aklınızda daha fazla kalmasını sağlayacaktır. Her konuyu kendinize göre notlar alarak çalışın. Bu sayede anladığınızı sandığınız ancak aslında takıldığınız noktaları fark edebilir ve sorunları hızlı bir şekilde çözebilirsiniz.

Herkese başarılar!

Enes Zengin

F. Berkay Akalın


Taught by

Enes Zengin and F. Berkay AKALIN

Related Courses

Создание 3D-моделей объектов на основе цифровых фотоснимков
Saint Petersburg State University via Coursera
Absolute Basics of COBOL
Coursera Project Network via Coursera
Add and Modify Records with COBOL
Coursera Project Network via Coursera
Advanced Data Science with IBM
IBM via Coursera
Aerial Photography with UAV
Saint Petersburg State University via Coursera