PYTHON, Makine Öğrenmesi Yolculuğu
MAKİNE ÖĞRENMESİ & VERİ BİLİMİ PROJELERİ | Veri bilimi Projeleri ve Makine Öğrenmesi Modelleri
Ratings 4.64 / 5.00
What You Will Learn!
- Sıfırdan başlayarak bir veri bilimi projesi nasıl yapılır
- Veri biliminde kullanılacak makine öğrennmesi metotları
- Kullanılacak metotların pratik açıklamaları
- Gerçek dünya verileri ile gerçekçi modellemeler ve analizler
- SCIKIT-LEARN, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn
- Regresyon analizi ile tahmin algoritmaları
- Sınıflandırma metotları ile gerçek dünya problemlerinin çözümü
- Kümeleme metotları ile verilerin ideal gruplara ayrıştırılması
Description
Bu tür eğitimlerin bana göre 2 problemi var
İzlediğiniz videonun tamamının ekranı kaplaması ve ekranlar arası sürekli geçiş yapmak
Eğitmenlerin alanlarında uzman olmaları dolayısıyla başlangıç seviyesindeki bir öğrencinin ihtiyaçlarını ve sorunlarını tam olarak anlayamıyor olmaları
Benim de bu eğitimdeki amacım temelde bu iki problemi çözerken size bir veri bilimi projesi nasıl yapılır, hangi adımlar işlenir ve bu adımlar neden kullanılır bunu anlatmak.
Kurs boyunca sizler gibi sıfırdan başlayan bir konuğum olacak ve dersleri sizinle beraber ona da anlatıyormuşum gibi dinleyeceksiniz. Böylece konuyu hiç bilmeyen birinin izlerken karşılaşabileceği soruları sizin yerinize o bana sormuş olacak.
Eğitim sonunda sizi klavyeye basan robotlar yapmaktan ziyade neyi, ne için, nerede ve nasıl kullandığını bilen birisi yapmak için mümkün olduğu kadar bütün algoritmaları, kodları, parametreleri ve kodların içinde gördüğünüz diğer şeyi açıklamaya çalıştım. Fakat yine de aklınızda kalan soruları sormaktan çekinmeyin. Derslerin sürekli güncel tutulacağından ve sorularınızla şekilleneceğinden emin olabilirsiniz.
Peki biz bu eğitimde ne işleyeceğiz
Çeşitli makine öğrenmesi modelleri kurmak için SCIKIT-LEARN
Yapay sinir ağları kurmak için TENSORFLOW & KERAS
Görüntü işleme için OPENCV
OPSİYONEL (Konu hakkında hiç bilgisi olmayanlar için)
Veri biliminde kullanılacak temel seviyede PYTHON
Sayısal operasyonları gerçekleştirmek için NUMPY
Verilerin düzenlenmesi ve analiz için PANDAS
Verileri görselleştirmek ve görselleri düzenlemek için MATPLOTLIB ve SEABORN
Who Should Attend!
- Makine öğrenmesi, veri bilimi ve veri analizi ile ilgilenen, bu alanda profesyonel olarak veya hobi amaçlı ilerlemek isteyen herkes