Sıfırdan Uzmanlığa Veri Bilimi (2)
Bu kurs 7 bölümlük nihai hedefimizin ikinci bölümünü oluşturmaktadır.
- Python: Python Sıfırdan Uzmanlığa Programlama (1)
- Data Science (Veri Bilimi)
- Visualization Tools (Görselleştirme Araçları)
- Machine Learning (Makine Öğrenmesi)
- Deep Learning (Derin Öğrenme)
- Statistical Learning (İstatistik)
- Artificial Intelligence (Yapay Zeka)
Data Science(veri bilimi) kursunda hem Python dili ile veri biliminin nasıl yapıldığını hem de nihai hedefimiz olan Yapay Zeka konusuna temel oluşturacak bilgiler öğreneceğiz.
Neden Data Science?
- İnsanların daha hızlı ve etkili kararlar vermesine yardımcı,
- Verinin artması ile veri bilimcilere olan talep ve iş fırsatları,
- Start-up fırsatları,
- Karar verme yetisi.
Bu Kurs ile Alacaklarınız
- Sıfırdan Kodlama Becerisi: Sizinle birlikte kod yazıyoruz. Her ders boş bir sayfa ile başlar ve kodu sıfırdan yazarız. Bu şekilde ilerleyebilir ve kodun nasıl bir araya geldiğini ve her satırın ne anlama geldiğini tam olarak anlayabilirsiniz.
- Kodlar ve Şablonları: Kursta oluşturduğumuz her Python şablonlarını ve kodunu indirebilirsiniz. Bu, sizlere hem daha sonra kod üzerinde pratik yapma hem de kendi projelerinizi şablon sayesinde daha kolay bir şekilde yaratma imkanı sağlayacaktır
- Teori ve Mantık: Size yalnızca kod yazmayı değil, hem yazdığımız kodun arkasında yatan mantığı ve teoriyi hem de neden böyle bir kod yazdığımızı anlatıyoruz.
- Kurs içi destek: Size sadece video ile ders anlatımı yapmıyoruz. Size destek olmak için profesyonel Veri Bilimcilerinden oluşan bir ekip oluşturduk. Bu da ders ve ya ders dışı sorularınıza en fazla 72 saat içinde yanıt alacağınız anlamına geliyor.
Data Science kursu içeriği
- Kaggle and Data Science(Veri Bilimi)
- Kaggle Tanıtımı 1
- Kaggle Tanıtımı 2
- Kaggle Örneği
- Kaggle Profil Sayfası
- Data Science (Veri Bilimi)
- Introduction to Python (Python’a Giriş)
- İmport and First Look Data
- Matplotlib
- Dictionary, Pandas and Logic Control
- Loop Data Structures (while and for)
- Python Data Science Tool Box
- User Defined Function and Scope
- Nested, Default, Flexible, Lambda, Anonymous Functions
- Iterators and List Comprehension
- Cleaning Data
- Diagnose Data for Cleaning
- Exploratory Data Analysis (EDA)
- Visual Exploratory Data Analysis
- Tidy and Pivoting Data
- Concatenating Data and Data Types
- Missing Data and Testing with Assert
- Pandas Foundation
- Review of Pandas, Building Data Frames from Scratch,Visual and Statistical EDA
- Indexing and Resampling Pandas Time Series
- Manipulating Data Frames with Pandas
- Indexing, Slicing, Filtering and Transforming Data Frames
- Index Objects, Hierarchical Indexing, Pivoting, Stacking-Unstacking and Melting
İçeriğin İngilizce olması sizi yanıltmasın arkadaşlar. Derslerim tamamen Türkçedir.
Hemen kaydolun ve bir an önce başlayalım.