What you'll learn:
- Veri bilimi dünyasının hangi adımları geçerek bugünlere geldiğini öğreneceksiniz.
- Veri bilimi çalışırken gerekli olabilecek kaynakları tek bir derste görebileceksiniz.
- Bilgi Piramidi, veri bilimi uygulama adımları vb. konsept içerikler ile temel eğitim.
- Spesifik makine öğrenimi örnekleri ve uygulamalarıyla ile temel eğitim.
- Veri Görselleştirme örnekleri ve uygulamaları ile görsel çalışmalara başlayabileceksiniz.
Yeni nesil uzaktan öğrenme teknikleri ile R* programlama dilini beraber kullanarak veri biliminde uzmanlaşacağınız kurs setimizin ilk dersine hoşgeldiniz!
Yeni Başlayanlar için Veri Bilimine Giriş
Veri Bilimi için "R" Programlama
Veri Bilimi için İstatistik
Makine Öğrenimi (Machine Learning)
Veri Görselleştirme (Data Visualization)
Veri Madenciliği (Data Mining )
Derin Öğrenme (Deep Learning)
Veri bilimi alanında yüksek lisanslı veri profesyoneliyle beraber veri bilimine hem rahat hem de ayakları yere basan bir giriş yapacaksınız!
Bu ders ile veri bilimine giriş yaparken sektöre dair bilgiler edinirken, akademik ve teorik alt yapınızı da hazırlayacaksınız.
Kurstan maksimum verimde faydalanabilmek için:
• Videolara iliştirdiğimiz kaynakları mutlaka kontrol edin.
• R kodlarını .txt file hallerini indirip R-Script'inizde kullanın ve ardından kendiniz yazın
• Makine öğrenimi bilgileriniz ile sektör kullanımları arasındaki bağları sorun
• Ders ile alakalı olsun olmasın herhangi bir sorunuzda iletişime geçmekten çekinmeyin! Data Forest ekibi olarak her zaman destek olmaya hazırız
Bu kursta:
Veri Bilimi Dünyasına Giriş
• Neden Veri Bilimi Öğrenmeliyiz?
• Veri Biliminin Tarihi
• Veri Bilimi Neden Popular Oldu?
• Büyük veri, Big Data Nedir? Dünyada Ne Kadar Veri Üretiliyor
Veri Bilimi Toolkit
• R ve R-Studio Programlarını İndirme
• SQL Öğrenme Kaynağı
• Anaconda – Python Programlarını İndirme
• Lisans Ücretli Veri Bilimi Platformlarına Örnek
• Kod Deposu: Github
• Online Veri Bilimi Platformu Kaggle’a Giriş
• Distributed (Dağıtık) Hesaplama Yapısı Hadoop
• Google Dataset Search Nedir?
• R Programlama Örneğine Giriş
• R ile Veri Keşfi Örneği
• R ile Veri Ön İşleme ve Görselleştirme
• R ile Makine Öğrenimi ve Tahmin Analitiği
Makine Öğrenimi Temelleri
• Bilgi Piramidi Nedir?
• Veri Bilimi Uygulamaları Şeması
• Makine Öğrenimi Nedir?
• Sektörel Örnekler
• Multi – disipliner Makine Öğrenimi Kullanımları
• Lineer Regresyona Giriş
• Lineer Regresyon Parametreleriyle Optimizasyon
• Sınıflandırma Örneği: Lojistik Regresyon
• Lojistik Regresyon Temelleriyle Sınıflandırma Metrikleri
• Yapay Sinir Ağlarına Giriş
• Aktivasyon Fonksiyonları ve Backpropagation
• Derin Öğrenme Örnekleri
• Kümeleme Giriş
• Kümeleme Çeşitlerinde Performans Metrikleri
BONUS
• Karar Ağaçlarına Giriş
• Karar Ağaçları Parametreleri
• R’da Karar Ağaçları Uygulaması
• Veri Görselleştirme: Histogram
• R’da Histogram Uygulaması
• Veri Görselleştirme: Alluvial Flow-Sankey Diagramı
• R’da Alluvial Flow-Sankey Diagramı Uygulaması
• Veri Görselleştirme: Bubble Scatter Grafiği
• R’da Bubble Scatter Grafiği Uygulaması
• R’da Lineer Regresyon Uygulaması
• R’da Lojistik Regresyon Uygulaması
• R’da DBSCAN Kümeleme Uygulaması
• Yapay Sinir Ağları - XOR Problem Çözümü
---------------------------------------------------------------
*Python derslerimiz için de bizi takipte kalın!
