Python: Doğrusal Regresyon ile Ev Fiyatı Tahmininde Uzmanlaşın

Bu kursun sonunda katılımcılar; konut veri kümelerini hazırlayabilecek, ön işleme ve dönüştürme tekniklerini uygulayabilecek, anlamlı özellikler üretebilecek, keşifsel veri analizi gerçekleştirebilecek ve Python'da doğrusal regresyon kullanarak tahmin modelleri oluşturabilecekler. Ayrıca Çoklu Doğrusal Bağlantıyı (Multicollinearity) Varyans Şişirme Faktörü (VIF) ile değerlendirmeyi ve model değerlendirmedeki en iyi uygulamalarla tahmin doğruluğunu onaylamayı öğreneceksiniz. Bu kurs; proje kurulumu ve veri kümesini anlama ile başlayıp, ardından veri temizleme, korelasyon analizi ve regresyon modellemesindeki gelişmiş tekniklerle devam ederek sizi tahmin modellemesinin tüm iş akışında adım adım götürmek üzere tasarlanmıştır. Ames Konut veri kümesiyle yapacağınız uygulamalı pratikler sayesinde, ham verileri uygulanabilir içgörülere dönüştürme konusunda pratik beceriler kazanacaksınız. Bu kursu benzersiz kılan şey, gerçek dünyadaki makine öğrenimi iş akışlarını yansıtan uçtan uca, proje tabanlı yapısıdır. Soyut teori yerine, kavramları doğrudan pratik bir vaka çalışmasına uygulayarak öğreneceksiniz: gerçek konut verileriyle ev fiyatlarını tahmin etmek. İster veri biliminde yeni olun ister makine öğrenimi portföyünüzü güçlendirmek isteyin, bu kurs tam size göre.