Tahminleyici Modeller: Oluşturma, Veri Keşfi ve Canlıya Alma

Gerçek dünyadan bir bankacılık senaryosunu kullanarak model geliştirme yaşam döngüsünün tamamı üzerinde çalışarak tahminleyici modelleme konusunda pratik beceriler kazanın. Bu kursta, bir iş problemini tanımlayacak, Keşifçi Veri Analizi (EDA) ile verileri keşfedip yorumlayacak ve veri tamamlama (imputation) ile değişken seçimi tekniklerini kullanarak veri kümelerini hazırlayacaksınız. Ardından, anlamlı değişkenleri belirlemek için Bilgi Değeri (IV) analizi ve çoklu doğrusallık (multicollinearity) kontrollerini kullanarak tahminleyici modeller geliştireceksiniz. Sıralama teknikleri, desil analizi, KS istatistikleri, AUC ve Lift ile model performansını değerlendirecek, ardından monotonik gruplama (binning) ve ağaç tabanlı optimizasyon yöntemleriyle model performansını artıracaksınız. Kurs, modellerin daha önce görülmemiş veri kümeleri üzerinde doğrulanması ve simüle edilmiş bir üretim ortamına dağıtılmasıyla (deployment) sona ererek size uçtan uca tahminleyici modelleme iş akışında pratik deneyim kazandırır. İster tahminleyici analitik, ister makine öğrenimi iş akışları veya veri odaklı karar verme ile ilgileniyor olun, bu kurs, yerleşik istatistiksel teknikleri ve gerçek dünya senaryolarını kullanarak tahminleyici modeller oluşturmak, değerlendirmek, optimize etmek, doğrulamak ve yayına almak için yapılandırılmış, uygulamalı bir yaklaşım sunar.