Veri Bilimi Metodolojisi

Veri Bilimci olmanın kısa bir yolu varsa, o da başarılı bir Veri Bilimci gibi düşünmeyi ve çalışmayı öğrenmektir. Bu kursta, her türlü Veri Bilimi senaryosunun üstesinden gelmek için kullanabileceğiniz bu metodolojiyi öğrenecek ve ardından uygulayacaksınız. Temel Veri Bilimi Metodolojisi ve altı aşamalı CRISP-DM veri bilimi metodolojisi olmak üzere iki önemli veri bilimi metodolojisini keşfedecek ve bunları nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz. Yerleşik veri bilimcilerinin çoğu, veri bilimi problemlerini çözmek için bu veya benzeri metodolojileri takip eder. İşe iş/araştırma problemini tanımlamayı öğrenerek başlayın. Veri bilimcilerinin verileri nasıl elde ettiğini, hazırladığını ve analiz ettiğini öğrenin. Veri bilimi metodolojisi uygulamalarını kullanmanın, problem çözmede kullanılan verilerin ilgili ve soruya yanıt verecek şekilde doğru şekilde işlenmiş olmasını sağlamaya nasıl yardımcı olduğunu keşfedin. Ardından veri modeli oluşturma, bu modeli dağıtma, veri hikayeleştirme ve geri bildirim alma süreçlerini öğrenin. Jupyter Notebooks bünyesinde sunulan ve Python kullanılan kademeli laboratuvarlar aracılığıyla, gerçek dünyadan esinlenilmiş bir senaryo kullanarak bir veri bilimci gibi düşünecek ve veri bilimi metodolojisi becerilerinizi geliştireceksiniz.