Veri Bilimi Temelleri Bölüm 2: Ünite 3

Bu kurs, gerçek dünyadaki sonuçları tahmin etmek ve verilerinizden değerli içgörüler elde etmek amacıyla güçlü modeller oluşturma sürecine adım adım bir yaklaşım sunar. SciPy ve NumPy gibi endüstri standardı kütüphaneleri kullanarak parametreleri nasıl tahmin edeceğinizi ve modelleri nasıl uyduracağınızı öğrenerek, olasılık ve istatistiksel dağılımlar konusunda sağlam bir temelle başlayacaksınız. Korelasyonları modelleme ve eyleme geçirilebilir iş zekası için katsayıları yorumlama hakkında bilgi edinerek regresyon analizinin teorisine ve pratiğine dalacaksınız. Model oluşturmanın ötesinde; model performansını değerlendirme, yaygın tuzakları giderme ve istatistik, modelleme ve makine öğrenimi arasındaki ince farkları anlama konularında kritik beceriler kazanacaksınız. Kursun sonunda, tahmine dayalı algoritmaları uygulamak için Scikit-learn'ü güvenle kullanacak, çıkarım ile tahmin arasındaki farkı ayırt edecek ve bilgilerinizi karmaşık, gerçek dünya sorunlarını çözmek için uygulayacaksınız.