Veri Bilimine Giriş

Ana Sayfa » Kurslar » Veri Bilimine Giriş

Eğitimin Kısa Özeti:

Veribilim, makine öğrenmesi, veri odaklı karar verme, yapay zeka gibi kavramlar günümüzde gitgide önem kazan maktadır. Bu derste veribilim dünyasına bir giriş yapacağız, veriden anlam ve sonuç çıkarma prensiplerini ve ana yöntemlerini özgür yazılımlar kullanarak deneyimleyeceğiz.

 
Eğitmenler: Ahmet Çizmeli, Tuğçe Kaynak
 
Katılımcılar için Ön Şartlar

Eğitim içeriği R dilinde yazılmış kodlar vasıtası ile öğrencilere iletilecektir. Katılımcıların R diline aşina olmaları iyi birşey olabilir ancak bu ders sırasında R dilinde kod yazılımı olmayacağından R bilmeyenler de eğitime katılabilir. R bilmeyenlere gerekli desteği derste eğitmenler verecektir.

 
Eğitim İçeriği

  • Veribilim ön etapları
    • Veribilim proseslerine giriş
    • Veri keşfi (öngörselleme + tanımlayıcı istatistikler)
    • Veri temizlenmesi ve kalite kontrolü
    • Veri örneklenmesi (sampling)
    • Veri dönüştürme (transformation)
    • Veri seti ayrıştırılması (segmentation)
  • Model seçim yöntemleri
    • Model tipleri
    • Sınıflandırma (classification)
    • Regresyon/Puanlama (regression/scoring)
    • Kümeleme (clustering)
    • Sıralama (ranking)
    • Model seçim kriterleri
    • Model performans değerlendirmesi (evaluation)
    • Model doğrulaması (validation)
  • Makine öğrenme modelleri 1
    • Tek değişkenli modeller
    • Cross-validation ile overfitting analizleri
    • Çok değişkenli modeller
    • Lineer regresyon
    • Lojistik regresyon
    • Egzersizler
  • Makine öğrenme modelleri 2
    • Karar ağaçları (decision trees)
    • Rastgele orman (random forest)
    • Egzersizler (4 günlük müfredatı kapsayan)

 
Başvurunuzu yapın