Veri Bilimi ve Yapay Zeka için Python Kursu
- Description
- Curriculum
- FAQ
- Announcement
- Reviews
Veri Bilimi ve Yapay Zeka için Python Kursu, veri bilimi ve yapay zeka alanlarında derinlemesine bilgi edinmek isteyenler için kapsamlı bir eğitim sunar.
Python programlama dili temel alınarak, veri manipülasyonu, veri görselleştirme, ve makine öğrenmesi konuları işlenir.
Bu kurs, öğrencilerin Python dilinde yetkinlik kazanmasını, Numpy ve Pandas gibi kütüphanelerle veri setlerini analiz etmesini, ve Sklearn ile makine öğrenmesi modelleri oluşturmasını sağlar.
Eğitim, teorik bilgileri pratik örneklerle birleştirerek katılımcılara uygulamalı bir öğrenme deneyimi sunar.
-
1
Python ortamları kurulum süreçleriPython kurulum adımlarını ve geliştirme ortamlarını keşfederek, projeleriniz için gerekli yazılımları kurmayı öğrenin.
-
2
Python veri yapıları
Temel veri yapıları olan listeler, demetler, sözlükler ve kümelerle çalışarak, veri organizasyonunu öğrenin.
-
3
Python String işlemleri
String manipülasyon teknikleriyle metin verilerini nasıl işleyebileceğinizi öğrenin.
-
4
Listeler
Python'da liste veri tipi ile çalışarak veri setlerini yönetme yeteneklerinizi geliştirin.
-
5
Koşul işlemleri
Karar yapıları ve koşullu ifadelerle programlarınıza dinamik davranışlar kazandırın.
-
6
Döngüler
Döngülerle tekrarlayan işlemleri otomatikleştirme yeteneklerini geliştirin.
-
7
Try-Catch
Hata yakalama ve yönetme teknikleriyle kodlarınızı daha güvenilir hale getirin.
-
8
Numpy Listeleri Giriş
Numpy kütüphanesine giriş yaparak, büyük veri setleriyle verimli çalışmayı öğrenin.
-
9
Numpy Listeleri ile veri manipülasyonu
Numpy listelerini kullanarak veri üzerinde çeşitli işlemler gerçekleştirin.
-
10
Numpy Listeleri ile Veri işleme
Numpy ile veri işleme ve analiz tekniklerini keşfedin.
-
11
Pandas Dataframe
Pandas DataFrame yapısı ile verileri organize edin ve analiz edin.
-
12
Pandas ile veri manipülasyonu
Pandas kütüphanesi ile veri manipülasyonu yaparak, veri setlerini işleme becerilerinizi geliştirin.
-
15
Makine öğrenmesi giriş
Makine öğrenmesi kavramlarını öğrenerek, bu alandaki temel prensipleri kavrayın.
-
16
Sklearn ile Örnek Makine öğrenmesi modelleri
Sklearn kütüphanesi ile örnek modeller oluşturun ve gerçek veri setleri üzerinde uygulayın.
-
17
Hiper-Parametre Optimizasyonu
Makine öğrenmesi modellerinizin performansını artırmak için hiper-parametre optimizasyon tekniklerini öğrenin.
Merhaba, yeni kursumuz Veri Bilimi ve Yapay Zeka için Python Kursu yayınlanmıştır. Sizleri bekliyoruz
