📊Veri Bilimi ve Analitiğinde Yapay Zeka

Teknoloji & Veri · 11 ünite · ücretsiz, üyeliksiz

1 Veri Bilimi ve Analitiğinde Yapay Zekaya Giriş: İş Akışı, Roller, Sınırlar, Doğrulama ve Etik

2 Veri Toplama ve Kaynak Anlama: Şema, Örnekleme, Kalite ve Sızıntı Farkındalığı

3 Veri Temizleme ve Ön İşleme: Eksik Değer, Aykırı Değer ve Tip Dönüşümü

4 Keşifsel Veri Analizi (EDA): Dağılımlar, İlişkiler ve İlk İçgörüler

5 Özellik Mühendisliği: Değişken Üretme, Kodlama, Ölçekleme ve Sızıntıdan Kaçınma

6 Model Kurma: Problem Tanımı, Algoritma Seçimi ve Eğitim/Test Bölme

7 Model Değerlendirme: Metrikler, Çapraz Doğrulama ve Aşırı Öğrenme

8 Görselleştirme ve Hikâye Anlatımı: Doğru Grafik, Dürüst Grafik

9 Kod Üretimi: Python (pandas) ve SQL ile Yapay Zeka Destekli Analiz

10 Veri Sızıntısı ve Yeniden Üretilebilirlik: Sessiz Felaketler ve Disiplin

11 MLOps Temeli, Etik, Gizlilik ve Sorumlu Analitik

Tüm eğitimler İlk üniteden başla