masterclass-header-image6.jpg

Python ile Veri Analitiği

Python ile Veri Analitiği Masterclass ile veriye dayalı karar verme çalışmalarınıza makine öğrenmesi yetkinliği ile hız kazandıracaksınız.

6 Modül

6 Hafta

3 Saat / Modül

Online Eğitim

Program Hakkında

Kurumunuzda artan veri miktarı ve çeşitlenen veri kaynaklarını yeterince değerlendiremediğinizi düşünüyorsanız, bu program ile temel Makine Öğrenmesi algoritmaları ile mevcut problemlerinize yeni nesil yaklaşımlar geliştirebilirsiniz. 

 

Bu eğitimi tamamladığınızda, çeşitli verilerle farklı sektörlerdeki iş problemlerine hangi makine öğrenmesi algoritmalarıyla nasıl çözümler sunuluyor deneyimlemiş olacaksınız.

Kimler Almalı?
  • Python programlama diline ve/veya Makine Öğrenmesine ilgi duyanlar

  • İş zekası ve stratejik planlama ile ilgili çalışan uzmanlar 

  • Dijital dönüşümden sorumlu birim yöneticileri ve ekipleri

Ne Öğreneceksiniz?

Yapay zeka ve makine öğrenmesi uygulamalarının günlük ve iş hayatımızda pek çok alana dahil olduğu bu süreçte, veriden değer üretme çalışmalarınızda Python dilinden nasıl fayda sağlayabileceğinizi, Makine Öğrenmesi proje süreçlerini ve genel istatistiki jargonu iş problemlerine özel örnek uygulamalarla öğreneceksiniz.

Program Detayları

1. Modül | Python’a Giriş 

  • Operatörler, değişkenler

  • Kontrol ifadeleri, döngüler

  • String değişkenler üzerine işlemler

  • Dosya işlemleri, Temel fonksiyonlar

 

2. Modül | Pandas’a Giriş 

  • Pandas ile dosya okuma

  • DataFrame ve Series yapısı

  • İndex işlemleri, Filtreleme, İstatistik işlemler

  • Boş değer bulma ve doldurma

  • Join işlemleri ( Left Join, Right Join, İnner Join, Outer Join)

 

3. Modül | Lineer Modeller

  • Regresyona giriş

  • En küçük kareler yöntemi

  • Scikit learn kütüphanesi

  • Basit Lineer regresyon ve Çoklu Lineer regresyon

  • Regresyon metrikleri

 

4. Modül | Sınıflandırma

  • Sınıflandırmaya giriş

  • Ridge Sınıflayıcısı

  • Logistic Regression

  • Karar Ağaçları, Random Forest Classification

  • Sınıflandırma metrikleri

 

5. Modül | Kümeleme

  • Kümelemeye giriş

  • Gaussian Mixture Models

  • Kmeans, DBSCAN, OPTICS

  • Hiyerarşik Kümeleme

  • Kümeleme metrikleri

 

6. Modül | Sektörel Uygulamalar

  • Müşteri segmentasyonu uygulaması

  • Kayıp müşteri analizi uygulaması

  • Talep tahmini uygulaması

  • Optimizasyon (Rota planlama uygulaması)

 
 
 
 
header image bos.jpg

Bu eğitimi kurumsal olarak planla ve uygula

Dilerseniz bu eğitimi takımlarınıza veya şirketinize özel planlayabiliriz. Tamamen size özel, yenilikçi ve keyifli programlar için iletişime geçin. 

 
design bro.png