|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/data-science-sfrdan-uzmanlga-veri-bilimi-2/
课程评论：没有评论
**课程名称：** 数据科学与 Python：从零到专家的数据科学 (2) **课程概述：** 本课程是为期七个章节的最终目标中的第二部分。在学习了“Python：从零到专家的 Python 编程 (1)”之后，本课程将重点介绍以下内容： * **数据科学 (Data Science)** * **可视化工具 (Visualization Tools)** * **机器学习 (Machine Learning)** * **深度学习 (Deep Learning)** * **统计学习 (Statistical Learning)** * **人工智能 (Artificial Intelligence)** 通过数据科学课程，您将学习如何使用 Python 进行数据科学实践，并为最终目标——人工智能——奠定基础。 **为什么选择数据科学？** * 帮助人们更快、更有效地做出决策。 * 随着数据量的增加，对数据科学家的需求和就业机会也在增加。 * 为创业公司提供机会。 * 增强决策能力。 **通过本课程您将获得：** * **从零开始的编程技能：** 课程将从零开始编写代码，帮助您完全理解代码的构建方式和每一行的含义。 * **代码和模板：** 您可以下载课程中创建的所有 Python 模板和代码，方便日后练习和创建自己的项目。 * **理论与逻辑：** 课程不仅教授编程，还会解释代码背后的逻辑和理论，以及编写特定代码的原因。 * **课内支持：** 由专业数据科学家组成的团队提供支持，确保您在 72 小时内获得课程及课外问题的答复。 **课程内容：** * **Kaggle 与数据科学：** Kaggle 介绍、Kaggle 示例、Kaggle 个人资料页面 * **Python 入门：** 导入数据、数据初步了解、Matplotlib、字典、Pandas 和逻辑控制、循环数据结构（while 和 for） * **Python 数据科学工具箱：** 用户自定义函数和作用域、嵌套、默认、灵活、Lambda、匿名函数、迭代器和列表推导式 * **数据清洗：** 数据清洗诊断、探索性数据分析 (EDA)、可视化探索性数据分析、整洁数据和数据透视、数据连接和数据类型、缺失数据和断言测试 * **Pandas 基础：** Pandas 概述、从零开始构建 DataFrame、可视化和统计 EDA、Pandas 时间序列的索引和重采样、使用 Pandas 操作 DataFrame、DataFrame 的索引、切片、过滤和转换、索引对象、分层索引、数据透视、堆叠-取消堆叠和数据熔化 **学生评价：** （此处包含三段学生的积极评价，强调了课程内容的实用性、从零开始的教学方式以及对人工智能目标的帮助。） **重要提示：** 尽管某些内容来源可能是英文，但本课程的授课语言**完全为土耳其语**。
Bu kurs 7 bölümlük nihai hedefimizin ikinci bölümünü oluşturmaktadır. Python: Python Sıfırdan Uzmanlığa Programlama (1)Data Science (Veri Bilimi)Visualization Tools (Görselleştirme Araçları)Machine Learning (Makine Öğrenmesi)Deep Learning (Derin Öğrenme)Statistical Learning (İstatistik)Artificial Intelligence (Yapay Zeka)Data Science(veri bilimi) kursunda hem Python dili ile veri biliminin nasıl yapıldığını hem de nihai hedefimiz olan Yapay Zeka konusuna temel oluşturacak bilgiler öğreneceğiz.Neden Data Science?İnsanların daha hızlı ve etkili kararlar vermesine yardımcı,Verinin artması ile veri bilimcilere olan talep ve iş fırsatları,Start-up fırsatları,Karar verme yetisi.Bu Kurs ile Alacaklarınız Sıfırdan Kodlama Becerisi: Sizinle birlikte kod yazıyoruz. Her ders boş bir sayfa ile başlar ve kodu sıfırdan yazarız. Bu şekilde ilerleyebilir ve kodun nasıl bir araya geldiğini ve her satırın ne anlama geldiğini tam olarak anlayabilirsiniz.Kodlar ve Şablonları: Kursta oluşturduğumuz her Python şablonlarını ve kodunu indirebilirsiniz. Bu, sizlere hem daha sonra kod üzerinde pratik yapma hem de kendi projelerinizi şablon sayesinde daha kolay bir şekilde yaratma imkanı sağlayacaktırTeori ve Mantık: Size yalnızca kod yazmayı değil, hem yazdığımız kodun arkasında yatan mantığı ve teoriyi hem de neden böyle bir kod yazdığımızı anlatıyoruz.Kurs içi destek: Size sadece video ile ders anlatımı yapmıyoruz. Size destek olmak için profesyonel Veri Bilimcilerinden oluşan bir ekip oluşturduk. Bu da ders ve ya ders dışı sorularınıza en fazla 72 saat içinde yanıt alacağınız anlamına geliyor.Data Science kursu içeriğiKaggle and Data Science(Veri Bilimi)Kaggle Tanıtımı 1Kaggle Tanıtımı 2Kaggle ÖrneğiKaggle Profil SayfasıData Science (Veri Bilimi)Introduction to Python (Python'a Giriş)İmport and First Look DataMatplotlibDictionary, Pandas and Logic ControlLoop Data Structures (while and for)Python Data Science Tool BoxUser Defined Function and ScopeNested, Default, Flexible, Lambda, Anonymous FunctionsIterators and List ComprehensionCleaning DataDiagnose Data for CleaningExploratory Data Analysis (EDA)Visual Exploratory Data AnalysisTidy and Pivoting DataConcatenating Data and Data TypesMissing Data and Testing with AssertPandas FoundationReview of Pandas, Building Data Frames from Scratch,Visual and Statistical EDAIndexing and Resampling Pandas Time SeriesManipulating Data Frames with PandasIndexing, Slicing, Filtering and Transforming Data FramesIndex Objects, Hierarchical Indexing, Pivoting, Stacking-Unstacking and MeltingKurs Hakkında Bazı Öğrenci YorumlarıSabiha Iffet Daha önce makine öğrenmesi, tensorflow gibi kursları almış ve bunlar için ciddi zaman harcamıştım ama öğrendiklerim hep havada kaldı. Kod ezberlemekten öteye gidemedim. Sıfırdan python anlatan kurslar da C dilini bildiğim için çok uzun ve sıkıcı geliyordu. Bu kurs serisi gereksiz hiçbir ayrıntıya girmemesi, makine öğrenmesi ve yapay zeka için gerekli olan tüm bilgileri temelden alarak vermesi, veri işlemeyi kaggle gibi bir platformdan yapmasıyla diğerlerinden ayrılıyor. Eğer yapay zekaya ilgi duyuyorsanız doğru yerdesiniz. Serdal Aydoğmuş Genelde ingilizce kursları tercih ediyorum akıcılık ve ses kalitesi açısından. Bu denli güzel anlatımlı bir türkçe kursa denk gelmek beni mutlu etti. Kalite mühendisiyim, amacım python ile veri görselleştirme öğrenmekti ama şimdi AI aklımı çeliyor. Teşekkürler Demettolgun Mükemmel bir içerik. İnternet ortamından parça parça bulup birleştirmeye çalıştığım her alana nokta atışı yapılmış resmen. Çok büyük emek ve özveri ile hazırlanan içerik için sonsuz teşekkür ediyorum. İçeriğin İngilizce olması sizi yanıltmasın arkadaşlar. Derslerim tamamen Türkçedir. Hemen kaydolun ve bir an önce başlayalım.
