|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/python-uygulamal-istatiksel-veri-bilimi-ve-analizi/
课程评论：没有评论
**课程名称：Python 实践数据科学与统计学** **课程概述：** 在科技飞速发展的今天，我们收集和存储的数据量日益庞大。原始数据可能只是无意义的数字、文本、图片、视频等集合。大数据（Big Data）是将来自不同来源的原始数据转化为有意义且可处理的格式。数据科学（Data Science）通过数据处理、分析和解读，从中提取有价值的信息。在数据分析中运用统计学方法，能够避免错误的解读。 本课程将采用统计学方法，涵盖数据清洗、数据准备、数据可视化和数据分析等关键环节。 **课程价值：** 本课程提供的实践性概念，能够增强决策过程中的信息理解和解读能力，对社会学、市场营销、商业管理、质量控制、教育、经济学、医学和工程学等众多需要数据分析和综合的学科都将大有裨益。 **教学特色：** * 课程实例和练习均采用真实数据集和时事案例。 * 所有案例都从零开始提供详细的操作步骤，确保易于理解。 * 每节课都附带相关的操作工作文件和 Jupyter Notebook 格式的实践应用。 * 选择 Python 是因为它易于学习和使用，并且相比其他编程语言，Python 更简洁、更易读。 * Python 应用程序的输出结果，能够为分析师和决策者提供令人满意的见解。
Bilimsel gelişmelerin hızlı yaşandığı günümüzde giderek daha fazla veri toplanır ve depolanır hale gelmiştir. İlk başta veriler; sayı, metin, resim, video ve daha birçok kaynaktan elde edilen anlamsız bir yığın olarak görülebilir. Büyük veri, değişik kaynaklardan toparlanan ham verilerin anlamlı ve işlenebilir biçime dönüştürülmüş biçimine denir. Veri Bilimi; verilerin işlenmesi, analiz edilmesi ve yorumlanması adımlarını kullanarak faydalı bilgilerin elde edilmesini sağlar. Verilerin analiz edilmesinde istatistiksel yöntemlerin kullanılması verilerin yorumlanmasında hatalı sonuçların elde edilmesini önler. Kursta bu amaçla; veri temizleme, veri hazırlama, veri görselleştirme ve veri analizi dahil olmak üzere istatistiksel yöntemler kullanılmıştır.Bu kursta sunulan pratik kavramlar karar verme süreçlerinde bilgiyi geliştirmek ve yorumlamak için sosyoloji, pazarlama, işletme, kalite kontrol, eğitim, ekonomi, tıp ve mühendislik gibi veri analizi ve sentezinin gerekli olduğu birçok bilim dalında faydalı olacağı düşünülmektedir. Ayrıca kursta yer alan örnek uygulama ve sorularda gerçek veri setleri ve güncel örnekler kullanılmıştır. Örneklerin tamamında uygulama adımları en baştan itibaren verilerek uygulamaların anlaşılabilirliği arttırılmıştır. Ayrıca her ders altında uygulamada yapılan konu ile ilgili çalışma dosyaları ve uygulaması notebook şeklinde eklenmiştir. Çalışmada Python programlama dili, öğrenmesi ve kullanması kolay olması yanında diğer programlama dillerinden daha az ayrıntılı ve okunaklı olduğu için tercih edilmiştir. Özellikle Python programında uygulamalar sonrası elde edilen çıktılar, analistler ve karar vericiler için tatmin edici olmaktadır.
