|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/yeni-baslayanlar-icin-veri-bilimine-giris/
课程评论：没有评论
COURSE NAME: Yeni Başlayanlar İçin Veri Bilimine Giriş (Introduction to Data Science for Beginners) COURSE OVERVIEW: This course is the first part of a comprehensive program designed to help you master data science using the R programming language and next-generation online learning techniques. You will delve into various aspects of data science, including:**R Programming for Data Science, Statistics for Data Science, Machine Learning, Data Visualization, Data Mining, and Deep Learning.** The course is taught by a data professional with a Master's degree in data science, offering a practical and grounded introduction to the field. You will gain insights into the industry while building a strong academic and theoretical foundation. To maximize your learning experience: * Review the provided resources attached to the videos. * Download and use the R code files (.txt format) in your R-Script, and then try to write them yourself. * Connect machine learning concepts to their real-world industry applications. * Feel free to ask any questions, whether related to the course content or not, as the Data Forest team is ready to assist. COURSE CONTENT: **Introduction to the World of Data Science:** * Why learn Data Science? * History of Data Science * Reasons for Data Science's Popularity * What is Big Data? Global Data Production **Data Science Toolkit:** * Downloading R and R-Studio * Learning Resources for SQL * Downloading Anaconda - Python * Examples of Paid Data Science Platforms * Code Repository: Github * Introduction to the Online Data Science Platform Kaggle * Distributed Computing Structure: Hadoop * What is Google Dataset Search? **R Programming Examples:** * Introduction to R Programming Examples * Data Exploration with R * Data Preprocessing and Visualization with R * Machine Learning and Predictive Analytics with R **Fundamentals of Machine Learning:** * What is the Information Pyramid? * Data Science Application Framework * What is Machine Learning? * Industry Examples * Multidisciplinary Machine Learning Applications * Introduction to Linear Regression * Optimization of Linear Regression Parameters * Classification Example: Logistic Regression * Classification Metrics with Logistic Regression Fundamentals * Introduction to Artificial Neural Networks * Activation Functions and Backpropagation * Deep Learning Examples * Introduction to Clustering * Performance Metrics in Clustering Types **BONUS CONTENT:** * Introduction to Decision Trees * Decision Tree Parameters * Decision Tree Application in R * Data Visualization: Histograms * Histogram Application in R * Data Visualization: Alluvial Flow - Sankey Diagrams * Alluvial Flow - Sankey Diagram Application in R * Data Visualization: Bubble Scatter Plots * Bubble Scatter Plot Application in R * Linear Regression Application in R * Logistic Regression Application in R * DBSCAN Clustering Application in R * Artificial Neural Networks - XOR Problem Solution *Note: Stay tuned for our Python courses!*
Yeni nesil uzaktan öğrenme teknikleri ile R* programlama dilini beraber kullanarak veri biliminde uzmanlaşacağınız kurs setimizin ilk dersine hoşgeldiniz! Yeni Başlayanlar için Veri Bilimine GirişVeri Bilimi için "R" ProgramlamaVeri Bilimi için İstatistikMakine Öğrenimi (Machine Learning)Veri Görselleştirme (Data Visualization)Veri Madenciliği (Data Mining )Derin Öğrenme (Deep Learning)Veri bilimi alanında yüksek lisanslı veri profesyoneliyle beraber veri bilimine hem rahat hem de ayakları yere basan bir giriş yapacaksınız!Bu ders ile veri bilimine giriş yaparken sektöre dair bilgiler edinirken, akademik ve teorik alt yapınızı da hazırlayacaksınız. Kurstan maksimum verimde faydalanabilmek için:• Videolara iliştirdiğimiz kaynakları mutlaka kontrol edin.• R kodlarını.txt file hallerini indirip R-Script'inizde kullanın ve ardından kendiniz yazın• Makine öğrenimi bilgileriniz ile sektör kullanımları arasındaki bağları sorun• Ders ile alakalı olsun olmasın herhangi bir sorunuzda iletişime geçmekten çekinmeyin! Data Forest ekibi olarak her zaman destek olmaya hazırızBu kursta:Veri Bilimi Dünyasına Giriş• Neden Veri Bilimi Öğrenmeliyiz?• Veri Biliminin Tarihi• Veri Bilimi Neden Popular Oldu?• Büyük veri, Big Data Nedir? Dünyada Ne Kadar Veri Üretiliyor Veri Bilimi Toolkit• R ve R-Studio Programlarını İndirme• SQL Öğrenme Kaynağı• Anaconda - Python Programlarını İndirme• Lisans Ücretli Veri Bilimi Platformlarına Örnek• Kod Deposu: Github• Online Veri Bilimi Platformu Kaggle'a Giriş• Distributed (Dağıtık) Hesaplama Yapısı Hadoop• Google Dataset Search Nedir?• R Programlama Örneğine Giriş• R ile Veri Keşfi Örneği• R ile Veri Ön İşleme ve Görselleştirme• R ile Makine Öğrenimi ve Tahmin AnalitiğiMakine Öğrenimi Temelleri• Bilgi Piramidi Nedir?• Veri Bilimi Uygulamaları Şeması• Makine Öğrenimi Nedir?• Sektörel Örnekler• Multi - disipliner Makine Öğrenimi Kullanımları• Lineer Regresyona Giriş• Lineer Regresyon Parametreleriyle Optimizasyon• Sınıflandırma Örneği: Lojistik Regresyon• Lojistik Regresyon Temelleriyle Sınıflandırma Metrikleri• Yapay Sinir Ağlarına Giriş• Aktivasyon Fonksiyonları ve Backpropagation• Derin Öğrenme Örnekleri• Kümeleme Giriş• Kümeleme Çeşitlerinde Performans MetrikleriBONUS• Karar Ağaçlarına Giriş• Karar Ağaçları Parametreleri• R'da Karar Ağaçları Uygulaması• Veri Görselleştirme: Histogram• R'da Histogram Uygulaması• Veri Görselleştirme: Alluvial Flow-Sankey Diagramı• R'da Alluvial Flow-Sankey Diagramı Uygulaması• Veri Görselleştirme: Bubble Scatter Grafiği• R'da Bubble Scatter Grafiği Uygulaması• R'da Lineer Regresyon Uygulaması• R'da Lojistik Regresyon Uygulaması• R'da DBSCAN Kümeleme Uygulaması• Yapay Sinir Ağları - XOR Problem Çözümü--------------------------------*Python derslerimiz için de bizi takipte kalın!
