İstatistik & Python: A'dan Z'ye Temel İstatistik Bilimi (6)

Merhaba arkadaşlar,

Bu kurs 7 adımlık Yapay Zeka yolculuğumuzun altıncı bölümünü oluşturmaktadır.   

1. Python: Python Sıfırdan Uzmanlığa Programlama (1)

2. Data Science ve Python: Sıfırdan Uzmanlığa Veri Bilimi (2)

3. Data Visualization: A'dan Z'ye Veri Görselleştirme (3)

4. Machine Learning ve Python: A'dan Z'ye Makine Öğrenmesi (4)

5. Deep Learning ve Python: A'dan Z'ye Derin Öğrenme (5)

6. Statistical Learning (İstatistik)   

7. Artificial Intelligence (Yapay Zeka)   

Nihai hedefimiz olan yapay zeka algoritmalarını öğrenebilmek ve istatistik bilimini temelini oluşturmak için gerekli İstatistik kavramlarını öğreneceğiz.   

Neden İstatistik?

• Bilgi dünyasında yaşıyoruz ve bu bilgi istatistik ile kontrol ediliyor.

• İstatistik bilimi toplayacağımız veri üzerinde farkındalığımızın artmasına neden olur.

• İstatistik bilimi iş adamlarını para kazanmak için olmazsa olmazıdır.

• Yazılım dünyasında günlük hayat problemlerinin her yerinde temel seviyede istatistik vardır.

Bu Kurs ile Alacaklarınız

1. 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.

2. 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 sağlayacaktır

3. Teori ve Mantık: Size yalnızca kod yazmayı değil, hem yazdığımız kodun arkasında yatan mantığı ve teoriyi hem de neden böyle bir kod yazdığımızı anlatıyoruz.

4. 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.

İstatistik kursu içeriği 

• DATA

  • Data Nedir?

  • Level of Measurements (Ölçülme Ölçeği)

  • Population vs Sample

  • Central Tendency (Merkezi Eğilim)

  • Dispersion (Dağılım)

  • Quartiles

  • Bivariate Data and Covariance (İki Değişkenli Veri ve Kovaryans)

  • Pearson Correlation Coefficient (Pearson Korelasyon Katsayısı)

  • Spearman Rank Coefficient (Spearman Rank Katsayısı)

  • Effect size

• Probability (Olasılık)

  • Probability Nedir?

  • Permutation (Permutasyon)

  • Combination (Kombinasyon)

  • Intersection, Unions and Complements (Kesişim, Birleşim ve Tamamlayıcı)

  • Independent and Dependent Events (Bağımsız ve Bağımlı Olaylar)

  • Conditional Probability (Şartlı olasılık)

  • Bayes Theorem (Bayes teoremi)

• Probability Distributions (Olasılık Dağılımlar)

  • Discrete Probability Distributions

    • Uniform Distributions

    • Binomial Distributions

    • Poisson Distributions

  • Continuous Probability Distributions

    • PDF - CDF

    • Gaussian (Normal) Distributions and Z-Score

• Statistics (İstatistik)

  • Sampling (Örnekleme)

  • Central Limit Theorem (Merkezi Limit Teoremi)

  • Standard Error

  • Hypothesis Testing

  • Hypothesis Testing Real-World Örneği 1

  • Hypothesis Testing Real-World Örneği 2

  • Type 1 ve Type 2 Errors

  • T-Distribution

  • A/B Test

• ANOVA (Analysis of Variance)

  • ANOVA Nedir?

  • F Distribution

• Chi-Square Analysis

  • Chi-Square Analysis Nedir?

  • Chi-Square Analysis Örnek

• Regression

  • Linear Regression

  • Multiple Linear Regression

  • Polynomial Regression

İçeriğin İngilizce olması sizi yanıltmasın arkadaşlar. Derslerim tamamen Türkçedir.   

Hemen kaydolun ve bir an önce başlayalım.