Veri Bilimi, Makine Öğrenimi, Kaggle için Python Programlama

Veri bilimi, Data Science, makine öğrenimi, Machine Learning, Python, İstatistik, R, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme, Django, Numpy, Pandas, Kaggle

Merhaba,

“Veri Bilimi, Makine Öğrenimi, Kaggle için Python Programlama” kursumuza hoş geldiniz.

Makine Öğrenimi (Machine Learning) ve Veri Bilimi(Data Science) için Python, İstatistik, Numpy, Pandas ve Kaggle'ı öğren

Veri bilimi ve Makine öğrenimi (data science and machine learning) olmadan yaşamımızın hayalini kurmak zordur. Kelime tahmin sistemi, e-posta filtreleme ve Amazon'un Alexa'sı ve iPhone'nun Siri'si gibi sanal kişisel yardımcılar, makine öğrenimi algoritmalarına ve matematiksel modellere dayalı olarak çalışan teknolojilerdir.

Veri bilimi ve Makine öğrenimi yalnızca kelime tahmin sistemi veya akıllı telefon ses tanıma özelliği için fayda sağlamaz. Makine öğrenimi ve veri bilimi, yeni sektörlere ve yeni sorunlara sürekli olarak uygulanır.

Veri bilimi uygulaması, finans, ulaşım, eğitim, üretim, insan kaynakları ve bankacılık dahil olmak üzere dünya çapında birçok sektörde talep gören bir beceridir. Bilginizi artırmak için Python, istatistik, makine öğrenimi ve daha fazlasını içeren veri bilimi kurslarını keşfedin. Araştırma, istatistik ve analitik ile ilgileniyorsanız veri bilimi eğitimi almalısınız.

Makine öğrenimi, yalnızca tahmine dayalı mesajlaşma veya akıllı telefon ses tanıma için kullanışlı değildir. Makine öğrenimi sürekli olarak yeni endüstrilere ve yeni sorunlara uygulanmaktadır. İster pazarlamacı ister video oyunu tasarımcısı veya programcı olun, Oak Academy'de makine öğreniminde işinize ve uygulamanıza yardımcı olacak kurslar mevcuttur. Makine öğrenimi olmadan hayatımızı hayal etmek zordur. Tahmini mesajlaşma, e-posta filtreleme ve Amazon'un Alexa'sı ve iPhone'un Siri'si gibi sanal kişisel asistanların tümü, makine öğrenimi algoritmalarına ve matematiksel modellere dayalı olarak çalışan teknolojilerdir.

Google’ın bir yan kuruluşu olan Kaggle, çevrimiçi veri bilimciler ve makine öğrenimi uygulayıcıları topluluğudur.

Kaggle, kullanıcıların veri kümelerini bulmasına ve yayınlamasına, web tabanlı bir veri bilimi ortamında modelleri keşfetmesine ve oluşturmasına, diğer veri bilimciler ve makine öğrenimi mühendisleriyle çalışmasına ve veri bilimi zorluklarını çözmek için yarışmalara katılmasına olanak tanır.

İster makine öğrenimi, ister finans alanında çalışıyor olun, ister web geliştirme veya veri bilimi alanında kariyer yapıyor olun, Python öğrenebileceğiniz en önemli becerilerden biridir. Python'un basit sözdizimi özellikle masaüstü, web ve iş uygulamaları için uygundur.

Python'un basit sözdizimi ve okunabilirliği Python'u Flask, Django, veri bilimi ve makine öğrenimi için mükemmel kılar.

Python, genel amaçlı, nesne yönelimli, üst düzey bir programlama dilidir. İster yapay zeka veya finans alanında çalışıyor olun, ister web geliştirme veya veri bilimi alanında kariyer yapıyor olun, Python öğrenebileceğiniz en önemli becerilerden biridir. Python'un basit sözdizimi özellikle masaüstü, web ve iş uygulamaları için uygundur. Python'un tasarım felsefesi okunabilirliği ve kullanılabilirliği vurgular. Python, işleri yapmanın yalnızca bir yolu (ve tercihen tek bir açık yolu) olması gerektiği fikri üzerine geliştirildi; bu, katı bir kod standardizasyonu düzeyiyle sonuçlanan bir felsefe. Çekirdek programlama dili oldukça küçüktür ve standart kitaplık da büyüktür. Aslında, Python'un en büyük faydalarından biri, programcılar için çeşitli görevlere uygun farklı araçlar sağlayan geniş kütüphanesidir.

Kaggle, kurulum gerektirmeyen, özelleştirilebilir bir Jupyter Notebooks ortamı sunar.

Kaggle ile ücretsiz GPU' lara ve topluluk tarafından yayınlanan büyük bir veri ve kod deposuna erişebilirsiniz.

Kaggle, veri bilimcilerinin makine öğrenimi zorluklarında rekabet edebilecekleri bir platformdur. Bu zorluklar, konut fiyatlarını tahmin etmekten kanser hücrelerini tespit etmeye kadar her şey olabilir.

Kaggle, veri bilimi sorunları konusunda başkalarına her zaman yardım etmeye istekli olan büyük bir veri bilimcisi topluluğuna sahiptir.

Kaggle, yarışmalara ek olarak, makine öğrenimine başlamanıza yardımcı olabilecek birçok öğreticiye ve kaynağa da sahiptir.

Kendini geliştirmeye çalışan bir veri bilimcisi iseniz, Kaggle başlamak için en iyi yoldur. Birçok şirket, yarışmalarında yüksek derecelere sahip olanlara teklifler vermektedir. Aslında, yüksek sıralamalarından birine ulaşabilirseniz, Kaggle tam zamanlı işiniz olabilir.

Kaggle'ın içinde, veri bilimi çalışmanızı yapmak için ihtiyacınız olan tüm kod ve verileri bulacaksınız. Herhangi bir analizi anında kullanmak için 50.000'den fazla genel veri kümesi ve 400.000 genel not defterini bu platformda bulabilirsiniz.

Numpy Veri bilimi alanında en çok kullanılan kütüphanelerden bir tanesidir.

PANDAS Veri bilimi alanında en çok kullanılan kütüphanelerden bir tanesidir.

Evet şimdi gelelim kursumuza..

21. Yüzyılın en popüler mesleklerinden birisi olarak görülen veri biliminin temeline inip mantığını kavramaya çalışacağımız bu eğitim ile bir çok gerçek hayat uygulaması üzerinden çalışma yapacağız

Gerçek hayattan örnekler ile konuları kavramış olacaksınız. Bu kurs ile adım adım veri analizinin nasıl yapılacağını ve Pyhon Programlama Dilini öğreneceksiniz.

Veri Bilimi dünyasının kapısını aralayacak ve bundan sonrası için daha derine inme kabiliyetine sahip olacaksınız. Temel istatistik kavramları ile keşifsel veri analizi yapmayı öğreneceksiniz.

Veri bilimi alanında en çok kullanılan kütüphanelerden Pandas ve Numpy kütüphanelerini öğreneceksiniz.

Hiçbir platformda Kaggle ile ilgili bu kadar detaylı bir kurs olmadığını biliyor muydunuz?

Ve veri bilimi ihtiyaçlarının 2030 yılına kadar 11,5 milyon iş fırsatı yaratacağını biliyor musunuz?

Veri bilimi kariyerleri için ortalama maaşın 100.000 dolar olduğunu biliyor musunuz?

VERİ BİLİMİ KARİYERLERİ GELECEĞİ ŞEKİLLENDİRİYOR

BU KARİYER KAGGLE PLATFORMU İLE CANLANDIRIN

Peki, Veri Bilimi neden bu kadar önemli bir alan? Gelin birlikte inceleyelim.

Devlet güvenliğinden flört uygulamalarına kadar hemen hemen her alanda veri bilimi uzmanlarına ihtiyaç vardır. Milyonlarca işletme ve devlet dairesi, başarılı olmak ve müşterilerine daha iyi hizmet vermek için büyük verilere güveniyor. Bu nedenle, veri bilimi kariyerleri yüksek talep görmektedir.

İşverenin en çok talep ettiği becerilerden birini öğrenmek istiyorsanız?

Veri Bilimini merak ediyor ve Python ile veri dünyasına kendi kendine öğrenme yolculuğunuza başlamak istiyorsanız?

Deneyimli bir geliştiriciyseniz ve Veri Biliminde bir iş arıyorsanız!

Her durumda, doğru yerdesiniz!

Veri biliminde CV'nizi geliştirmek için süper bir kurs olan “Kaggle - Veri Bilimi Alanında Daha İyi Bir Profil Oluşturun” kursumuzu sizin için tasarladık.

Kursta, her bölümü ayrıntılı olarak inceleyeceksiniz. Bu kurs ile Kaggle platformunu adım adım tanıyacaksınız.

Kaggle hakkında Sık Sorulan Sorular:

Kaggle nedir?

Google LLC'nin bir yan kuruluşu olan Kaggle, çevrimiçi bir veri bilimcileri ve makine öğrenimi uygulayıcıları topluluğudur.

Kaggle, kurulum gerektirmeyen, özelleştirilebilir bir Jupyter Notebooks ortamı sunar. Ücretsiz GPU'lara ve topluluk tarafından yayınlanan büyük bir veri ve kod deposuna erişin.

Kaggle, veri bilimcilerinin makine öğrenimi zorluklarında rekabet edebilecekleri bir platformdur. Bu zorluklar, konut fiyatlarını tahmin etmekten kanser hücrelerini tespit etmeye kadar her şey olabilir. Kaggle, veri bilimi sorunları konusunda başkalarına her zaman yardım etmeye istekli olan büyük bir veri bilimcisi topluluğuna sahiptir. Kaggle, yarışmalara ek olarak, makine öğrenimine başlamanıza yardımcı olabilecek birçok öğretici ve kaynağa da sahiptir.

Kalkınan bir veri bilimcisi iseniz, Kaggle başlamak için en iyi yoldur. Birçok şirket, yarışmalarında yüksek derecelere sahip olanlara teklifler verecektir. Aslında, yüksek sıralamalarından birine ulaşabilirseniz, Kaggle tam zamanlı işiniz olabilir.

Makine Öğrenmesi nedir?

Makine öğrenmesi, gerçek dünya verileri üzerinde eğitilmiş bir model kullanarak tahminlerde bulunan sistemleri tanımlar. Örneğin, bir kedinin resimde olup olmadığını tespit edebilen bir sistem kurmak istediğimizi varsayalım. Makine öğrenimi modelimizi eğitmek için önce birçok resmi bir araya getiriyoruz. Bu eğitim aşamasında, bir kedi içerip içermediğine dair bilgilerle birlikte resimleri modele besliyoruz.

Böylece Eğitim sırasında model, kedilerle en yakından ilişkili olan görüntülerdeki kalıpları öğrenir. Bu model daha sonra, beslediği yeni görüntülerin bir kedi içerip içermediğini tahmin etmek için eğitim sırasında öğrenilen kalıpları kullanabilir.

Bu özel örnekte, bu kalıpları öğrenmek için bir sinir ağı kullanabiliriz, ancak makine öğrenimi bundan çok daha basit olabilir. Bir dizi gözlemlenen veri noktasına bir çizgi uydurmak ve bu çizgiyi yeni tahminler yapmak için kullanmak bile bir makine öğrenimi modeli olarak sayılır.

Veri bilimi nedir?

Her zamankinden daha fazla veriye sahibiz. Ancak veriler tek başına çevremizdeki dünya hakkında bize pek bir şey söyleyemez. Bilgileri yorumlamamız ve gizli kalıpları keşfetmemiz gerekiyor.

İşte burada veri bilimi devreye girer. Veri bilimi, ham verileri anlamak için algoritmalar kullanır. Veri bilimi ile geleneksel veri analizi arasındaki temel fark, tahmine odaklanmasıdır. Veri bilimi, verilerdeki kalıpları bulmaya ve bu kalıpları gelecekteki verileri tahmin etmek için kullanmaya çalışır. Büyük miktarda veriyi işlemek, kalıpları keşfetmek ve eğilimleri tahmin etmek için makine öğreniminden yararlanır.

Veri bilimi, verilerin hazırlanmasını, analiz edilmesini ve işlenmesini içerir. Birçok bilimsel alandan yararlanır ve bir bilim olarak verileri analiz etmek ve mevcut yöntemleri doğrulamak için yeni algoritmalar oluşturarak ilerler.

Veri bilimcisi ne iş yapar?

Veri Bilimcileri, gerçek sorunlara ışık tutmak için büyük miktarda ham verideki gizli kalıpları keşfetmek için makine öğrenimini kullanır. Bu birkaç adım gerektirir. İlk olarak, uygun bir sorunu tanımlamaları gerekir. Daha sonra, böyle bir durumu çözmek için hangi verilere ihtiyaç duyulduğunu belirler ve verilerin nasıl elde edileceğini anlarlar. Verileri elde ettikten sonra, verileri temizlemeleri gerekir. Veriler doğru biçimlendirilmemiş olabilir, gereksiz ek veriler içerebilir, eksik girişler olabilir veya bazı veriler yanlış olabilir. Bu nedenle Veri Bilimcileri, verileri analiz etmeden önce verilerin temiz olduğundan emin olmalıdır. Verileri analiz etmek için, modeller oluşturmak için makine öğrenimi tekniklerini kullanırlar. Bir model oluşturduktan sonra test eder, iyileştirir ve sonunda üretime geçirirler.

Veri bilimi için en popüler kodlama dilleri nelerdir?

Python, veri bilimi için en popüler programlama dilidir. Çok sayıda kütüphaneye sahip evrensel bir dildir. Aynı zamanda iyi bir başlangıç ​​dilidir. R ayrıca popülerdir; ancak, daha karmaşıktır ve istatistiksel analiz için tasarlanmıştır. İstatistiksel analizde uzmanlaşmak istiyorsanız iyi bir seçim olabilir. Python veya R ve SQL'i bilmek isteyeceksiniz. SQL, ilişkisel veritabanları için tasarlanmış bir sorgulama dilidir. Veri bilimciler büyük miktarda veriyle uğraşırlar ve bu verilerin çoğunu ilişkisel veritabanlarında depolarlar. Bunlar en çok kullanılan üç programlama dilidir. Java, C++, JavaScript ve Scala gibi diğer diller de az da olsa kullanılmaktadır. Bu dillerde zaten bir geçmişiniz varsa, bu dillerde bulunan araçları keşfedebilirsiniz. Ancak, zaten başka bir programlama dili biliyorsanız, Python'u çok hızlı bir şekilde öğrenebileceksiniz.

Veri bilimcisi olmak ne kadar sürer?

Bu cevap elbette değişir. Yeni beceriler öğrenmeye ne kadar çok zaman ayırırsanız, o kadar hızlı öğrenirsiniz. Ayrıca başlangıç ​​yerinize de bağlı olacaktır. Zaten matematikte ve istatistikte güçlü bir temeliniz varsa, öğrenecek daha az şeyiniz olacaktır. İstatistik veya ileri matematik geçmişiniz yoksa, yine de bir veri bilimcisi olabilirsiniz; sadece biraz daha uzun sürecek. Veri bilimi, yaşam boyu öğrenmeyi gerektirir, bu nedenle öğrenmeyi asla gerçekten bitirmeyeceksiniz. Daha iyi bir soru, "Veri bilimcisi olmak için yeterli bilgiye sahip olup olmadığımı nasıl ölçebilirim?" olabilir. Açık verileri kullanarak veri bilimi projelerini tamamlamak için kendinize sorun. Ne kadar çok pratik yaparsanız, o kadar çok öğreneceksiniz ve kendinize o kadar güveneceksiniz. Veri bilimcisi olarak beceri setinizin iyi örnekleri olarak gösterebileceğiniz birkaç projeniz olduğunda, alana girmeye hazırsınız.

Veri bilimini kendi başıma nasıl öğrenebilirim?

Odaklandığınız ve motive olduğunuz sürece veri bilimini kendi başınıza öğrenmek mümkündür. Neyse ki, birçok çevrimiçi kurs ve eğitim kampı mevcut. Veri bilimi hakkında sizi ilgilendiren şeyleri belirleyerek başlayın. Görselleştirmelere yöneliyorsanız, onları öğrenmeye başlayın. Sizi heyecanlandıran bir şeyle başlamak, o ilk adımı atmak için sizi motive edecektir. Nereden başlamak istediğinizden emin değilseniz, Python öğrenmeyi deneyin. Programlama dillerine mükemmel bir giriş niteliğindedir ve bir veri bilimcisi olarak faydalı olacaktır. Seçtiğiniz konuyla ilgili eğiticiler veya Udemy kursları üzerinde çalışarak başlayın. İlginizi çeken becerilerde bir temel oluşturduktan sonra, sahada birisiyle konuşmak yardımcı olabilir. İşverenlerin hangi becerileri aradığını öğrenin ve bu becerileri öğrenmeye devam edin. Kendi başınıza öğrenirken, pratik öğrenme hedefleri belirlemek sizi motive edebilir.

Bir veri bilimcisi hangi becerileri bilmelidir?

Bir veri bilimcisi birçok beceri gerektirir. Veri biliminin temel direkleri olan istatistiksel analiz ve matematik hakkında güçlü bir anlayışa ihtiyaçları vardır. Bu kavramları iyi anlamak, veri biliminin temel önermelerini anlamanıza yardımcı olacaktır. Makine öğrenimine aşinalık da önemlidir. Makine öğrenimi, büyük veri kümelerinde kalıpları bulmak için değerli bir araçtır. Büyük veri kümelerini yönetmek için veri bilimcilerin veritabanlarına aşina olması gerekir. Yapılandırılmış sorgu dili (SQL), veri bilimcileri için sahip olunması gereken bir beceridir. Ancak, ilişkisel olmayan veritabanlarının (NoSQL) popülaritesi artıyor, bu nedenle veritabanı yapılarının daha iyi anlaşılması faydalıdır. Veri Biliminde baskın programlama dili Python'dur - ancak R de popülerdir. Bu dillerden en az birinde temel almak iyi bir başlangıç ​​noktasıdır. Son olarak, bulguları iletmek için veri bilimcileri görselleştirme bilgisine ihtiyaç duyar. Veri görselleştirmeleri, karmaşık verileri erişilebilir bir şekilde paylaşmalarına olanak tanır.

Python nedir?

Python, genel amaçlı, nesne yönelimli, üst düzey bir programlama dilidir. İster yapay zeka veya finans alanında çalışıyor olun, ister web geliştirme veya veri bilimi alanında kariyer yapıyor olun, Python öğrenebileceğiniz en önemli becerilerden biridir. Python'un basit sözdizimi özellikle masaüstü, web ve iş uygulamaları için uygundur. Python'un tasarım felsefesi okunabilirliği ve kullanılabilirliği vurgular. Python, işleri yapmanın yalnızca bir yolu (ve tercihen tek bir açık yolu) olması gerektiği fikri üzerine geliştirildi; bu, katı bir kod standardizasyonu düzeyiyle sonuçlanan bir felsefe. Çekirdek programlama dili oldukça küçüktür ve standart kitaplık da büyüktür. Aslında, Python'un en büyük faydalarından biri, programcılar için çeşitli görevlere uygun farklı araçlar sağlayan geniş kütüphanesidir.

Python ın limitleri nelerdir?

Python yaygın olarak kullanılan, genel amaçlı bir programlama dilidir, ancak bazı sınırlamaları vardır. Python yorumlanmış, dinamik olarak yazılmış bir dil olduğundan, C gibi derlenmiş, statik olarak yazılmış bir dile kıyasla yavaştır. Bu nedenle Python, hız o kadar önemli olmadığında kullanışlıdır. Python'un dinamik tip sistemi ayrıca diğer bazı programlama dillerinden daha fazla bellek kullanmasını sağlar, bu nedenle yoğun bellek kullanan uygulamalar için uygun değildir. Python kodunu çalıştıran Python sanal motoru, tek iş parçacıklı çalışır ve eşzamanlılığı programlama dilinin başka bir sınırlaması haline getirir. Python, bazı oyun geliştirme türleri için popüler olsa da, daha yüksek bellek ve CPU kullanımı, yüksek kaliteli 3D oyun geliştirme için kullanımını sınırlar. Bununla birlikte, bilgisayar donanımı gitgide daha iyi hale geliyor ve Python'un hız ve bellek sınırlamaları gitgide daha az alakalı hale geliyor.

Python hangi işlerde kullanılır?

Python is a popular language that is used across many industries and in many programming disciplines. DevOps engineers use Python to script website and server deployments. Web developers use Python to build web applications, usually with one of Python's popular web frameworks like Flask or Django. Data scientists and data analysts use Python to build machine learning models, generate data visualizations, and analyze big data. Financial advisors and quants (quantitative analysts) use Python to predict the market and manage money. Data journalists use Python to sort through information and create stories. Machine learning engineers use Python to develop neural networks and artificial intelligent systems.

Kaggle ne için kullanılır?

Kaggle, fikirleri paylaşmak, ilham almak, diğer veri bilimcileriyle rekabet etmek, yeni bilgiler ve kodlama hileleri öğrenmek ve ayrıca gerçek dünyadaki veri bilimi uygulamalarının çeşitli örneklerini görmek için kullanılan bir web sitesidir.

Kaggle'ı kullanmak ücretsiz mi?

Kaggle Hizmetleri ücretsiz olarak sunulabilir ancak bazı Hizmetleri kullanmak için parasal bir ücret talep edilebilir.

Kaggle için tipik kullanım durumları nelerdir?

Kaggle, analiz edilmesi gerektiğini düşündükleri verilere sahip işletmeler için en iyisidir. Kaggle'ın en önemli yararı, bu şirketlerin verileriyle nasıl çalışacağını bilen birini kolayca bulabilmeleridir; bu, sorunu çözmeyi, sistemlerinde neyin yanlış olduğunu bulmaya çalışmaktan çok daha kolay hale getirir.

Kaggle'daki popüler yarışmalar nelerdir?

Kaggle'da birçok farklı yarışma türü mevcuttur. Mikroskop görüntülerinde kanser hücrelerini tahmin etmekten, herhangi bir gündeki fazla mesai değişiklikleri için uydu görüntülerini analiz etmeye kadar her konuda bir yarışmaya katılabilirsiniz.

Örnekler şunları içerir:

• Beygir gücü ve kat edilen mesafe gibi özelliklere göre araba fiyatlarını tahmin etme

• Eyaletlere göre oylama modellerini tahmin etme

• Hangi ülkelerde en fazla ormansızlaşmaya sahip olduğunu görmek için uydu görüntülerini analiz etme

Kaggle yeni başlayanlar için iyi bir platform mu?

Kaggle ve tipik veri bilimi arasındaki farklılıklara rağmen, Kaggle yeni başlayanlar için harika bir öğrenme aracı olabilir. Her yarışma bağımsızdır. Veri toplamanıza gerek yoktur, bu da sizi diğer becerilere odaklanmak için serbest bırakır.

Kaggle nasıl çalışır?

Kaggle'daki her yarışmanın kendisiyle ilişkili bir veri seti ve ulaşmanız gereken bir hedefi vardır (örneğin, konut fiyatlarını tahmin edin veya kanser hücrelerini tespit edin).

Verilere mümkün olduğunca sık erişebilir ve tahmin modelinizi oluşturabilirsiniz. Yine de çözümünüzü bir kez gönderdikten sonra, onu gelecekteki gönderimler için kullanamazsınız.

Bu, herkesin birbiriyle rekabet ederken aynı noktadan başlamasını sağlar, bu nedenle, sorunu çözmeye çalışan diğerlerinden daha fazla hesaplama gücüne sahip olanlara verilen hiçbir avantaj yoktur.

Yarışmalar, karmaşıklık düzeyine, ne kadar sürdüğüne, para ödülü olup olmamasına vb. bağlı olarak farklı kategorilere ayrılır, böylece farklı deneyim seviyelerine sahip kullanıcılar aynı arenada birbirleriyle rekabet edebilir.

Kaggle'da bir yarışmaya nasıl girilir?

Bir yarışmaya girmek için kayıt süreci çok basittir: Çoğu yarışma, yarışmacılardan her mücadelenin sonunda belirli kriterleri karşılayan kodu göndermelerini ister. Ancak, rakiplerin hangi algoritmaları kullandıklarını açıklamalarını veya işlerin nasıl yürüdüğü hakkında girdi sağlamalarını istedikleri zamanlar olabilir.

Kaggle yarışmaları nasıl para kazandırır?

Kaggle'daki birçok şirket çözüm arıyor, bu nedenle bazı yarışmalarda ödül vardır. Çözümünüz yeterince güçlüyse, çok para kazanabilirsiniz!

Bu yarışmalardan bazıları sadece eğlence veya öğrenme amaçlıdır, ancak yine de kazananları nakit veya ticari ödüllerle ödüllendirir.

Kaggle'da rekabet etmek için hangi araçları kullanmalıyım?

Rakiplerin güvendiği en önemli araç Python programlama dilidir. Tüm veri bilimcilerinin %60'ından fazlası tarafından kullanılmaktadır, bu nedenle arkasında son derece büyük bir topluluğa sahiptir. Ayrıca son derece sağlamdır ve başlamanıza yardımcı olacak veri işleme, ön işleme ve keşif için birçok farklı pakete sahiptir.

TensorFlow, makine öğrenimi meraklılarının Kaggle yarışmalarını çözmek için kullandığı bir başka popüler araçtır. Mümkün olan en iyi sonuçları elde etmek için modellerin hızlı prototiplenmesine olanak tanır.

Python ve Tensorflow'a ek olarak R (istatistiksel bir programlama dili), Git (sürüm kontrolü) ve Bash (komut satırı arayüzü) gibi başka araçlar da kullanılır.

Sorunları çözmek için Kaggle kullanmanın temel faydası nedir?

Kaggle, size birinci sınıf bir veri bilimcisi olmanız için gerekli araçları sağlamayı amaçlamaktadır. Size gerçek zamanlı olarak gerçek verilere erişim sağlarlar, böylece dünya çapında şirketlerin karşılaştığı sorunlara benzer sorunları çözme alıştırması yapabilirsiniz.

Kaggle, en güncel bilgilere sahip olmanız için sitelerini sürekli güncellemektedir.

Yeni başlayanlar Kaggle’dan nasıl faydalanabilir?

Kaggle, yeni başlayanlara makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmenin bir yolunu sunar ve nerede olurlarsa olsunlar becerilerini kullanmalarına olanak tanır.

Kaggle'ı kullanmak, yeni başlayanların sektörde neler olup bittiğini görmelerine, trendleri takip etmelerine ve işler değiştikçe araçları konusunda uzman olmalarına olanak tanır.

Ayrıca, yeni başlayanlar veya belirli kavramlar hakkında tazeleme kursu isteyenler veya başlamak için yardıma ihtiyaç duyanlar için ücretsiz eğitim materyali sunar.

Kaggle'ı kullanmakla kim ilgilenir?

Hazır birçok öğretici ve veri seti ile Makine Öğrenimi meraklıları Kaggle ile çok ilgilenecektir.

Kaggle, Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek, öğrendiklerini uygulamak ve diğer veri bilimcilerle rekabet etmek için mükemmel bir yerdir. Bu onların zanaatlarında daha iyi olmalarına yardımcı olacaktır.

Çalışmalarında makine öğrenimini kullanmak isteyen veri analistleri, satış rakamlarını tahmin etme veya müşteri davranışlarını tahmin etme gibi işle ilgili görevlerin performansını iyileştirmek için araçlar seçerken Kaggle'a başvurabilir.

Ek olarak, üçüncü taraf çözümler arayan işletmeler, Kaggle'ın ihtiyaç duydukları hizmeti sunan kapsamlı şirketler listesinden yararlanabilir.

Kaggle hala popüler mi?

Kaggle, Muhteşem makine öğrenimi modelleri oluşturmak için diğer veri bilimcileriyle etkileşim kurmak, bağlantı kurmak ve işbirliği yapmak için harika bir ekosistem.

Yıllar içinde Kaggle, eğlenceli beyin egzersizlerinden para ödülleri veren ve katılımcıları sıralayan ticari yarışmalara kadar uzanan yarışmalar düzenleyerek popülerlik kazanan bir platform oldu ve günümüzde de bu popülerliğini hala sürdürmektedir.

Bu kurs herkes içindir!

"Kaggle - Veri Bilimi Alanında Daha İyi Bir Profil Oluşturun" kursu herkes içindir!

Daha önce deneyiminiz yoksa sorun değil! Bu kurs, yeni başlayanlardan profesyonellere kadar (tazeleme amaçlı) herkese öğretmek için ustalıkla tasarlanmıştır.

Bu kurs ile Ne öğreneceksin?

Bu kursta en baştan başlayıp örneklerle "Kaggle" ın sonuna kadar gideceğiz.

Kurs sırasında aşağıdaki konuları göreceksiniz:

• Veri Bilimi Nedir?

• Veri Biliminin Bileşenleri Nelerdir?

• Veri Bilimi İle Ne Yapmayı Amaçlıyoruz?

• Veriden Anlamlı Bilgiyi Nasıl Çıkarırız?

• Veri Biliminde Proje Süreci Nasıl İşliyor?

• Gerçek Hayattan Projeler İle Kavramların Pekiştirilmesi

• Gerçek Hayattan Örneklere Devam

• Kurstan En İyi Şekilde Nasıl Verim Alabilirim?

• Meraklılarına Doküman Tavsiyeleri

• Veriyi Görmek Ve Okumak Nasıl Olur?

• Popülasyon Ve Örneklem

• Gözlem Birimi

• Değişken Ve Türleri

• Ölçek Türleri

• Aritmetik Ortalama

• Medyan

• Mod

• Çeyrekler

• Merkezi Eğilim Neden Önemlidir?

• İstatistikte Veri Desenleri

• Değişim Aralığı

• Standart Sapma

• Varyans

• Standart Hata

• Çarpıklık

• Basıklık

• İstatistiksel Düşünce Modelleri Ve Bileşenlerinin İncelenmesi

• Verinin Belirlenmesi Ve Tanımlanması

• Verinin Düzenlenmesi Ve Planlanması

• Verinin Gösterimi

• Verinin Gösterimi – Frekans Tablosu

• Verinin Gösterimi – Histogram

• Verinin Gösterimi – Pasta Grafik

• Verinin Gösterimi – Çubuk Grafik

• Verinin Gösterimi – Çizgi Grafik

• Verinin Çözümlenmesi Ve Yorumlanması

• Python Bootcamp Tanıtım

• Meraklılarına Doküman Tavsiyeleri

• Anaconda Windows İşletim Sistemi Kurulum

• Anaconda Linux İşletim Sistemi Kurulum

• Jupyter Notebook’u İnceleme

• Jupyter Lab’ı İnceleme

• Python For Beginners Kodlamaya İlk Adımlar

• Built-in Fonksiyon

• Python Programming Lambda Fonksiyonu

• Local Ve Global Değişkenler

• Python Bootcamp Sınıfların(Class) Özellikleri

• Sınıfların Örneklemesi(Attributes)

• Machine Learning Python Örneklemlerin Özellikleri

• Sınıf İçinde Fonksiyon Yazma

• Miras(Inheritance) Yapıları

• ‘if’ İfadelerinin Yapısı

• Liste Elemanlarına Ulaşma – İndexleme Ve Dilimleme

• Boolean Mantıksal İfadelerde İşlem Önceliği

• Kaggle Nedir?

• Kaggle’a Kaydolma ve Üye Giriş Prosedürleri

• Kaggle Ana sayfasını Tanıma

• Kaggle’da Yarışmalar

• Kaggle’da Veri Setleri

• Kaggle’da Kod Bölümünü İnceleme

• Kaggle’da Tartışma Nedir?

• Kaggle’da Kurslar

• Kaggle’da Kullanıcılar Arasındaki Sıralama

• Blog Ve Dökümantasyon Bölümleri

• Kaggle’da Kullanıcı Sayfası İnceleme

• Kaggle İçerisindeki Hazine

• Kaggle Üzerinde Notebook Yayınlama

• Kaggle'da Başarıya Ulaşmak İçin Neler Yapılmalıdır?

  
  

Güncel kursum ile kendinizi güncel tutma şansınız olacak. Ayrıca, öğrenmenizi desteklemek ve sorularınızı yanıtlamak için sürekli olarak hazır olacağımı söylemekten mutluluk duyuyorum.

Neden bu kursu almalısınız?

Cevabımız basit: Öğretimin kalitesi.

Kaydolduğunuzda, OAK Academy'nin deneyimli geliştiricilerin uzmanlığını hissedeceksiniz.

Video ve Ses Üretim Kalitesi

Tüm videolarımız, size en iyi öğrenme deneyimini sağlamak için yüksek kaliteli video ve ses olarak oluşturulur/üretilir.

Bu kurs ile aşağıdakileri elde edeceksiniz:

• Kursa Ömür Boyu Erişim

• Soru-Cevap bölümünde Hızlı ve Kolay Destek

• İndirilmeye Hazır Udemy Bitirme Sertifikası

• Her türlü soruyu yanıtlayarak tam destek sunuyoruz.

Öğrenmeye hazırsanız:

"Veri Bilimi, Makine Öğrenimi, Kaggle için Python Programlama

Makine Öğrenimi (Machine Learning) ve Veri Bilimi(Data Science) için Python, İstatistik, Numpy, Pandas ve Kaggle'ı öğren " isimli,

Kursumuzda görüşürüz!