Python ile Makine Öğrenmesi
.
EĞİTİM MODÜLLERİ
Modül 1 : Python Temelleri
- Veri Yapıları Çalışmak
- Şart Yapılarıyla Çalışmak
- Döngülerle Çalışmak
- Fonksiyonlarla Çalışmak
- Dosyadan Veri Okuma ve Yazma İşlemleri
- Modüller
- Hata Yönetimi
- Etkin IDE Kullanımı ve Kod Kalitesi
Modül 2 : Veri Analizi: Numpy
- Numpy Temelleri
- Numpy’da Diziler
- Temel Operasyonlar
- Indexleme ve Parçalama
- Dizi Birleştirme
Modül 3 : Veri Analizi: Pandas
- Pandas’ta Seriler
- DataFrame
- Indexing, Slicing, Transforming
- Filtering and Quering
- Groupby, Drop ve Axis Kullanımı
- Missing Dataların Yönetimi
- Dropna and Filina
Modül 4 : Veri Önhazırlığı
- Datanın Okunması
- Data Cleaning İşlemleri
- Data Normalization
Modül 5 : Veri Görselleştirme
- Veri görselleştirmede dikkat edilmesi gerekenler
- Matplotlib kütüphanesi ile görsel analiz
- Grafiklere nitelik ekleme
Modül 6 : Verinin İstatistiksel Analizi
- Normal dağılım
- Binom Dağılımı
- Bernoulli Dağılımı ve Uygulama
- Standart Sapma
- Güven Aralıklarının Belirlenmesi
- Hata Tipleri
Modül 7 : Tahmin(Prediction)-Regression Models
- Simple Linear Regression ve Python ile Uygulaması
- Multiple Linear Regression
- Polynomial Regression
- Support Vector Regression ve Python ile Uygulaması
- Değerlendirme ve Metotların Karşılaştırılması
Modül 8 : Sınıflandırma (Classification)
- Logistic Regression ve Python ile Uygulaması
- Confusion Matrix (Karmaşıklık Matrisi)
- Karar Ağaçlarının Çalışma Mantığı
- Decision Tree ile Sınıflandırma ve Python ile Uygulanması
Modül 9 : Clustering
- K-Means Kümeleme
- Apriori Algoritmasıyla Kümeleme
Modül 10 : Boyut İndirgeme
- Discriminant Analysis
- Principal Component Analysis(PCA)
- Linear Discriminant Analysis(LDA)
- LDA nın Python ile Kodlanması
Modül 11 : Çıktıların Yorumlanması
- Predicted Actual Matrix
- False Negatif False Pozitif Kavramları
- Precision Accuracy Paradoksu
- Roc eğrisi
- Overfit ve Underfit Olma Durumları
ÖN KOŞUL EĞİTİMLERİ
Bu eğitime katılmak isteyenlerin, öncesinde aşağıdaki eğitimleri almış olmaları gerekmektedir.
BU EĞİTİMİN DEVAMINDA ÖNERİLEN EĞİTİMLER
Önerilen eğitimleri yoktur.
UZMANLIK HEDEFLERİ
- Web Uygulama Geliştiricisi
- Web Uygulamaları Yöneticisi
EĞİTİMİN İLGİLİ OLDUĞU SINAVLAR
Eğitimin sınavları yoktur.
EĞİTİMİN İLGİLİ OLDUĞU SERTİFİKALAR
Bu eğitimi alanlar aşağıdaki katılım sertifikasına sahip olacaklardır. Diğer sertifikalar için katılımcıların ilgili sınavları almaları gerekmektedir.
TEKNOLOJİ ÜRETİCİSİ
YORUMLAR
Eğitimin yorumları yoktur.