Merhaba arkada?lar,

Description

Bu kurs 7 bölümlük nihai hedefimizin ikinci bölümünü oluşturmaktadır. 

Data Science(veri bilimi) kursunda hem Python dili ile veri biliminin nasıl yapıldığını hem de nihai hedefimiz olan yapay zeka konusuna temel oluşturacak bilgiler öğreneceğiz.

Neden Data Science?

• İnsanların daha hızlı ve etkili kararlar vermesine yardımcı,

• Verinin artması ile veri bilimcilere olan talep ve iş fırsatları,

• Start-up fırsatları,

• Karar verme yetisi.

Bu Kurs ile Alacaklarınız

Data Science kursu içeriği

• Kaggle and Data Science(Veri Bilimi)

  • Kaggle Tanıtımı 1

  • Kaggle Tanıtımı 2

  • Kaggle Örneği

  • Kaggle Profil Sayfası

  • Data Science (Veri Bilimi)

• Introduction to Python (Python'a Giriş)

  • İmport and First Look Data

  • Matplotlib

  • Dictionary, Pandas and Logic Control

  • Loop Data Structures (while and for)

  • ÖDEV 1

• Python Data Science Tool Box

  • User Defined Function and Scope

  • Nested, Default, Flexible, Lambda, Anonymous Functions

  • Iterators and List Comprehension

• Cleaning Data

  • Diagnose Data for Cleaning

  • Exploratory Data Analysis (EDA)

  • Visual Exploratory Data Analysis

  • Tidy and Pivoting Data

  • Concatenating Data and Data Types

  • Missing Data and Testing with Assert

• Pandas Foundation

  • Review of Pandas, Building Data Frames from Scratch,Visual and Statistical EDA

  • Indexing and Resampling Pandas Time Series

• Manipulating Data Frames with Pandas

  • Indexing, Slicing, Filtering and Transforming Data Frames

  • Index Objects, Hierarchical Indexing, Pivoting, Stacking-Unstacking and Melting

Kurs Hakkında Bazı Öğrenci Yorumları

• Sabiha Iffet 

  • Daha önce makine öğrenmesi, tensorflow gibi kursları almış ve bunlar için ciddi zaman harcamıştım ama öğrendiklerim hep havada kaldı. Kod ezberlemekten öteye gidemedim. Sıfırdan python anlatan kurslar da C dilini bildiğim için çok uzun ve sıkıcı geliyordu. Bu kurs serisi gereksiz hiçbir ayrıntıya girmemesi, makine öğrenmesi ve yapay zeka için gerekli olan tüm bilgileri temelden alarak vermesi, veri işlemeyi kaggle gibi bir platformdan yapmasıyla diğerlerinden ayrılıyor. Eğer yapay zekaya ilgi duyuyorsanız doğru yerdesiniz. 

• Serdal Aydoğmuş 

  • Genelde ingilizce kursları tercih ediyorum akıcılık ve ses kalitesi açısından. Bu denli güzel anlatımlı bir türkçe kursa denk gelmek beni mutlu etti. Kalite mühendisiyim, amacım python ile veri görselleştirme öğrenmekti ama şimdi AI aklımı çeliyor. Teşekkürler 

• Demettolgun 

  • Mükemmel bir içerik. İnternet ortamından parça parça bulup birleştirmeye çalıştığım her alana nokta atışı yapılmış resmen. Çok büyük emek ve özveri ile hazırlanan içerik için sonsuz teşekkür ediyorum. 

İçeriğin İngilizce olması sizi yanıltmasın arkadaşlar. Derslerim tamamen Türkçedir.   

Hemen kaydolun ve bir an önce başlayalım.

Bu kurs kimler için uygun:

• Data Science (veri bilimi) alınında uzmanlaşmak isteyen
• Python dilinde uzmanlaşmak isteyenler
• Eğitim yada kariyerini veri bilimi(data science), makine öğrenmesi(machine learning) yada yapay zeka(artificial intelligence) alanlarında başlamak yada sürdürmek isteyenler

Course content

• Data Science Giriş
  • Data Science Giriş
• Kaggle and Data Science(Veri Bilimi)
  • Kaggle Tanıtımı 1
  • Kaggle Tanıtımı 2
  • Kernel Örneği
  • Kaggle Profil Sayfası
  • Data Science (Veri Bilimi)
• Introduction to Python (Python'a Giriş)
  • Import and First Look Data
  • Matplotlib
  • Dictionary, Pandas and Logic Control
  • Loop Data Structures (while and for)
  • ÖDEV 1
• Python Data Science Tool Box
  • User Defined Function and Scope
  • Nested, Default, Flexible, Lambda, Anonymous Functions
  • Iterators and List Comprehension
• Cleaning Data
  • Diagnose Data for Cleaning
  • Exploratory Data Analysis (EDA)
  • Visual Exploratory Data Analysis
  • Tidy and Pivoting Data
  • Concatenating Data and Data Types
  • Missing Data and Testing with Assert
• Pandas Foundation
  • Review of Pandas, Building Data Frames from Scratch,Visual and Statistical EDA
  • Indexing and Resampling Pandas Time Series
• Manipulating Data Frames with Pandas
  • Indexing, Slicing, Filtering and Transforming Data Frames
  • Index Objects, Hierarchical Indexing, Pivoting, Stacking-Unstacking and Melting
• Sonuç
  • Ne Yaptık Ne Yapacağız?
• BONUS
  • İNDİRİM: TÜM DERSLER