Bilgi Teknolojileri Enstitüsü Bilgi İşlem Dairesi Başkanlığı

Veri biliminde kariyer yapmak için sadece teorik bilgiden fazlası gerekiyor; işletmelerin gündelik olarak karşılaştığı gerçek sorunları çözmenin yollarını bilmeniz gerekiyor.Bu kurs temel programlama ile pratik makine öğrenimi arasındaki boşluğu kapatarak sizi gerçek dünyadaki junior veri rollerine hazırlar. Açıklayıcı açıklamaları okuyarak ve kuratör kod örneklerini inceleyerek, başlangıçtan verileri hazırlama, eğitim modelleri ve performanslarını değerlendirme yeteneğine sahip bir pratisyene geçiş yapacaksınız. Standart veri bilimi görevlerini yönetmek, temiz makine öğrenimi boru hatlarını yazmak ve modern modellerin nasıl değerlendirilip izlendiğini anlamak için güven kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - Denetimli ve denetimsiz makine öğreniminin temel kavramlarını anlamak. - Modern veri çerçeve kütüphanelerini kullanarak yapısal verileri temizleyin, önceden işleyin ve keşfedin. - Klasik makine öğrenme modellerini eğitin ve ayarlayınız, regression, sınıflandırma ve kümeleme algoritmaları dahil. - Model performansını doğruluk, hassasiyet, hatırlama ve F1 puanı gibi anahtar metriklerle değerlendirin. - Modelin tekrarlanabilirliği ve temel boru hattının izlenmesi için en iyi çağdaş uygulamaları uygulayın. - Kavramsal ve kodlama inceleme egzersizleriyle giriş seviyesi veri bilimi teknik görüşmeleri için hazırlanın. Kurs, model seçimi, eğitim, değerlendirme ve modern boru hattı yönetimi yoluyla size rehberlik etmeden önce çekirdek terminoloji ve keşif veri analiziyle başlar. Bu metin tabanlı kurs, karmaşık matematiksel ön koşullar olmadan makine öğrenimi hakkında yapısal, pratik bir anlayış oluşturmak isteyen umut verici veri bilimcileri, analistler ve programlama yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Makine öğrenimi dünyasına ilk profesyonel adımları atmak için bugün okumaya başlayın.