Python ile Modelleme, Makina Öğrenmesi ve Yapay Zeka
Eğitim kapsamında, elimizdeki veri setini tanıyıp anlamlandırmaktan başlayıp derin öğrenmeye kadar makine öğrenmesinin detayları ele alınacaktır.
Kimler Katılmalı
Bu eğitime Python ile temel programlama bilgisine sahip, veri bilimi, makine öğrenmesi, yapay zeka alanlarına ilgi duyan herkes katılabilir.
Eğitim İçeriği
1. Veri Ön İşleme
- Veri Setinin Yüklenmesi
- Kütüphanelerin Yüklenmesi
- Eksik Veriler
- Kategorik Veriler
- Veri Setinin Ayrılması (Train-Test)
- Öznitelik Ölçekleme
2. Regresyon
- Basit Lineer Regresyon
- Çoklu Lineer Regresyon
- Polinomial Regresyon
- Destek Vektör Regresyon
- Karar Ağacı Regresyon
- Rassal Orman Regresyon
- Regresyon Modellerinin Performanslarının Ölçülmesi
3. Sınıflandırma
- Lojistik Regresyon
- K-En Yakın Komşu (K-NN)
- Destek Vektör Makinesi
- Naive Bayes
- Karar Ağacı ile Sınıflandırma
- Rassal Orman Sınıflandırma
- Sınıflandırma Modellerinin Değerlendirilmesi
4. Kümeleme
- K-Ortalama Kümeleme
- Hiyerarşik Kümeleme
5. Birliktelik Kuralları Analizi
- Eclat
- Apriori
6. Pekiştirmeli Öğrenme
- Üst Güven Sınırı
- A/B Testi, Multi-Armed Bandit (Çok Silahlı Haydut Problemi)
- Thompson Örneklemesi
7. Doğal Dil İşleme
8. Derin Öğrenme
9. Boyut Azaltımı (Dimensionality Reduction)
- PCA
- LDA
10. Model Seçimi
Diğer Eğitimler
İleri Düzey Excel Eğitimi Fonksiyon Yazma ve İleri Veri Analizi
Günümüzde Microsoft Excel iş hayatında yoğun şekilde kullanılan vazgeçilmez bir araç haline gelmiştir. Excel’in etkin bir şekilde kullanılması, kurumlarda personel verimliliğinin önemli ölçüde artmasına yardımcı olmakta ve dolaylı olarak maliyetlerin düşmesine de katkıda bulunmaktadır. Personelin işlerini zamanında bitirmesini destekleyen en önemli araç olan Excel, iyi kullanılması durumunda gereksiz fazla mesai saatlerinin de önüne geçmektedir. İleri düzey Excel kullanıcılarının, çalışmalarını daha kısa zamanda ve başarı ile bitirebilmeleri onları iş hayatında ön plana çıkarmaktadır. Bu eğitimde temel amaç orta düzeyde Excel bilgisine sahip kullanıcılara özellikle iş hayatında karşılaşabilecekleri bazı problemlerin çözümünde etkin çözüm metotlarını aktarmaktır. En önemli konu çalışanların çalışmalarını bir veritabanı mantığı çerçevesinde düşünüp Excel çalışma dosyalarını ona göre düzenlemeleri ve kullanmalarıdır. Bu çerçevede verilecek eğitim sadece birtakım formüllerin ve Excel araçlarının anlatılması şeklinde olmayacak olup etkin bir Excel çalışma ortamının nasıl yaratılabileceği üzerinde de yoğun bir şekilde durulacaktır.devamını oku
- Seviyeİleri
- Süre2 gün
R ile Uygulamalı Finansal Ekonometri ve Zaman Serileri Analizleri
Tek değişkenli veya çok değişkenli regresyon analizleriyle veya zaman serileri yöntemleriyle geleceği tahmin etme amaçlı ekonometrik modellerin kurulumundan, varsayımların teyit edilmesi ve kurulan model sonucunda tahminde bulunulmasına ihtiyaç duyulabilecek bilgiler bu eğitimde verilecektir.devamını oku
- SeviyeOrta
- Süre2 gün
Python ile Programlamaya Giriş
Bu eğitim programlamaya yeni giriş yapan veya hali hazırda programlamayla ilgilenip yeni bir programlama dili öğrenmek isteyen katılımcılara popülaritesi günden güne artan, kullanıcı dostu, yorumlamalı bir dil olan Python'ın detaylarını uygulamalı olarak öğretmeyi amaçlamaktadır.devamını oku
- SeviyeTemel
- Süre2 gün
R'a Giriş ve Temel İstatistik
R, istatistiksel bir programlama dilidir ve gün geçtikçe popülerliği artmaktadır. İstatistik hesaplamaları, diğer programlama dillerinin göre R'da olarak daha hızlı, kolay ve anlaşılabilir yapılabilmektedir. Bu eğitimde önce R programlama dili, özellikleri, kurulması, çalıştırılması, veri alma, işleme ve grafik çizimi, tidyverse kullanımı vb. hususlara değinilecektir. Ardından, çeşitli istatistiksel hesaplamalar ilişkin birçok R uygulaması yapılacaktır.devamını oku
- SeviyeTemel
- Süre2 gün