Makine Öğrenmesi
Denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerini, model değerlendirmeyi ve uygulamaya alma temellerini uygulamalı işleyen program.
Kimler için
- Veri bilimci adayları
- Analitik ekipleri
- Python bilen geliştiriciler
Öğrenme kazanımları
- Makine öğrenmesi problemlerini çerçeveleme
- Denetimli ve denetimsiz modeller eğitme
- Model başarımını doğru ölçme ve doğrulama
- Aşırı öğrenme ve önyargı sorunlarını yönetme
Program içeriği
- 01 Makine öğrenmesine giriş ve iş akışı
- 02 Öznitelik mühendisliği ve veri hazırlığı
- 03 Denetimli öğrenme: sınıflandırma ve regresyon
- 04 Denetimsiz öğrenme ve kümeleme
- 05 Model değerlendirme ve doğrulama
- 06 Modeli uygulamaya alma temelleri
Önkoşullar
- Python ile temel deneyim
- Temel istatistik bilgisi
Uygulamalı lab
Bu program, tarayıcı-içi gerçek lab ortamları ve terminal senaryoları içerir. Çalışanın bulut hesabı gerekmez.
Özelleştirme
Bu program hazır bir kurs değildir; ekibinizin seviyesine, araçlarına ve hedeflerine göre modüller, örnekler ve süre uyarlanır.
Değerlendirme
Öğrenme çıktısı; teknik programlarda lab/uygulama ve quiz, teknik olmayan programlarda atölye ve vaka çalışmalarıyla ölçülür.
İlgili programlar
Veri Analitiği Temelleri
Veriyi toplama, temizleme, analiz etme ve görselleştirme adımlarını iş kararlarına bağlayan uygulamalı giriş programı.
SQL ile Veri Sorgulama
İlişkisel veritabanlarından veri çekmeyi, birleştirmeyi ve toplulaştırmayı temelden ileri düzeye uygulamalı öğreten program.
Power BI ile İş Analitiği
Veriyi modelleyip etkileşimli panolar ve raporlar üreterek iş kararlarını destekleyen uygulamalı Power BI programı.