Machine Learning Python with Theoretically for Data Science

İşte Machine Learning Python ile Veri Bilimi için detaylı olarak pratik ve teorik olmak üzere öğrenmeyi destekleyen "Machine Learning Python için Teorik Araştırmalar" kursunun tanımı:

Kurs Özeti:

Bu kurs, Python programlama dilindeki machine learning (Yapay Zeka) algoritmalarını ve tekniklerini inceleyerek başlarız ve bu konuları veri bilimi projelerine nasıl uygulayacağınızı öğreneceğiz. Kurs, Python'un popüler kütüphanelerinden (b.y. scikit-learn, TensorFlow, Keras gibi) ve veri bilimi araçlarından (b.y. pandas, NumPy, Matplotlib gibi) bahseterek başlarak, bu kütüphanelerin nasıl kullanılabileceğini ve neredeyde önemli işlemlerin yapılabileceğini anladığınızda, daha karmaşık model oluşturma ve optimizasyon süreçlerine geçersiniz.

Kursun Faydaları:

1. Python & Machine Learning Temelleri: Python'in temel konularından (deyimi, kod yapıları, hata işleme) bir sonraki düzey olan machine learning algoritmalarına (regresyon, sınıflandırma, üçüncü ve daha fazla boyutlusun klasifikasyon vb.) kadar kapsamlı bir şekilde öğrenirsiniz.
2. Veri Bilimi Araçları: Veri yönetimi, ayrıştırma ve analiz için güçlü araçların (pandas, NumPy, Matplotlib vb.) nasıl kullanılabileceğini öğrenirsiniz.
3. Machine Learning Modelleri: Skikit-learn ve TensorFlow gibi popüler paketlerle çeşitli machine learning modellerini ve uygulamalarını inceleyerek pratik deneyim kazanırsiniz.
4. Model Eğitimi ve Değerlendirme: Model eğitimi yaparken kararlayabileceğiniz en uygun metrikleri (doğruluk, hata matrisi vb.) ve model performansını değerlendirme yöntemlerini öğrenirsiniz.
5. Veri Bilimi Projelerine Uygulama: Birden fazla proje üzerinde çalışarak, machine learning modellerini gerçek verilerle test edin ve model performansını iyileştirme stratejilerini uygularınız.
6. Sürekli Öğrenme: Yeni araştırmalar, güncel teknolojiler ve machine learning algoritmaları hakkında bilgi edinmeyi sağlayen kaynaklar ve kullanıcı topluluğuna katılın.

Kursun Eğitim Liğeleri:

1. Python Giriş: Python'un nasıl kurulabilir, hangi ortamlarda kullanılabileceğini ve temel düzenlemeleri öğrenirsiniz.
2. Veri Bilimi Araçları: DataFrame manipülasyonu, veri analizi ve görselleştirme yöntemleriyle ilerler siniz.
3. Machine Learning Temelleri: Machine learning konseptlerini (klasifikasyon, regresyon vb.) ve Python'da bu konseptleri uygulayan kütüphaneleri öğrenirsiniz.
4. Model Eğitimi: Model eğitim sürecini yöntemleri, hiperparametre ayarı ve veri setinize uygun bir model seçimi konusunda bilgi edinirsiniz.
5. Proje Çalışmaları: Gerçek dünya verilerini kullanarak pratik projeler yürütme ve bu projelerde elde edilen zenginlikleri analize edinirsiniz.
6. Model Optimizasyonu & Yeniden Eğitim: Model performansını iyileştirebilir model yeniden eğitimi ve optimizasyon yöntemleri öğrenirsiniz.
7. Sürekli Gelişim: Yeni araştırmaları takip etme, yapay zeka algoritmalarına (deep learning) genel bakış açılımsı ve bu alanda daha ileri düzey konuları öğrenmeyi sağlayen kaynaklar bulunur.

Otomatik Değerlendirme Sistemi: Kursun her biri sonrasında kısa süreli bir test ile otomatik olarak değerlendirilerek, öğrenmenin konular üzerinde geçtiğini ve hangi bölümler daha da işlemesi gerektiğini belirleyebiliriz.

Kursun Hedefleri:

• Python ile machine learning modelleri oluşturma ve optimize etme becerisi edinin.
• Gerçek dünya verilerle çalışarak pratik deneyim kazanın.
• Machine learning projelerine ve bu projelerde model performansını değerlendirme yöntemlerini öğrenin.
• Yapay zeka algoritmalarına (deep learning) genel bakış sağlayan bilgiler edinin.
• Sürekli edükasyon ve sektördeki son teknolojileri takip etmeyi öğrenin.

Kursun Gerekleri:

• Python programlama dili hakkında temel bilgi.
• Tamamen macOS veya Windows işletim sistemi desteklenir, Linux işletim sistemlerine hala de bir şekilde erişilebilir olacak şekilde tasarlanmıştır.
• Anlayış ve problemleri çözmeyen bir yazılımcı ruhu.
• Internet erişimi, kurs materyallerine ulaşmak için.

Önemli Not: Kullanacağınız makine üzerinde Python ve belirtildiği gereksinimlerin yüklü olduğundan başlayın. Eğer bir Linux tabanlı sistem kullanıyorsanız, çoğunun gerekli paketleri yüklemeyi unutmayın.