PYTHON, Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Yolculuğu

🚀 VERİ BİLIMİ & MAKİNE ÖĞRENMESİ | Python ile Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn ve Daha Fazlası! 📚

Kuruluş:

Bu ders kitabı, hem veri bilimi hem de makine öğrenmesi konularını Python'un kuvvetli kütüphanelerini kullanarak derinleştirebilir hale getirmenize yardımcı olacak. Batuhan Başyiğit adına sizlere, özelle bile düşünülmüş anlatım ve gerçek dünyada uygulanabilir örneklerle bilgiyi vereceğim. 🧙‍♂️✨

Dersin Önemi:

Bu eğitimde, öncelikle işleyebileceğiniz bazı temel problemleri çözmeyi sağlayacağız. Videonun tamamını izlemek ve öğrenci perspektifinden eğitimleri dinlemek olmak üzere, dersin içeriğini daha iyi anlattığı için tasarlandı. Hem başlangıç seviyesine olanları hem de uzmanları için bir kaynak olacak.

Ders Programı:

• 🐍 Python Temelleri: Python'un nasıl temel yapıyla ve nedir hafıza yönetimi yapılır? Öğrendiniz Python'un güçlü özelliklerini keşfedeceksiniz.
• 📊 Veri İşleme ile Analiz: Numpy kullanarak sayısal operasyonları yapacağınız, Pandas ile verileri düzenleyebilirsiniz. DataFrame'ler ve Series'ler nasıl kullanılacağını öğrenireceksiniz.
• 🎨 Görsel Veri İşleme: Matplotlib ve Seaborn kullanarak verilerinizi görselleştirmeyi ve görsellerinizi iyileştirmeyi öğrenireceksiniz.
• 🧠 Makine Öğrenmesi: Scikit-Learn kullanarak birden fazla modelleme yöntemlerini ve makine öğrenmesi konseptlerini inceleyeceksiniz.

Makine Öğrenmesi Modelleri:

• Lineer Regresyon: Verilerinizi tahmin etmek için sınırlar belirlemeyi öğrenireceksiniz.
• Polinom Regresyon: Lineer regresyonun daha karmaşık bir alternative olarak polinom regresyonu kullanacağınız.
• Ridge, Lasso ve ElasticNet: Bu modellerin nasıl varsayımı yüklandığını ve verilerinizi optimize edindiğini keşfedeceksiniz.
• Lojistik Regresyon: E-posta spam filtreleme veya kategorik düzenlemeler için bir makine öğrenmesi yöntemi olarak inceleyeceksiniz.
• Decision Tree, Random Forest: Karar ağaclarını ve rastgele forestlerini nasıl kullanacağınız öğrendiniz.
• AdaBoost, Gradient Boosting: Verilerinizi daha iyi sıralayacak olan bu yöntemlerini keşfedeceksiniz.
• K-Nearest Neighbors: En yakın ağaçları nasıl kullanacağınız öğrendiniz.
• Support Vector Machines (SVM): SVM ve optimize edilmiş SVM süreçlerini uygulayarak daha iyi bir model yapılabiliyor olacaksınız.
• K-Means Clustering: Farklı kümelerde verilerinizi gruplandırmayı öğrenireceksiniz.
• Hiyerarşik Kümeleme (Hierarchical Clustering): Verilerinize hierarchik bir yapı yapma yöntemlerini öğrendiniz.
• DBSCAN: Rastgele dağılmış veri setlerinde kullanabileceğiniz veya gruplandırmalar için DBSCAN'ı inceleyeceksiniz.

Ders Faydaları:

• Eğitimler: Real-world data analysis problemlerine çözme yeteneklerini geliştirebilirsiniz.
• Proje Çalışmaları: Gerçek veriler üzerinde işleyerek ve projeler yaparak konseptleri pekiştirmeyi sağlayacağız.
• Uygulamalı Ders: Teorik bilgilerinizi gerçek dünyada kullanma fikrinizi verecek.
• Sosyal Etkileşim: Kısa süreli dersler ve sürekli destekle yapılan bir çevrden yararlanabilirsiniz.

Bu eğitim serisi, veri bilimi ve makine öğrenmesi konularını pekiştirebilir hem pratik hem de teorik anlamada derinlemesine size sunulacaktır. 📈🎉

Bugün başlayalım, hem veri bilimi hem de makine öğrenmesi konularını Python aracılığıyla pekiştirebilir hale getireceğiz! 🚀🔧📊🤖