Python ile Makine Öğrenmesi
.
EĞİTİM MODÜLLERİ![](/Content/Images/EgitimTakvimi/genel-kullanim/plus.svg)
Modül 1 : Python Temelleri
- Veri Yapıları Çalışmak
- Şart Yapılarıyla Çalışmak
- Döngülerle Çalışmak
- Fonksiyonlarla Çalışmak
- Dosyadan Veri Okuma ve Yazma İşlemleri
- Modüller
- Hata Yönetimi
- Etkin IDE Kullanımı ve Kod Kalitesi
Modül 2 : Veri Analizi: Numpy
- Numpy Temelleri
- Numpy’da Diziler
- Temel Operasyonlar
- Indexleme ve Parçalama
- Dizi Birleştirme
Modül 3 : Veri Analizi: Pandas
- Pandas’ta Seriler
- DataFrame
- Indexing, Slicing, Transforming
- Filtering and Quering
- Groupby, Drop ve Axis Kullanımı
- Missing Dataların Yönetimi
- Dropna and Filina
Modül 4 : Veri Önhazırlığı
- Datanın Okunması
- Data Cleaning İşlemleri
- Data Normalization
Modül 5 : Veri Görselleştirme
- Veri görselleştirmede dikkat edilmesi gerekenler
- Matplotlib kütüphanesi ile görsel analiz
- Grafiklere nitelik ekleme
Modül 6 : Verinin İstatistiksel Analizi
- Normal dağılım
- Binom Dağılımı
- Bernoulli Dağılımı ve Uygulama
- Standart Sapma
- Güven Aralıklarının Belirlenmesi
- Hata Tipleri
Modül 7 : Tahmin(Prediction)-Regression Models
- Simple Linear Regression ve Python ile Uygulaması
- Multiple Linear Regression
- Polynomial Regression
- Support Vector Regression ve Python ile Uygulaması
- Değerlendirme ve Metotların Karşılaştırılması
Modül 8 : Sınıflandırma (Classification)
- Logistic Regression ve Python ile Uygulaması
- Confusion Matrix (Karmaşıklık Matrisi)
- Karar Ağaçlarının Çalışma Mantığı
- Decision Tree ile Sınıflandırma ve Python ile Uygulanması
Modül 9 : Clustering
- K-Means Kümeleme
- Apriori Algoritmasıyla Kümeleme
Modül 10 : Boyut İndirgeme
- Discriminant Analysis
- Principal Component Analysis(PCA)
- Linear Discriminant Analysis(LDA)
- LDA nın Python ile Kodlanması
Modül 11 : Çıktıların Yorumlanması
- Predicted Actual Matrix
- False Negatif False Pozitif Kavramları
- Precision Accuracy Paradoksu
- Roc eğrisi
- Overfit ve Underfit Olma Durumları
ÖN KOŞUL EĞİTİMLERİ![](/Content/Images/EgitimTakvimi/genel-kullanim/plus.svg)
Bu eğitime katılmak isteyenlerin, öncesinde aşağıdaki eğitimleri almış olmaları gerekmektedir.
BU EĞİTİMİN DEVAMINDA ÖNERİLEN EĞİTİMLER![](/Content/Images/EgitimTakvimi/genel-kullanim/plus.svg)
Önerilen eğitimleri yoktur.
UZMANLIK HEDEFLERİ![](/Content/Images/EgitimTakvimi/genel-kullanim/plus.svg)
- Web Uygulama Geliştiricisi
- Web Uygulamaları Yöneticisi
EĞİTİMİN İLGİLİ OLDUĞU SINAVLAR![](/Content/Images/EgitimTakvimi/genel-kullanim/plus.svg)
Eğitimin sınavları yoktur.
EĞİTİMİN İLGİLİ OLDUĞU SERTİFİKALAR![](/Content/Images/EgitimTakvimi/genel-kullanim/plus.svg)
Bu eğitimi alanlar aşağıdaki katılım sertifikasına sahip olacaklardır. Diğer sertifikalar için katılımcıların ilgili sınavları almaları gerekmektedir.
TEKNOLOJİ ÜRETİCİSİ![](/Content/Images/EgitimTakvimi/genel-kullanim/plus.svg)
YORUMLAR![](/Content/Images/EgitimTakvimi/genel-kullanim/plus.svg)
Eğitimin yorumları yoktur.