Save on skills. Reach your goals from $0.00
A-Z™ | R Programlama ile Veri Bilimi

100% off/deal, paid now free/udemy promo code, udemy courses

A-Z™ | R Programlama ile Veri Bilimi

4 Mar , 2021  



Requirements

  • Veri bilimi dünyasına giriş yapmak isteyen herkes bu eğitimle ilk adımı atabilir.
  • Herhangi bir ön bilgi gerekmeden ilk dersimizle başlayabilirsiniz!

Description

Dersimizde bulunan uygulamalı makine öğrenmesi projeleri ve diğer analitik projeler/adımlar :

1 – Ev Fiyatları Tahmini

2 – Otomobil Verisi Kullanarak Değerlendirme Tahmini

3 – Sigorta Ürünlerinin Satış Tahmini

4 – Titanic Kazasından Sağ Çıkacak İnsanların Tahmini

5 – RFM Skorlama ile Müşteri Analitiği ve Segmentasyonu

6 – Birliktelik Kuralları Analizi ile Sepet Analizleri ve Tavsiye Sistemleri

7 – Tüm Veriler İçin Gerekli Görselleştirmeler ve Veri Hazırlama Süreçleri

Kursumuzda ilk olarak Programlamaya Giriş yapacağız. Genel programlama becerileri kazandıktan sonra sıradaki bölümümüzde R Programlama Temellerini göreceğiz. Bu bölümlerde öğrendiklerimizi testler ile pekiştirdikten sonra Matrix ve Data Frame‘leri işleyeceğiz. Ödevimizi tamamladıktan sonra Görselleştirme kısmında uygulamalı olarak veri görselleştirmeyi öğreneceğiz. Sonrasında Makine Öğrenmesine giriş yaparak, Regresyon, Karar Ağaçları, k – En Yakın Komşu, K – Ortalama algoritmalarını ve Yapay Sinir Ağlarını tartışacak ve onları gerçek veriler ile uygulamalı proje bazlı öğreneceğiz. Birliktelik Kuralları Analizi bölümümüzle Apriori algoritmasını uygulayacak ve tavsiye sistemleri dünyasını tartışacağız.

Dersimizde ayrıca Müşteri Analitiği hakkında bilgiler de bulabilirsiniz. Müşteri analitiği bilgisi bir veri bilimcide olmazsa olmaz bir bilgidir. Biz de RFM skorlamaya değinerek sizlere müşteri analitiği uygulamaları hakkında bilgi sağlıyoruz.

Dersimiz boyunca yaptığımız uygulamalı projelerin yanında, dersimizin son bölümünde ek olarak baştan sona uygulamalı iki adet veri bilimi projesi bulunuyor. Bu bölüm dersimiz boyunca öğreneceklerimizin bir tekrarı olmakla beraber üzerine yeni bilgiler katacağımız bir bölüm olacak. Verimizi alıp, eksik hücreleri doldurup görselleştirerek verimizi tanıyacak, yeni özellikler yaratacak ve en sonunda başka bir Makine Öğrenmesi algoritması olan Random Forest algoritmasını kullanarak bir tahmin modeli yaratacağız. Bu sayede bir veri bilimi projesinin adımlarını uçtan uca uygulamış olacağız. Diğer projemizde ise RFM skorlama yöntemi ile müşteri analitiği alanına giriş yapacağız!

Sorularınızı soru – cevap bölümünde 7/24 bekliyor olacağım. Sorularınız gün içinde cevaplanacak, çok sık sorulan bir soru ise konuyla ilgili video ders eklenecektir.

Güncellemeler sizlerden gelen önerilere ve makine öğrenmesi bölümüne öncelik verilmek üzere düzenli olarak devam edecektir.

Who this course is for:

  • Her hafta yeni içerik eklenen dinamik bir dersin parçası olmak isteyen
  • R programlama dilini A’dan Z’ye öğrenmek isteyen
  • Veri bilimi alanında bir kariyer hedefleyen
  • Bir veri bilimi projesi hangi adımlardan oluşur bunları uygulamalı olarak öğrenmek isteyen
  • Veri görselleştirme becerileri kazanmak isteyen
  • Makine öğrenmesi algoritmalarını uygulamalı olarak öğrenmek isteyen
  • Bilgilerini pekiştirmek ve pratik yapmak isteyen herkes bu kursu alabilir!

Redeem Offer


Comments are closed.