Çevrimiçi kurs – Google’dan Python ile veri analizinde sertifikalı profesyonel uzmanlık, Colorado Boulder Üniversitesi

Veri teknolojileri ve veri analizi becerilerini vurgulayan kurslara katılın. Sizi veri analizinin gerçek dünyasındaki zorluklara hazırlayacak derinlemesine bilgi edinin.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Çevrimiçi kurs - Google'dan Python ile veri analizinde sertifikalı profesyonel uzmanlık, Colorado Boulder Üniversitesi

Professional Certificate

Orta seviye

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • sınıflandırma
  • gerileme
  • Kümeleme
  • Veri boyutluluğunun azaltılması
  • Birliktelik kuralları
  • kontrollü öğrenme
  • denetimsiz öğrenme
  • İstisna tespiti

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Veri analisti
  • veri bilimcisi
  • Algoritma geliştiricisi
  • Veri alanında proje yöneticisi
  • Veri analizi danışmanı
  • Veri modelleme uzmanı
  • Bilgi sistemleri analisti
  • İş zekası çözümleri geliştiricisi
  • Veri araştırmacısı
  • Araştırma ve Analiz Direktörü

Staj – 5 dersten oluşan bir seri

Veri analizinde uzmanlaşmak, çeşitli veri analizi tekniklerine kapsamlı bir genel bakış sağlayacaktır. Kurslar aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok çeşitli konuları kapsayacaktır:

  • sınıflandırma
  • gerileme
  • Kümeleme
  • Veri boyutluluğunun azaltılması
  • Birliktelik kuralları

Dersler son derece pratik olacak ve öğrencilerin veri analizindeki kavram ve tekniklere ilişkin daha derin bir anlayış geliştirmelerine yardımcı olacak gerçek hayattan örnekler ve vaka çalışmaları içerecektir. Kurslar, öğrencinin veri analizi tekniklerindeki ustalığını gösteren bir projeyle sona erecektir.

Uygulamalı öğrenme projesi

“Veri Analizi Projesi” dersi, öğrencilerin bu uzmanlıkta edindikleri bilgi ve becerileri ilgi alanlarına göre pratik bir veri analizi projesi yürütmek için uygulamalarına olanak tanır. Katılımcılar aşağıdakiler de dahil olmak üzere veri analizinde çeşitli yönleri keşfedeceklerdir:

  • kontrollü öğrenme
  • denetimsiz öğrenme
  • gerileme
  • Kümeleme
  • Boyut küçültme
  • Birliktelik kuralları
  • İstisna tespiti

Modüller boyunca öğrenciler temel veri analizi tekniklerini ve metodolojilerini öğrenecek ve ham verilerden bilgi ve zekaya uzanan bir yolculuğa çıkacaklar. Kursu tamamlayan öğrenciler veri analizi konusunda yetkin olacak, uzmanlıklarını çeşitli projelerde uygulayabilecek ve veriye dayalı kararlar verebilecek kapasiteye sahip olacaklar.

Details of the courses that make up the specialization

Sınıflandırma analizi

Kurs 1 – 38 saat

ne öğreneceksin

  • Yönetilen öğrenme yöntemlerinden biri olarak sınıflandırma kavramını ve önemini anlayın.
  • Farklı sınıflandırıcı türlerini ayırt edin ve tanımlayın ve her sınıflandırıcıyı, çeşitli veri kümeleri üzerinde ikili ve çok sınıflı sınıflandırma görevlerini gerçekleştirmek için uygulayın.
  • Sınıflandırıcıların performansını değerlendirin, sınıflandırıcıları bilginin özelliklerine ve öğrenme gereksinimlerine göre seçin ve iyileştirin.

Kazanacağınız beceriler

  • Çoklu öğrenme
  • Doğrusal regresyon
  • çapraz doğrulama
  • gerileme
  • Scikit-Öğren

Regresyon analizi

Kurs 2 – 40 saat

ne öğreneceksin

  • Denetimli öğrenmede regresyon analizinin ilkelerini ve önemini anlayın.
  • Model performansını değerlendirmek ve parametreleri iyileştirmek için çapraz doğrulama yöntemlerini uygulayın.
  • Çarpma yöntemlerini (torbalama, artırma, istifleme) ve bunların regresyon modelinin doğruluğunu artırmadaki rolünü anlayın.

Kazanacağınız beceriler

  • Denetimsiz öğrenme
  • makine öğrenimi
  • Denetimli öğrenme
  • proje planlama
  • veri madenciliği

Küme analizi

Kurs 3 – 37 saat

ne öğreneceksin

  • Denetimsiz öğrenmenin, özellikle kümeleme ve boyutluluk azaltmanın ilkelerini ve önemini anlayın.
  • Örüntü keşfi ve veri araştırması için farklı veri kümelerine kümeleme tekniklerini uygulayın.
  • Verilerin boyutluluğunu azaltmak ve azaltılmış alanı yorumlamak için Temel Bileşen Analizi’ni (PCA) uygulayın.

Kazanacağınız beceriler

  • Veri kümeleri için algoritmalar
  • Boyut küçültme
  • K-Kümeleme anlamına gelir
  • Temel Bileşen Analizi (PCA)
  • Dbscan

Birliktelik kurallarının analizi

Kurs 4 – 22 saat

ne öğreneceksin

  • Denetimsiz öğrenme yöntemlerinin, özellikle birliktelik kurallarının ve anormallik tespitinin ilkelerini ve önemini anlayın.
  • Öğeler arasındaki ilginç ilişkileri keşfetmede sık görülen kalıplar ve birliktelik kuralları kavramlarını ve uygulamalarını ilişkilendirin.
  • Anormal veri noktalarını tanımlamak için istatistiksel ve mesafe içi yöntemler de dahil olmak üzere çeşitli anormallik tespit yöntemlerini uygulayın.

Kazanacağınız beceriler

  • Birliktelik kurallarını öğrenme
  • olağanüstü
  • Apriori
  • Sık kullanılan desenler
  • FP Büyümesi

Python ile veri analizi projesi

Kurs 5 – 18 saat

ne öğreneceksin

  • Veri analizi projesinin kapsamını ve yönünü belirtin, projenin hedeflerine ulaşması için uygun teknikleri ve modelleri belirleyin.
  • Model performansını iyileştirmek için çeşitli sınıflandırma ve regresyon algoritmaları uygulayın ve birden fazla doğrulama tekniği uygulayın.
  • Denetimsiz öğrenme modelleri için kümeleme, boyutluluk azaltma, birliktelik kuralı madenciliği ve aykırı değer tespiti için algoritmalar uygulayın.

Kazanacağınız beceriler

  • Bayes istatistikleri
  • Lojistik regresyon
  • destek vektör makinesi (SVM)
  • sınıflandırma
  • karar ağacı

İlgili ürünler