Çevrimiçi kurs – Institut de Data Science’ın veri bilimi ve makine öğrenimi için R alanında sertifikalı profesyonel uzmanlık

R. kullanarak derin öğrenme ve veri biliminde temelden ileri düzeye kadar çalışmalar. Veri hazırlama, veri bilimi teknikleri, istatistiksel makine öğrenimi modelleri, derin öğrenme ve Shiny uygulama geliştirme konularına dalın. R dünyasındaki ileri düzey yolculukta pratik zorluklarla becerilerinizi geliştirin.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

başlangıç

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Veri Bilimi
  • R programlama
  • veri bilimi
  • Makine öğrenimi algoritmaları
  • sinir ağları
  • Parlak uygulama geliştirme
  • Makine öğrenimi algoritmaları
  • sinir ağları

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • veri bilimcisi
  • Veri analisti
  • R programcısı
  • araştırmacı
  • Makine öğrenimi uzmanı
  • Shiny ile web uygulaması geliştiricisi
  • istatistikçi
  • İstatistiksel analist
  • Veri analizi uzmanı
  • Tahmine dayalı modeller geliştirir

Staj – 3 bölümlük kurs serisi

R nedir?

R, istatistiksel hesaplamalar, veri analizi ve grafiksel gösterim için tasarlanmış bir programlama dili ve ortamıdır. Aşağıdakiler tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır:

  • istatistikçiler
  • veri bilimcileri
  • araştırmacılar
  • analistler

Kurs içeriği

Kurs, öğrencilere R programlama konusunda temel bilgilerden ileri tekniklere kadar rehberlik eder. Şunları kapsar:

  • R’nin Temelleri
  • veri türleri
  • değişiyor
  • yapılar
  • özel işlevler
  • Kontrol yapıları
  • veri manipülasyonu

Görselleştirme ve istatistik

Yüksek lisans öğrencileri önde gelen paketleri, istatistiksel analizleri, hipotez testlerini ve regresyon modellerini kullanarak veri görselleştirmenin inceliklerini öğreneceklerdir.

Gelişmiş veri manipülasyonu

Kurs ayrıca şunları içerir:

  • Gelişmiş veri manipülasyonu
  • Anormal verilerin işlenmesi
  • Eksik verilere yönelik stratejiler
  • Metni normal ifadelerle değiştirin

makine öğrenimi

Ayrıca aşağıdakilerle makine öğrenimini kapsar:

  • Regresyon algoritmaları
  • sınıflandırma
  • kibutz
  • derin öğrenme
  • sinir ağları
  • Görüntü sınıflandırması
  • Anlamsal bölümler

Kursun sonu

Kurs, Shiny kullanılarak dinamik web uygulamalarının oluşturulmasıyla sona ermektedir. Şunlar için tasarlanmıştır:

  • Yeni ve deneyimli veri bilimcileri
  • analistler
  • programcılar
  • araştırmacılar
  • profesyoneller

Kurs farklı deneyim seviyelerine uygundur. Önkoşullar arasında önceden programlama deneyimi yer alır, ancak kurs aynı zamanda veri bilimi ve R programlamaya farklı düzeylerde aşinalığı olan öğrenciler için de uygundur.

Uygulamalı öğrenme projesi

“R Ultimate 2023 – Veri Analizi ve Makine Öğrenimi için R” kapsamındaki projeler, gerçek dünyadaki veri analizi ve makine öğrenimi görevlerinde uygulamalı deneyim sağlamak üzere tasarlanmıştır.

Öğrenciler aşağıdaki gibi gerçek sorunları çözmek için becerilerini kullanacaklardır:

  • Shiny ile dinamik web uygulamaları oluşturma
  • Tahmine dayalı modeller oluşturma
  • Gelişmiş veri manipülasyonları gerçekleştirme

bu da ham verileri anlamlı içgörülere ve etkileşimli uygulamalara dönüştürmelerine olanak tanıyacak.

Details of the courses that make up the specialization

R programlamanın temelleri ve temel veri manipülasyonu

Kurs 1 • 9 saat

Kurs detayları

ne öğreneceksin

  • R ve RStudio’yu kurma ve yapılandırma adımlarını unutmayın
  • R’de farklı veri türlerinin ve yapılarının nasıl değiştirileceğini açıklamak
  • Verimli R kodu yazmak için operatörleri, döngüleri ve işlevleri kullanın
  • Veri kümelerini filtreleme, filtreleme, ara belleğe alma, dönüştürme ve birleştirme gibi gelişmiş veri işleme tekniklerini değerlendirin

kazanacağınız beceriler

  • Kategori: R programlama
  • Kategori: ggplot2
  • Kategori: Veri manipülasyonu
  • Kategori: digraflar
  • Kategori: RStudio

Orta düzey veri manipülasyonu ve makine öğrenimi

Kurs 2 • 13 saat

Kurs detayları

ne öğreneceksin

  • İşte bu ve yapay zeka ve makine öğreniminin temel ilkelerini açıklayın
  • Gerçek dünya sorunlarını çözmek için çeşitli regresyon analizi tekniklerini açıklamak ve göstermek
  • Sağlam makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve değerlendirmek için yöntemler kullanın
  • Veri analizi için kümeleme ve boyutluluk azaltma yöntemlerini değerlendirin

kazanacağınız beceriler

  • Kategori: Python programlama
  • Kategori: Regresyon analizi
  • Kategori: Veri manipülasyonu
  • Kategori: makine öğrenimi
  • Kategori: Kümeleme

Gelişmiş makine öğrenimi ve derin öğrenme

Kurs 3 • 7 saat

Kurs detayları

ne öğreneceksin

  • Derin öğrenmede temel bilgileri ve kullanımları belirleme ve hatırlama
  • Sinir ağı modellerinin nasıl geliştirileceğini ve eğitileceğini açıklamak
  • Model performansını değerlendirmek ve optimize etmek için teknikleri kullanın
  • Görüntü işleme ve (anlamsal bölümleme) için CNN’lerin etkinliğini değerlendirin

kazanacağınız beceriler

  • Kategori: derin öğrenme
  • Kategori: makine öğrenimi
  • Kategori: sinir ağları
  • Kategori: PyTorch
  • Kategori: Zaman serisi tahmini