Çevrimiçi kurs – Python için veri ürünlerinde sertifikalı profesyonel uzmanlık – Google’da ve California San Diego Üniversitesi’nde analizler ve tahminler

Tahmine dayalı sistemleri doğrulukla oluşturun. Python ve makine öğrenimini kullanarak veriye dayalı sistemleri toplayın, modelleyin ve dağıtın.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Çevrimiçi kurs - Python için veri ürünlerinde sertifikalı profesyonel uzmanlık - Google'da ve California San Diego Üniversitesi'nde analizler ve tahminler

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

  • Tahmine dayalı analitik
  • Python programlama
  • makine öğrenimi
  • veri işleme
  • Veri görselleştirme

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • veri bilimcisi
  • veri analisti
  • Veri Mühendisi
  • Makine öğrenimi modelleri geliştirir
  • Tahmine dayalı analiz uzmanı
  • Veri alanında proje yöneticisi
  • Yapay zeka alanında teknoloji danışmanı
  • Veri konusunda uzmanlaşan yazılım geliştiricisi

Staj – dört bölümlük bir kurs serisi

Python veri ürünleri yapay zeka devrimine yön veriyor. Google, Facebook ve Netflix gibi lider şirketler, her gün kullandığımız ürün ve hizmetleri iyileştirmek için tahmine dayalı analizlerden yararlanıyor. UC San Diego’nun dört kurslu uzmanlığıyla Python becerilerinizi geliştirin ve veriye dayalı sistemlerle doğru tahminler yapmayı öğrenin ve makine öğrenimi modellerini uygulayın.

Stajın hedefleri

  • Python’un temellerini bilen öğrenciler.
  • İlk veri stratejisinin oluşturulması.
  • İstatistiksel modellerin geliştirilmesi.
  • Veriye dayalı iş akışları oluşturma.
  • İş ve araştırma amaçları için anlamlı tahminler üretmeyi öğrenmek.
  • Tasarım odaklı düşünme yöntemlerini ve veri bilimi tekniklerini kullanma.

Bu, teknoloji endüstrisinde en çok aranan becerilerden birinde uzmanlaşma şansınızdır.

Tahmine dayalı analitik için Python veri ürünleri kursu

Kurs Profesör İlkai Altıntsch, PhD ve Julian McAuley tarafından verilmektedir. Dr. Altintsch, veri bilimi topluluğunun önde gelen isimlerinden biri ve Coursera platformundaki popüler Büyük Veri bölümünün tasarımcısıdır. Yüzbinlerce öğrencinin büyük veriden nasıl değer elde edileceği konusunda eğitilmesine yardımcı olmuştur.

Pratik bir öğrenme projesi
  • İlk veri stratejisinin oluşturulması.
  • İstatistiksel modellerin geliştirilmesi.
  • Veriye dayalı iş akışları oluşturma.
  • İş ve araştırma amaçları için anlamlı tahminler üretmeyi öğrenmek.
  • Tasarım odaklı düşünme yöntemlerini ve veri bilimi tekniklerini kullanma.

Bu, teknoloji endüstrisinde en çok aranan becerilerden birinde uzmanlaşma şansınızdır.

Details of the courses that make up the specialization

Temel veriler, işleme ve görselleştirme

Kurs 1

  • 10 saat
  • 4,3 (191 değerlendirme)
Kurs detayları
ne öğreneceksin
  • Verilerin oluşturulması, toplanması ve kullanılması için bir veri stratejisi ve süreci geliştirmek
  • CSV ve JSON gibi biçimlendirilmiş veri kümelerini yükleyin ve işleyin.
  • Farklı formatlardaki verilerle (örneğin, zaman damgaları, dizeler) çalışın ve aşırı değerleri vb. kaldırarak veri kümelerini filtreleyin ve temizleyin.
  • Numpy gibi veri işleme kütüphaneleri ve urllib, request’lerle veri alma konusunda temel deneyim
kazanacağınız beceriler
  • Kategori: Python kütüphaneleri
  • kategori: Ön veri işleme
  • Kategori: Veri görselleştirme
  • Kategori: İnternetten veri toplama

Veri ürünleri için tasarım odaklı düşünme ve tahmine dayalı analitik

Kurs 2

  • 8 saat
  • 4,5 (63 puan)
Kurs detayları
ne öğreneceksin
  • Bu, Python’da tahmine dayalı veri ürünlerine ilişkin, 1. kursta incelenen veri işlemeyi temel alan ve Python’da tahmine dayalı modeller tasarlamanın temellerini tanıtan dört kursluk bir eğitimin ikinci dersidir.
  • Bu kursta istatistiksel öğrenmenin temel kavramlarını anlayacak ve tahmine dayalı modeller oluşturmaya yönelik farklı yöntemleri öğreneceksiniz.
  • Eğitimin her aşamasında veri işleme ve becerilerinizi geliştirme konusunda pratik deneyim kazanacak ve eğitimde öğrenilen tüm kavramları içeren özet bir proje ile bitireceksiniz.

Önemli tahmin modelleri

Kurs 3

  • 8 saat
  • 4,3 (48 derecelendirme)
Kurs detayları
ne öğreneceksin
  • Basit hata metriklerinin (örn. MSE, kesinlik, hassasiyet/tespit) tanımlarını anlamak.
  • Yukarıdaki endeksleri kullanarak regresörlerin/sınıflandırıcıların performansının değerlendirilmesi.
  • Eğitim/test performansı ile evrensellik arasındaki farkı anlamak.
  • Aşırı uyumu önlemek ve iyi bir evrensellik performansı elde etmek için teknikleri anlamak.

Makine öğrenimi modellerinin uygulanması

Kurs 4

  • 10 saat
  • 3,5 (51 derecelendirme)
Kurs detayları
ne öğreneceksin
  • Python’da Etkileşimli Veri Uygulama Projelerinin Yapılandırılması
  • Python’daki web sunucusu çerçeveleri: (örn.) Flask, Django, Dash
  • Makine öğrenimi modellerini dağıtmaya ve performansı izlemeye yönelik en iyi uygulamalar
  • Uygulamaya yönelik komut dosyaları, modellerin düzenlenmesi, API’ler
kazanacağınız beceriler
  • Kategori: Python programlama
  • Kategori: Büyük Veri ürünleri
  • Kategori: öneri sistemleri

İlgili ürünler