Veri Bilimcisi

Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme, Veri Madenciliği, Veri Analizi

Veri Bilimi 101

  1. Verinin Temsil Edilmesi
    1. Lineer Cebir
    2. Öznitelik Vektörü
    3. Boyutsallığın Laneti
  2. Veri Hakkında
    1. Veri Kaynakları
    2. Verinin Yapısı
    3. Veri Türleri
    4. Veri Nesneleri ve Öznitelik Çeşitleri
    5. Büyük Veri ve Küçük Veri
  3. Öznitelik Mühendisliği
    1. Veri Temizleme
    2. Veri Dönüştürme
    3. Veri Düzenleme
  4. Temel İstatistik ve Olasılık Kavramları
    1. Merkezi Eğilim Ölçüleri
    2. Veri Dağılım Ölçüleri
    3. Veri Dağılımının Şekli
    4. Olasılık – Bayes Teoremi
    5. Olasılık Dağılımları
    6. Merkezi Limit Teoremi
    7. İstatistiksel Çıkarım – Tahminleme – Hipotez Testleri
    8. Bayesci İstatistik
  5. Keşifsel Veri Analizi
    1. Tek Değişkenli Analiz
    2. İki Değişkenli Analiz
    3. Çok Değişkenli Analiz

Bir Cevap Yazın

Aşağıya bilgilerinizi girin veya oturum açmak için bir simgeye tıklayın:

Gravatar
WordPress.com Logosu

WordPress.com hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. ( Çıkış  Yap /  Değiştir )

Google fotoğrafı

Google hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. ( Çıkış  Yap /  Değiştir )

Twitter resmi

Twitter hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. ( Çıkış  Yap /  Değiştir )

Facebook fotoğrafı

Facebook hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. ( Çıkış  Yap /  Değiştir )

Vazgeç

Connecting to %s

%d blogcu bunu beğendi: