Program
Makine Öğrenimi Bilimcisi Python'da
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
veya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.2 veya daha fazla kişiyi mi eğitiyorsunuz?
DataCamp for Business ürününü deneyinBinlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı
Program Açıklaması
Makine Öğrenimi Bilimcisi Python'da
Makine Öğrenimi için Temel Python Becerilerini Öğrenin
Bu kapsamlı Python Kursu ile makine öğrenimi bilimcisi olma yolculuğuna başla. Gerçek dünya veri kümeleriyle çalışırken, denetimli, denetimsiz ve derin öğrenme teknikleriyle pratik deneyim kazanın. Bu modülün sonunda, karmaşık makine öğrenimi sorunlarını çözme ve güçlü tahmin modelleri oluşturma konusunda kendinize güven ve beceri kazanmış olacaksınız.Python Temellerinden İleri Düzey Makine Öğrenimine
Python'a yeni başlayan ya da deneyimli bir programcı olsanız da, bu Track size uygun. Python programlamanın temellerini öğrenerek başlayacak ve hızla ileri düzey makine öğrenimi kavramlarına geçeceksiniz. Özenle hazırlanmış müfredat şunları içerir:- Scikit-learn ile denetimli öğrenme
- Kümeleme ve boyut indirgeme gibi denetimsiz öğrenme teknikleri
- Doğrusal sınıflandırıcılar ve ağaç tabanlı modeller
- XGBoost ile gradyan güçlendirme
- Makine öğrenimi için özellik mühendisliği ve ön işleme
- Zaman serisi analizi ve tahmin
- spaCy ile doğal dil işleme
- PyTorch ile derin öğrenme
- PySpark ile dağıtılmış makine öğrenimi
Gerçek Dünya Projeleriyle Uygulamalı Öğrenme
Makine öğrenimi bilimcilerin endüstride karşılaştıkları zorlukları yansıtan pratik projelere becerilerinizi uygulayın. Gerçek hayattaki sorunları çözmek için müşteri davranışlarından görüntü ve metin verilerine kadar çeşitli veri kümeleriyle çalışacaksınız. Tarım için tahmine dayalı modelleme, Antarktika penguen türlerinin kümelenmesi ve film kiralama sürelerinin tahmin edilmesi gibi uygulamalarla, karmaşık makine öğrenimi görevlerini ele alma konusunda pratik deneyim kazanacaksınız. Ayrıca, Kaggle yarışmalarında başarılı olmak için stratejiler keşfedecek ve yüksek performanslı modeller geliştirme becerinizi geliştireceksiniz. Bu projeler, potansiyel işverenlere makine öğrenimi uzmanlığınızı sergilemek için etkileyici bir portföy oluşturmanıza yardımcı olacaktır.Talep gören becerilerle işe hazır olun
Makine öğrenimi, günümüz iş piyasasında en çok aranan becerilerden biridir. Bu Modülü tamamlayarak, aşağıdakiler için iyi bir hazırlık yapmış olacaksınız:- Farklı sektörlerdeki makine öğrenimi bilimcisi pozisyonlarına başvurun
- Karmaşık sorunları çözmek için veri bilimi ekipleriyle işbirliği yapın
- Kaggle yarışmalarına ve hackathonlara katılın
- NLP, bilgisayar görme veya büyük veri gibi alanlarda daha fazla uzmanlaşma peşinde koşun.
Makine Öğrenimi için Neden Python?
Python, basitliği, çok yönlülüğü ve güçlü kütüphanelerden oluşan kapsamlı ekosistemi sayesinde makine öğrenimi için tercih edilen dil haline gelmiştir. Scikit-learn, PyTorch ve PySpark gibi araçlarla Python, makine öğrenimi algoritmalarını verimli bir şekilde uygulamanızı ve büyük veri kümelerini işlemek için bunları ölçeklendirmenizi sağlar. Makine öğrenimi için Python'u öğrenmek, bu hızla büyüyen alanda size yeni fırsatlar sunacaktır.Makine Öğrenimi Bilimcisi Olarak Potansiyelinizi Ortaya Çıkarın
Makine öğreniminde ödüllendirici bir kariyere doğru ilk adımınızı atmaya hazır mısınız? Python Track'teki Makine Öğrenimi Bilimcisi programına bugün kaydolun ve gerçek dünyadaki makine öğrenimi zorluklarının üstesinden gelmek için gerekli becerileri ve özgüveni kazanın. Uzman eğitmenler, uygulamalı projeler ve destekleyici bir öğrenim topluluğu ile makine öğrenimi bilimcisi olma yolunda ilerleyeceksiniz.Önkoşullar
Bu program için herhangi bir önkoşul yokturCourse
Project
Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.
Course
Scikit-learn ve scipy kullanarak etiketlenmemiş veri kümelerini kümelemeyi, dönüştürmeyi, görselleştirmeyi ve bunlardan içgörüler elde etmeyi öğrenin.
Project
Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering
Course
Bu derste lojistik regresyon ve SVM gibi doğrusal sınıflandırıcıların ayrıntılarını öğreneceksiniz.
Course
Bu kursta, scikit-learn kullanarak regresyon ve sınıflandırma için ağaç tabanlı modeller ve kümeleri nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.
Project
Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.
Course
Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.
Course
Bu derste, SciPy kütüphanesini kullanarak hiyerarşik ve k-ortalamaları kümeleme gibi teknikler aracılığıyla denetimsiz öğrenme ile tanışacaksınız.
Course
Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.
Course
Makine öğrenimi için verilerinizi nasıl temizleyeceğinizi ve hazırlayacağınızı öğrenin!
Course
Bu ders, zaman serisi verileri için özellik mühendisliği ve makine öğrenimine odaklanmaktadır.
Course
Makine öğrenimi modellerinizin performansını iyileştirmek için yeni özellikler oluşturun.
Course
Model doğrulamanın temellerini ve doğrulama tekniklerini öğrenin ve doğrulanmış, yüksek performanslı modeller oluşturmaya başlayın.
Course
Python'da Grid, Random ve Informed Search dahil olmak üzere otomatik hiperparametre ayarlama tekniklerini öğrenin.
Skill Assessment
Course
Ön işleme aşamasından gelişmiş dönüştürücü modellere kadar temel NLP teknikleriyle metin analizinde ustalaşın.
Course
SpaCy'nin temel işlemlerini öğrenin ve doğal dil işleme için modeller eğitin. Yapılandırılmamış verilerden bilgi çıkarın ve kalıpları eşleştirin.
Course
Metinden yararlı bilgileri çıkarmak ve bunları makine öğrenimi için uygun bir biçime dönüştürmek için teknikler öğrenin.
Course
PyTorch'ta ilk sinir ağınızı oluşturmayı, hiperparametreleri ayarlamayı ve sınıflandırma ve regresyon problemlerini çözmeyi öğrenin.
Course
Görüntü ve sıralı verileri modellemek için CNN, RNN, LSTM ve GRU gibi temel derin öğrenme mimarileri hakkında bilgi edinin.
Course
Görüntüleri istediğiniz gibi işlemeyi, dönüştürmeyi ve değiştirmeyi öğrenin.
Course
Master PySpark to handle big data with ease—learn to process, query, and optimize massive datasets for powerful analytics!
Course
Apache Spark ile karar ağaçları, lojistik regresyon, doğrusal regresyon, kümeler ve ardışık düzenler kullanarak verilerden tahminler yapmayı öğrenin.
Course
Learn how to approach and win competitions on Kaggle.
Tamamlandı
Başarı Belgesi Kazanın
Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyinSosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşın
Şuna dahil:Premium or Takımlar
Şimdi KaydolunBugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Makine Öğrenimi Bilimcisi Python'da eğitimine başlayın!
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
veya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.