DataCamp Makine Öğrenimi

Makine öğrenimi, veri bilimi sektöründe kazançlı bir alandır ve bu alana giriş yapmanın birden fazla yolu vardır. Bazıları makine öğrenimi alanındaki yerlerini daha geleneksel bir yol izleyerek - bir üniversiteye veya koleje kayıt olarak - seçerken, diğerleri daha alışılmadık bir yaklaşımı tercih edebilir. Eğer siz de kendinizi ikincisi olarak görüyorsanız, DataCamp makine öğrenimi kurslarına genel bakış yazımız size yardımcı olmak için burada.

Eğer aşina değilseniz DataCamp henüz - bugün bunu kesinlikle düzelteceğiz. Bununla birlikte, kısa bir giriş için, veri bilimi ve analizi için en büyük ve en iyi puan alan çevrimiçi öğrenme platformlarından biridir. Python programlama, iş analizi ve - evet - yeni başlayanlardan ileri düzey öğrencilere kadar herkes için makine öğrenimi gibi konuları kapsayan kurslarıyla bilinir.

Bugünkü odak noktamız Python ile DataCamp Makine Öğrenimi Temelleri beceri parkuru. Her bir kursu, parkurda izledikleri sırayla tek tek ele alacağız. Ancak, öğrenme yolculuğunuz burada bitmeyecek - makine öğrenimi bilginizi tamamlamak için beceri yolunun yanı sıra alabileceğiniz birkaç kursu da göstereceğim.

Ancak buna geçmeden önce DataCamp makine öğrenimi kurslarına katılmanın neden buna değer olduğunu görelim.

Neden DataCamp Makine Öğrenimi Kursunu Seçmelisiniz?

Merak ediyor olabilirsiniz - DataCamp makine öğrenimi kurslarını diğer öğrenim platformlarına kıyasla öne çıkaran nedir? Sonuçta, piyasada bu kadar çok seçenek varken neden makine öğrenimi yolculuğunuza başlamak için seçmeniz gereken platform burası? Gelin bunu iki yönden ele alalım - neden özellikle DataCamp'i seçmelisiniz ve neden makine öğrenimini seçmeye değer.

İkinci soru ile başlayacağız. Makine öğrenimi veri biliminde kesinlikle yeni bir alan değildir. Kabaca 1950'lerin sonlarından beri var ve terimin kendisi geliştirici Arthur Samuel tarafından icat edildi, ilk kendi kendine öğrenme programlarından bazıları üzerinde çalışmıştır. Ancak son yıllarda, sosyal medya sayesinde makine öğrenimi giderek daha önemli hale geldi.

Elbette, makine öğrenimi uzmanlarının bu kadar talep görmesinin tek nedeni Facebook veya TikTok gibi platformlar değil. Ancak, bu alan yapay zeka ve algoritmaların kullanımıyla yakından bağlantılı olduğundan, sosyal medya platformlarının neden sıklıkla odak noktası olduğu anlaşılabilir. Sonuçta makine öğrenimi, bilgisayarların daha sonra 'öğreneceği' büyük miktarda verinin sürekli olarak işlenmesiyle ilgilenir.

Makine öğrenimi tam olarak ne kadar kazançlı? Yalnızca maaş açısından bakıldığında, giriş seviyesindeki bir pozisyon yıllık 96.000 doların üzerinde kazanmanızı sağlayabilir, daha fazla deneyime sahip profesyoneller ise yıllık ortalama 110.000 $'lık bir ücreti aşan maaşlar alabilir!

Makine öğrenimi mühendisleri FAANG şirketleri tarafından oldukça rağbet görüyor - yani Meta (Facebook'un F'si kısaltmada kaldı), Amazon, Apple, Netflix ve Google (ya da Alphabet). Bu şirketler, çeşitli kullanıcı algoritmalarını ele almaları ve yapay zeka teknolojisini uygulamaları ile ünlüdür.

Peki, neden özellikle DataCamp makine öğrenimi kursları? Evet, DataCamp veri bilimi ve veri analizi ile ilgilenen öğrenciler için en yüksek puan alan platformlardan biridir. Kullanıcılarına programlama dillerine girişten daha gelişmiş veri yönetimi araçlarına kadar 390'dan fazla kurs sunuyor.

Ayrıca, DataCamp ile gerçek dünya verilerini kullanan yüzlerce proje ve vaka çalışmasına erişebilir ve becerilerinizi edinir edinmez test etmenize olanak tanıyan uygulamalı deneyim elde edebilirsiniz. Öğrenme süreci oyunlaştırmaya dayanmaktadır - interaktiftir, geniş bir görsel içeriği bir araya getirir ve hatta işleri sizin için daha eğlenceli hale getirmek için XP kazanma mekaniğini kullanır.

Kurslara başlamadan önce fiyat hakkında konuşabiliriz. Ücretsiz plan, birkaç kursa tamamen ücretsiz olarak erişmenizi sağlar ve katalogdaki diğer tüm kursların ilk bölümünü deneyebilirsiniz. Ancak, Premium plan asıl önemli olan yerdir.

At $25/ayPremium plan tüm kataloğun kilidini açar - bu 390'dan fazla kurs, her bir kariyer ve beceri alanı, projeler, istihdama hazır programlar, sertifikalar - devam edebilirim ama kendi başınıza keşfetmeniz için bazı sürprizler var. Ayrıca, bazı özel DataCamp indirim kodlarını burada bulabilirsiniz.

Artık hazır olduğumuza göre, DataCamp makine öğrenimi yolculuğunun nerede başladığını görelim.

Başlarken

DataCamp makine öğrenimi incelememize başlamak için ('genel bakış' demek daha doğru olabilir), bu alanda daha önce deneyiminiz olmadığını varsayacağım. Eğer deneyiminiz varsa, bu bölümü atlayıp Beceri Parkuru bölümüne geçebilirsiniz. Ancak, ilk kursumuz DataCamp'in nasıl çalıştığını anlamanıza yardımcı olabileceği için burada kalmaya değer.

Ayrıntılara karar vermeden önce - R veya Python çalışmayı planlıyor musunuz? Bilimsel araştırma veya finansal analiz için mi kullanacaksınız vb. gibi sorulara yanıt ararken bu alana ve ana kavramlarına sağlam bir giriş yapmanız gerekiyor. Bu ilk DataCamp makine öğrenimi kursu tam da bunu yapmaya hazırlanıyor.

Makine Öğrenimini Anlamak (BURADAN KAYIT OLUN)

•     Kursu veren: Lis Sulmont, Hadrien Lacroix ve Sara Billen
•     Süre: 2 saat
•     Fiyat: ÜCRETSİZ
•     Sertifika: Evet
•     Seviye Başlangıç
•     Nereye başvurulur? BURAYA

Makine öğrenimi ilk başta korkutucu görünebilir, özellikle de programlama sizin en güçlü yönünüz değilse. Ancak, kodlama becerilerinizin olmaması, ilginizi çekiyorsa sizi bu alan hakkında daha fazla bilgi edinmekten alıkoymamalıdır. Sonunda bunun size göre olmadığına karar verseniz bile, yeni başlayanlar için bu DataCamp makine öğrenimini almak dikkate değer.

Makine Öğrenimini Anlamak, veri bilimi alanının temellerini kapsayan iki saatlik, kodlama içermeyen bir kurstur. Amacı size teknik görevleri nasıl yapacağınızı öğretmek değildir - DataCamp Machine Learning Fundamentals with Python beceri parkuru bununla ilgili olacaktır. Öte yandan bu kurs, makine öğrenimi hakkında aklınıza gelebilecek tüm soruları yanıtlamayı amaçlıyor.

Kurs üç bölümden oluşmaktadır:

•     Makine Öğrenimi Nedir? - Adından da anlaşılacağı gibi, bu bölüm size makine öğreniminin tanımını sağlayacaktır. Makine öğreniminin yapay zeka öğreniminden ne kadar farklı olduğunu, temel endüstri dilinin ne olduğunu ve bu alanı çevreleyen efsaneleri öğreneceksiniz. Ayrıca basit bir makine öğrenimi modeli oluşturma üzerinde çalışma şansınız olacak;
•     Makine Öğrenimi Modelleri - denetimli ve denetimsiz makine öğreniminin ilkelerini ve bu ikisinin hangi stratejileri gerektirdiğini ele alacaksınız. Ayrıca performans değerlendirmesinin nasıl çalıştığını ve öğrenme modellerinizi geliştirmek için geri bildirimi nasıl kullanabileceğinizi göreceksiniz;
•     Derin Öğrenme - son bölümde derin öğrenme kavramıyla tanışacaksınız. Sinir ağlarının nasıl çalıştığını kısaca ele alacak ve derin öğrenmenin en yaygın kullanım alanlarından ikisini göreceksiniz - bilgisayarla görme ve doğal dil işleme.

Kursu bitirdiğinizde, makine öğrenimi ile ilgili tüm temel terminolojiyi iyi bir şekilde anlayacaksınız. Lis Sulmont, Hadrien Lacroix ve Sara Billen olmak üzere üç eğitmen size rehberlik edecek.

Eğitmenlerden ikisi DataCamp ekibinin bir parçası - Lacroix müfredat yöneticisi ve Billen veri bilimcisi - Sulmont ise dil öğrenme platformu Duolingo'da içerik programı yöneticisi. Dolayısıyla, çevrimiçi öğrencilerin neye ihtiyaç duyabileceğinin ve makine öğrenimi sistemlerinin pratikte nasıl kullanıldığının fazlasıyla farkındalar.

Ve işte size bir ikram - Makine Öğrenimini Anlamak kursu ücretsizdir! Dolayısıyla, henüz tam beceri kazanmaya hazır değilseniz, bu kursu bitirebilir ve makine öğreniminin sizin için doğru alan olup olmadığını kendiniz görebilirsiniz.

DataCamp makine öğrenimi yolculuğunuz bugünden itibaren başlayabilir - ve başlamak için programcı olmanıza gerek yok. Öyleyse, kaydolun ve başlayın!

Şimdi öğrenmeye başlayın

En Sevilen Bulgular

Alakalı konular hakkında kapsamlı bilgi mi arıyorsunuz? Sizin için benzer yazılar topladık. Göz atın!

Beceri Gelişimi

Çevrimiçi Kimya Kursları

Üniversite Dersleri

MIT Veri Bilimi Sertifikası

Teknoloji

Hangi Programlama Dilini Öğrenmeliyim?

Python ile Makine Öğreniminin Temelleri

Beceri ve kariyer parkurları belki de DataCamp'in sunduğu en öğrenci dostu özelliklerden biridir. Programlama, veri yönetimi ve diğer beceri geliştirme konularına başlamak zor olabilir. Bu nedenle, işleri kolaylaştırmak için DataCamp, profesyonel ve kişisel gelişime giden doğru yolu bulmanıza yardımcı olacak bir dizi kariyer ve beceri yolu düzenlemiştir.

Bu yollardan biri de Python ile DataCamp Makine Öğrenimi Temelleri beceri yolu. Bu dört derslik program, her makine öğrenimi mühendisinin iş piyasasına girerken bilmesi gereken temel programlama becerilerini kazanmanıza yardımcı olacaktır. Scikit-learn Python kütüphanesini kullanarak makine öğrenimi modeli geliştirmede uzmanlaşmanıza yardımcı olmak için 16 saat sürecektir.

Bu DataCamp makine öğrenimi Python beceri parkurunda mevcut olan kurslara bir göz atalım.

Scikit-learn ile Denetimli Öğrenme (BURADAN KAYIT OLUN)

•     Kursu veren: George Boorman
•     Süre 4 saat
•     Fiyat: $25/ay
•     Sertifika: Evet
•     Seviye Başlangıç
•     Nereye başvurulur? BURAYA

Daha önce hayatınızda tek bir satır kod yazmadan bu alanla ilgili ilkeleri ve terminolojiyi anlayabilirsiniz, ancak günün sonunda bu alan, programlama dillerinin - özellikle Python ve R - nasıl çalıştığını kapsamlı bir şekilde anlamayı gerektirir. Bu durumda, DataCamp makine öğrenimi Python kurslarına odaklanacağız.

Python dünyada en yaygın kullanılan programlama dilleri arasında yer almaktadır, bu nedenle doğal olarak kullanabileceğiniz çok sayıda kütüphane vardır. scikit-learn (tümü küçük harfle biçimlendirilmiştir) makine öğrenimi mühendisleri için en popüler seçenekler arasındadır. Temelden gelişmiş veri kümeleme algoritmalarına kadar ihtiyaç duyacağınız tüm araçları içeren açık kaynaklı bir yazılımdır.

Scikit-learn ile Denetimli Öğrenme eğitimi size bu kütüphaneyi tanıtacak ve elinizdeki kaynaklardan nasıl yararlanabileceğinizi gösterecek. Bu eğitimi tamamlamanız için gereken dört saat içinde gerçek dünya veritabanlarıyla çalışacak ve makine öğreniminin profesyoneller tarafından nasıl ele alındığını öğreneceksiniz.

Dört kursunuz var:

• Sınıflandırma - sınıflandırma problemlerini ve bunları çözmek için denetimli öğrenmenin nasıl kullanıldığını öğreneceksiniz. İlk pratik göreviniz, bir telekom şirketinin müşteri kaybı durumunu belirlemeyi içerecektir;
• Regresyon - regresyon kavramını ve satış değerlerini tahmin etmek için kullanılan öğrenme modellerini oluşturmak için nasıl kullanıldığını öğreneceksiniz. Doğrusal ve düzenli olmak üzere iki tür regresyon ile çalışacaksınız;
• Modelinize İnce Ayar Yapma - modelleriniz büyük miktarlarda veriyi işleyecektir, bu nedenle gereksiz olan her şeyi filtrelemek için onları eğitmeniz gerekir. Bu bölüm size makine öğrenimi modellerinizi nasıl değerlendireceğinizi ve performans analizi için görselleştirme araçlarını nasıl kullanacağınızı öğretecektir;
• Ön İşleme ve İş Hatları - İhtiyacınız olan tüm verilere her zaman sahip olmayacaksınız. Bu nedenle, eksik değerlerin nasıl ele alınacağını erkenden öğrenmek en iyisidir. Bu eğitimin son bölümünde, veri ölçeklendirmeden aynı anda birden fazla denetimli öğrenme modelinin eşzamanlı değerlendirilmesine kadar iş akışınızı kolaylaştırmanın temellerini öğreneceksiniz.

Esasen, bu eğitimi tamamladıktan sonra birkaç şey yapabileceksiniz. Yeni başlayanlar için, scikit-learn'de nasıl gezineceğinizi ve doğru model yönetim kaynaklarını nasıl kullanacağınızı bileceksiniz. Ayrıca modellerin kendileriyle nasıl başa çıkacağınızı ve kişisel gereksinimlerinize göre onlara nasıl ince ayar yapacağınızı da bileceksiniz.

Kurs, DataCamp'in Analitik ve Veri Bilimi Müfredat Yöneticisi olan George Boorman tarafından verilmektedir. Boorman, sağlık ve uygulamalı araştırma dahil olmak üzere çeşitli alanlarda veri yönetimi ile çalışmıştır, bu nedenle öğrendiğiniz her şey gerçek saha deneyimine dayanacaktır.

Bu kursu ve kendi Python ile DataCamp Makine Öğrenimi Temelleri yolculuğunuzu tamamlamak için için DataCamp Premium planına kaydolmanız gerekir. Ayda sadece 25 dolar ödeyerek tüm kurs kataloğuna ve çok çeşitli diğer kullanışlı kaynaklara erişebilirsiniz.

Şimdi öğrenmeye başlayın

Python'da Denetimsiz Öğrenme (BURADAN KAYIT OLUN)

•     Kursu veren: Benjamin Wilson
•     Süre 4 saat
•     Fiyat: $25/ay
•     Sertifika: Evet
•     Seviye Başlangıç
•     Nereye başvurulur? BURAYA

Denetimli makine öğrenimi? Kontrol edin. Doğal olarak, madalyonun şimdi bakmamız gereken diğer yüzü de var - denetimsiz makine öğrenimi. Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki fark, ilkinin kalıpları tahmin etmek için ayarlanmış olması, ikincisinin ise etiketlenmemiş verileri kullanarak yeni, gizli kalıpları keşfetmek için kullanılmasıdır.

Bu Python'da Denetimsiz Öğrenme kursu, bunun nasıl çalıştığını anlamanıza yardımcı olacaktır. Bu dört saatlik kursa katıldığınızda, bir dizi model yönetimi faaliyetini öğreneceksiniz - etiketsiz veri kümeleriyle yeni içgörüleri nasıl kümeleyeceğinizi, çıkaracağınızı, görselleştireceğinizi ve dönüştüreceğinizi göreceksiniz. Aşağıdaki dört bölümü tamamlayacaksınız:

• Veri kümesi keşfi için kümeleme
• Hiyerarşik kümeleme ve t-SNE ile görselleştirme
• Verilerinizi dekore etme ve boyut azaltma
• Yorumlanabilir özelliklerin keşfedilmesi

İsimler ilk bakışta karmaşık görünebilir, ancak aslında hepsi korktuğunuzdan çok daha kolaydır. İlk bölümde, veri kümelerinizdeki kümeleri nasıl bulabileceğinizi ve bunları nasıl değerlendirebileceğinizi öğreneceksiniz. Daha sonra iki veri görselleştirme tekniğini deneyeceksiniz: hiyerarşik kümeleme ve t-SNE.

Bölüm 3, boyut azaltma tekniklerini uygulamanın yollarını araştırmaktadır. Bu, aralarındaki örüntüleri keşfederek veri kümelerinizi özetlemek için yapılır. Son olarak, örneklerinizi çeşitli kombinasyonlar olarak ifade etmek için belirli bir boyut azaltma tekniği olan Negatif Olmayan Matris Çarpanlarına Ayırma (NMF) ile çalışacaksınız.

Öğrenirken, gerçek dünya verilerini kullanan örneklerle çalışacaksınız, böylece denetimsiz veri yönetimi konusunda kolayca uygulamalı deneyim edinebilirsiniz. Bu veriler eğitmeniniz Benjamin Wilson tarafından sağlanmıştır. Kendisi matematik alanında doktora derecesine sahip bir makine öğrenimi uzmanı ve lateral.io'da araştırma direktörüdür. Akademik ve profesyonel becerilerini kursa taşıyor.

Beceri parkurunu sırayla takip ediyorsanız, size bunu hatırlatmama gerek yok - ancak, yalnızca denetimsiz öğrenmeye odaklanmak istiyorsanız, DataCamp Premium planını $25/ay ile almanız her bölüme ve bitirdiğinizde tamamlama sertifikasına erişmenin anahtarıdır. Öyleyse, devam edin ve başlayın!

Şimdi öğrenmeye başlayın

Python'da Doğrusal Sınıflandırıcılar (BURADAN KAYIT OLUN)

•     Kursu veren: Mike Gelbart
•     Süre 4 saat
•     Fiyat: $25/ay
•     Sertifika: Evet
•     Seviye: Orta seviye
•     Nereye başvurulur? BURAYA

Doğrusal sınıflandırıcılar, makine öğreniminde genellikle bir çizgi (örneğin x ekseni) içindeki belirli bir kategorinin değerlerini tahmin etmek için kullanılan modellerdir. Belirli araçlar kullanılarak eğitilebildikleri ve ayarlanabildikleri için makine öğrenimi algoritmalarının temel bir parçasıdırlar. Doğrusal sınıflandırıcıları nasıl kullanacağınızı öğrenmenize yardımcı olmak için DataCamp Python'da Doğrusal Sınıflandırıcılar kursu var.

Burada bir kez daha scikit-learn ile çalışacaksınız. Bu kursa başlarken, hızlanmanız ve öğreniminizdeki bu sonraki adıma hazırlanmanız için hızlı bir tazeleme yapacaksınız. Python'da Doğrusal Sınıflandırıcılar eğitimi dört saat sürmekte ve dört bölümden oluşmaktadır:

• Lojistik regresyon ve SVM uygulama - sınıflandırma problemleriyle karşılaştığınızda lojistik regresyonları kullanmanın temellerini ele alacaksınız. Ayrıca destek vektör makineleri (SVM) kavramıyla da tanışacaksınız;
• Kayıp fonksiyonları - bu bölümde, lojistik regresyon ve destek vektör makinelerinin nasıl çalıştığının çerçevesini ele alacaksınız. Ayrıca lojistik regresyonların nasıl uygulanacağını da öğreneceksiniz;
• Lojistik regresyon - lojistik regresyonlara daha yakından bakacaksınız. Bu bölüm model çıktılarının yorumlanması ve olasılıklara odaklanmaktadır;
• Destek Vektör Makineleri - son olarak, destek vektör makineleri hakkında daha fazla bilgi edineceksiniz. Hangi hiperparametreleri içerdiklerini ve ihtiyaçlarınıza göre bunları nasıl ayarlayabileceğinizi göreceksiniz.

Bu kursun sonunda, doğrusal sınıflandırıcıları makine öğrenimi modellerinize güvenle uygulayabilecek ve bunları kendi veri araştırmanıza göre ayarlayabileceksiniz. Bu kurs ve görevleri British Columbia Üniversitesi'nde ders veren Mike Gelbart tarafından geliştirilmiştir. Gelbart, kendi çalışmaları sırasında makine öğrenimi için hiperparametre optimizasyonuna odaklanmıştır.

Eğer siz de Python'da Doğrusal Sınıflandırıcılar kursunu almaya hazırsanız, DataCamp indirim kodlarımıza buradan göz atmayı unutmayın. Makine öğrenimi araç setinize lojistik regresyon ve destek vektör makineleri ekleyerek algoritmalarınızı bir üst seviyeye taşıyın.

Şimdi öğrenmeye başlayın

Biliyor muydunuz?

Ödüller kazanmak ve gerçek Web3 becerileri edinmek ister misiniz?

Görevleri tamamla, Bit'leri topla ve büyük Airdrop Ödülleri kazan!

Kazanmaya başla 🚀

Python'da Derin Öğrenmeye Giriş (BURADAN KAYIT OLUN)

•     Kursu veren: Dan Becker
•     Süre 4 saat
•     Fiyat: $25/ay
•     Sertifika: Evet
•     Seviye Başlangıç
•     Nereye başvurulur? BURAYA

Biraz önyargılı olmak gerekirse, yalnızca kurs başlıklarına dayanarak bir DataCamp makine öğrenimi incelemesi yazacak olsaydım, bu kesinlikle en havalı olanı olarak öne çıkardı. Sinir ağları, doğal dil işleme, bilgisayarla görme - kulağa bir bilim kurgu filmi gibi gelmiyor mu?

Derin öğrenmeyi siz de benim kadar merak ediyorsanız, DataCamp Machine Learning Fundamentals with Python beceri parkurundaki son kursu olan Python'da Derin Öğrenmeye Giriş'e göz atmaya ne dersiniz?

Bu eğitim size makine öğreniminin bu alt dalı hakkında bilmeniz gereken her şeyi öğretecek. Derin öğrenme, robotik, yapay zeka ve yukarıda bahsedilen doğal dil işleme gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır ve nitelikli derin öğrenme mühendisleri yüksek talep görmektedir. Dolayısıyla, bu kursu almak sizin lehinize olacaktır.

Bu dört saatlik kurs dört bölümü kapsamaktadır:

•     Derin öğrenme ve sinir ağlarının temelleri
•     Geriye yayılımlı bir sinir ağının optimizasyonu
•     Keras ile derin öğrenme modelleri oluşturma
•     Keras modellerine ince ayar yapma

İlk olarak, derin öğrenme kavramı ve neleri kapsadığı ile tanışacaksınız. Zor bir alan olmasına rağmen, çok fazla bunalmayacaksınız - kurs yeni başlayanlara uygundur ve diğer birçok derin öğrenme beceri parkuru için başlangıç noktası görevi görür.

İlk basit sinir ağınızı kurduktan sonra optimizasyona geçeceksiniz. Geriye doğru yayılma mekaniği ile tanışacak ve pratikte nasıl çalıştığını göreceksiniz. Öğreniminiz, Python için açık kaynaklı bir derin öğrenme API'si olan Keras kütüphanesini içerecektir. Son olarak, Keras'ta bulunan araçları kullanarak derin öğrenme modellerinizi nasıl optimize edebileceğinizi göreceksiniz.

Bu eğitim sizi bir günde derin öğrenme uzmanına dönüştürmeyecek olsa da sağlam bir temel oluşturacaktır. Eğitmeniniz Dan Becker, Keras kütüphanesine katkıda bulunmuş ve derin öğrenme alanında yıllarca çalışmış biri olarak bu eğitimden elde edeceğiniz kaynakların ve uygulamalı deneyimin yüksek kalitede olduğundan emin olabilirsiniz.

Artık ne yapacağınızı biliyorsunuz. DataCamp Premium sizin için derin öğrenme dünyasının kapılarını açabilir. Sadece kaydolun ve Python'da Derin Öğrenmeye Giriş kursuna bugün başlayın!

Şimdi öğrenmeye başlayın

Daha Fazla DataCamp Makine Öğrenimi, Daha Fazla Eğlence

Tebrikler! DataCamp Machine Learning Fundamentals with Python beceri parkurunu başarıyla tamamladınız ve başarı belgenizi aldınız! Artık portföyünüz üzerinde çalışmaya ve iş piyasasına hazırlanmaya başlayabilirsiniz.

Ancak, daha niş bir konuyla ilgileniyorsanız - örneğin, finans veya pazarlama - tamamlayabileceğiniz ve beceri setinizi daha da genişletebileceğiniz iki kursum daha var. Sizi şu kurslarla tanıştırayım: DataCamp İş Dünyası için Makine Öğrenimi ve Python'da Finans için DataCamp Makine Öğrenimi.

İşletmeler için Makine Öğrenimi (BURADAN KAYIT OLUN)

•     Kursu veren: Karolis Urbanas
•     Süre: 2 saat
•     Fiyat: $25/ay
•     Sertifika: Evet
•     Seviye Başlangıç
•     Nereye başvurulur? BURAYA

Siz bir işletme sahibi misiniz? Makine öğrenimini kullanarak pazar performansınızı nasıl artırabileceğinizi öğrenmek ister misiniz? O zaman DataCamp İşletmeler için Makine Öğrenimi aradığınız kurs!

Bu kurs, şimdiye kadar ele aldığımız diğer DataCamp makine öğrenimi Python kurslarından bazıları kadar teknik açıdan yoğun değildir. Amaç, size makine öğrenimi kavramlarını ve temel iş sorularını yanıtlamanıza yardımcı olmak için nasıl kullanılabileceklerini tanıtmaktır.

Ayrıca, makine öğrenimini kullanmaktan ne zaman kaçınmanız gerektiğini bilmek de süreçlerinizin karmaşık olmamasını ve optimize kalmasını sağlamak için aynı derecede önemli olabilir. İki saat içinde bu dört bölümü ele alacaksınız:

•     Makine öğrenimi ve veri kullanım durumları - makine öğrenimi ile ilgili temel terminoloji ve örneklere temel bir giriş bulacaksınız;
•     Makine öğrenimi türleri - makine öğreniminin farklı türleri ve alt türleri arasındaki farkların yanı sıra ne tür modellerin kullanıldığını öğreneceksiniz;
•     İş gereksinimleri ve model tasarımı - iş gereksinimlerinizin neler olduğunu ve şirketinizin hangi makine öğrenimi fırsatlarını sunduğunu belirlemek için bazı ipuçları elde edeceksiniz;
•     Makine öğrenimi projelerini yönetme - hem olumlu hem de olumsuz kullanım durumları dahil olmak üzere makine öğrenimi proje yönetiminin akışını göreceksiniz.

Eğitim tamamlandığında, makine öğreniminin şirketiniz için uygun olup olmadığına ve uygunsa ne tür modellere ihtiyaç duyabileceğinize karar verebilecek ve sonuçlar çıkarabileceksiniz. Eğitim, Amazon Web Services Makine Öğrenimi ve Bilim Ekibi Başkanı Karolis Urbonas tarafından verilmektedir.

Dolayısıyla, makine öğrenimini uygulamak sizin ve işletmeniz için önemliyse, DataCamp Premium aboneliğinizi alın ve İşletmeler için Makine Öğrenimi kursuna başlayın!

Şimdi öğrenmeye başlayın

Python'da Finans için Makine Öğrenimi (BURADAN KAYIT OLUN)

•     Kursu veren: Nathan George
•     Süre 4 saat
•     Fiyat: $25/ay
•     Sertifika: Evet
•     Seviye: Orta seviye
•     Nereye başvurulur? BURAYA

Ve böylece, son DataCamp makine öğrenimi Python kursumuza ulaştık. Eğer bir tüccarsanız ya da borsalar ilginizi çekiyorsa, bu kurs sizin için doğru seçim olacaktır. Şimdiye kadarki tüm becerilerinizi test etmeye ve karar ağaçları, sinir ağları ve doğrusal modellerle çalışmaya hazır mısınız?

Bu Python'da Finans için DataCamp Makine Öğrenimi kursu, finans sektöründeki teknik becerilerinizi geliştirmenize yardımcı olmak için burada. Sadece dört saat içinde, piyasa tahmin modelleri oluşturmak için veri kümelerinizde makine öğrenimi algoritmalarını nasıl kullanabileceğinizi göreceksiniz.

Bu kursta dört bölüm ele alacaksınız:

•     Veri ve doğrusal bir model hazırlama - makine öğreniminin finans alanındaki kullanım alanları hakkında bilgi edinecek ve ilk doğrusal makine öğrenimi modelinizi geliştireceksiniz;
•     Makine öğrenimi ağaç yöntemleri - gelecekteki piyasa değeri tahmini için ağaç tabanlı modellerle tanışacaksınız;
•     Sinir ağları ve KNN - veri ölçeklendirme süreçleri hakkında bilgi edinecek ve KNN'nin gelecekteki değerleri tahmin etmek için nasıl kullanıldığını göreceksiniz;
•     Modern portföy teorisi ile makine öğrenimi - modern portföy teorisi (MPT) ile çalışacak ve portföyleri tahmin etmek ve bu tahminleri değerlendirmek için makine öğrenimini kullanacaksınız. 

DataCamp Machine Learning for Finance in Python'un orta seviye bir kurs olduğunu unutmayın. Eğitmeniniz Regis Üniversitesi'nde Veri Bilimi Yardımcı Doçenti olan Nathan George'dur. George aynı zamanda geleneksel ve yeni teknolojilerde piyasa tahminleri yapmak için sinir ağlarını kullanmaktadır. kripto para pazarlar.

Eğer bir meydan okumaya hazırsanız, Python'da Finans için Makine Öğrenimi almak isteyeceğiniz bir tane olabilir. Sadece DataCamp Premium'a kaydolun ve bugünden itibaren öğrenmeye başlayın!

Şimdi öğrenmeye başlayın

Peki ya R?

Bu DataCamp makine öğrenimi incelemesi/rehberi Python tabanlı kurslara odaklanmış olsa da R programcılarını da unutmadım. İster doğrudan bu bölüme atlayın ister Python kurslarına da ilgi duyun, pazarlama alanında R ile makine öğrenimini kullanmayı planlıyorsanız size uyumlu iki kursu hızlıca tanıtacağım.

Tidyverse'de Makine Öğrenimi (BURADAN KAYIT OLUN)

•     Kursu veren: Dmitriy Gorenshteyn
•     Süre 5 saat
•     Fiyat: $25/ay
•     Sertifika: Evet
•     Seviye: Orta seviye
•     Nereye başvurulur? BURAYA

Scikit-learn'in Python programcıları tarafından kullanılmasına benzer, Tidywerse useRs (R programcılarını tanımlamak için sıklıkla kullanılan terim) için paketlenmiş bir açık kaynak koleksiyonudur. Düzenli veri ilkesini takip eder - Makine öğrenimi projelerini yönetmek için gerekli olan bir şey.

Bu Tidyverse'de DataCamp Makine Öğrenimi kursu size bu koleksiyonu ve makine öğrenimi modelleri oluşturmak, sonuçlarını keşfetmek ve genel performansı değerlendirmek için mevcut araçları nasıl kullanabileceğinizi tanıtacaktır. Bu kurs için ihtiyaç duyacağınız iki ana paket tidyr ve purr'dur.

Beş saatlik kurs dört bölümü kapsamaktadır:

•     "Düzenli" Makine Öğreniminin Temelleri
•     Süpürgeli Çoklu Modeller
•     Regresyon Modelleri Oluşturma, Ayarlama ve Değerlendirme
•     Sınıflandırma Modelleri Oluşturma, Ayarlama ve Değerlendirme

Her bölüm boyunca, birden fazla modelle çalışmayı optimize etmek için Liste Sütunu İş Akışını (LCW) nasıl kullanacağınızı ve broom paketinin aynı anda birkaç modelin niteliklerini işlemek için nasıl kullanılabileceğini öğreneceksiniz. Ayrıca regresyon (doğrusal ve rastgele orman) ve sınıflandırma modelleri oluşturmayı deneyeceksiniz.

Görevlerinizi tamamladıktan sonra, modellerinizi nasıl doğru bir şekilde değerlendireceğinizi ve R kullanarak performanslarını nasıl ölçeceğinizi öğreneceksiniz. Eğitmeniniz Dmitriy Gorenshteyn, Memorial Sloan Kettering Kanser Merkezi'nde Baş Veri Bilimcisidir. Hasta bakımını iyileştirmek için öngörücü modeller geliştirmeye odaklanmaktadır ve Kantitatif ve Hesaplamalı Biyoloji alanında doktora derecesine sahiptir.

Eğer mühendisliğinizi R kullanarak yapmayı planlıyorsanız Tidyverse'de DataCamp Makine Öğrenimi kursu sizin için harika bir seçenek. Tam olarak erişmek için ihtiyacınız olan tek şey Premium plan.

Şimdi öğrenmeye başlayın

İyi Yönler

• Kullanması kolay
• Kaliteli içeriğe sahip
• Fiyat konusunda saydam

Ana Özellikler

• Tamamlamada ücretsiz sertifikalar
• Veri bilimi becerilerine odaklanıyor
• Esnek eğitim programları

GET 25% OFF

İyi Yönler

• Basit tasarım (gereksiz bilgi yok)
• Yüksek kaliteli dersler (ücretsizler dahil)
• Çeşitli özellikler

Ana Özellikler

• Nanodegree programları
• Firmalara uygun
• Ücretli tamamlama sertifikası

100% FREE

İyi Yönler

• Sektörde iyi biliniyor
• Pek çok özelliğe sahip
• Dersler üniversite düzeyinde

Ana Özellikler

• Üniversite düzeyince dersler
• Şirketler için uygun
• Ücretli tamamlama sertifikası

30% OFF COURSES

R'de Pazarlama Analitiği için Makine Öğrenimi (BURADAN KAYIT OLUN)

•     Kursu veren: Verena Pflieger
•     Süre 4 saat
•     Fiyat: $25/ay
•     Sertifika: Evet
•     Seviye: Orta seviye
•     Nereye başvurulur? BURAYA

Python'da Finans ve Python'da Pazarlama için DataCamp Makine Öğrenimi kurslarıyla bazı niş olasılıklara zaten baktık, bu yüzden R programcılarının yararlanabileceği benzer bir niş için de biraz zaman ayıracağız. R'de Pazarlama Analitiği için Makine Öğrenimi tabii ki böyle bir kurs olarak öne çıkıyor.

Bu eğitim size, büyük miktarda veriyi işlemek ve şirketinizin Pazarlama departmanında karar verme sürecine destek sağlamak için kullanabileceğiniz istatistiksel modelleri tanıtacaktır.

Bu DataCamp R için makine öğrenimi kursunu tamamlamanız 4 saat sürecektir ve 4 bölümden oluşmaktadır:

• Doğrusal Regresyon ile Müşteri Yaşam Boyu Değerini Modelleme - müşteri yaşam boyu değerini (CLV) nasıl değerlendireceğinizi ve doğrusal regresyonu nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Ayrıca CLV'nin genel önemi ve iş stratejilerinizi optimize etmenize nasıl yardımcı olabileceği hakkında bilgi edineceksiniz;
• Müşteri Kaybını Önlemek için Lojistik Regresyon - "müşteri kaybı", bir müşterinin işletmenizi terk ettiği bir olaydır. Doğal olarak, bir pazarlamacı olarak, mümkün olduğunca çok müşteri kaybını önlemek istersiniz. Bu bölüm size değerli müşterilerinizi hedeflemek ve elde tutmak için makine öğrenimi modellerini nasıl kullanabileceğinizi öğretecektir;
• Hayatta Kalma Analizi ile Yeniden Sipariş Verme Süresini Modelleme - Bir müşterinin yolculuğu bir sonraki satın alma işlemine kadar devam edebilir veya işletmenizden ayrıldıklarında beklenmedik bir şekilde sona erebilir. Bu bölümde, hayatta kalma analizi kavramını ve nasıl çalıştığını öğreneceksiniz. Ayrıca değerli müşterilerinizin hayatta kalma sürelerini belirlemek için model varsayımlarıyla çalışacaksınız;
• Temel Bileşen Analizi ile Boyutluluğu Azaltma - son bölüm müşteri ilişkileri yönetiminizi (CRM) optimize etmeye odaklanmaktadır. Temel Bileşen Analizinin (PCA) verileri sıralamak ve en uygun sayıda değişkene indirgemek için nasıl kullanıldığını ve hangi temel bileşenlerin ilgili olduğunu göreceksiniz.

Bu kurs, varsayımsal bir iş stratejisi geliştirmek için görevler üzerinde çalışarak uygulamalı deneyim kazanacağınız için hem R programlama hem de pazarlama becerileriniz üzerinde çalışmanıza yardımcı olacaktır. Bu becerilere sahip olmak, pazar performansınızı artırmanıza, mevcut müşterilerinizi elinizde tutmanıza ve hatta yeni müşteriler çekmenize yardımcı olabilir.

Bu DataCamp makine öğrenimi kursunda eğitmeniniz INWT Statistics'te veri bilimcisi olan Verena Pflieger'dir. Kendisi özellikle müşteri ilişkileri yönetimi ve müşteri yaşam boyu değeri konularıyla ilgilenmektedir. Bu nedenle, kurs onun paha biçilmez alan uzmanlığının bir kısmını içerecektir.

Hazır makine öğrenimi becerileriyle pazarlama departmanınızı geliştirme fikri ilginizi çekiyor mu? O zaman DataCamp'e kaydolun ve  R'de Pazarlama Analitiği için Makine Öğrenimi kursuna bugün başlayın!

Şimdi öğrenmeye başlayın

Biliyor Muydunuz?

Kariyeriniz için hangi online eğitim platformunun daha iyi olduğunu merak etmiş miydiniz?

EN İYİ online eğitim platformunu yan yana görün ve karşılaştırın

En Trend Bulgular

Kripto Para Borsalarıyla alakalı kapsamlı yazılarımızı, rehberlerimizi ve eğitici yazılarımızı inceleyin. Bilgi sahibi olun ve buna göre karar verin!

Platform Dersleri

Coursera Veri Bilimi Dersi

Karşılaştırmalar

Codecademy vs DataCamp

Röportaj Soruları

İstediğiniz İşe Girmenizi Sağlayacak AngularJS Kullanımı Mülakat Soruları

Son Sözler

Oldukça geniş bir yelpazeyi ele aldık, DataCamp Makine öğrenimi kurslarının çoğunun üzerinden geçtik - programlama gerektirmeyen temel bilgilerden Python geliştiricileri için ideal beceri setine ve hatta R ile çalışmayı tercih eden veri mühendisleri için bazı önerilere kadar.

Makine öğrenimi, günümüz internet dünyasında büyük önem taşıyan kazançlı bir alandır. Ticaretten sosyal medyaya kadar veri her yerdedir ve algoritmalar geliştirmek, tahminler oluşturmak ve makine öğrenimi modellerinizi test etmek için kullanılabilir. Ve DataCamp makine öğrenimi Python ve R kursları, bu konuda her şeyi öğrenmeye başlamanız için harika bir yerdir.

Python ile DataCamp Makine Öğrenimi Temelleri beceri yolundan pazarlama analizi için R kullanımına kadar, aralarından seçim yapabileceğiniz çok şey var. DataCamp için indirim kodları ve özel teklifleri burada bulabileceğinizi unutmayın.

Veritabanlarınızı alın, makine öğrenimi modelinizi hazırlayın ve eğlenin!