Yapay öğrenme algoritmaları, yapay sinir ağları, betimsel analiz, veri görselleştirme ve daha fazlasını, veri biliminin en yaygın dilinde öğrenin!
Veri bilimi, temel olarak istatistik ve bilgisayar programlama becerilerini bir araya getiren disiplinler arası bir alan olarak düşünülebilir. Veri biliminde, istatistiksel analiz ve modelleme yöntemleri ile etkin bilgisayar algoritmalarını bir arada kullanmaya çalışılır.
Python, son yıllarda en çok kullanılan dillerden birisi haline gelmiştir. Bunun önemli sebeplerinden birisi, Python'da veri bilimi için kullanılabilecek kütüphanelerin çokluğu. Google başta olmak üzere, büyük firmaların analitik çalışmaları için Python'u tercih etmelerinin de bu dile gösterilen ilginin artmasına olan katkısı yadsınamaz. Diyebiliriz ki Python'u bu kadar önemli ve gözde kılan, aslında veri biliminin yükselişi olmuştur.
Bu kitap, üç kısımdan oluşmaktadır: Programlama, Veri Analizi ve Yapay Öğrenme.
İlk kısımda Python ile programlamanın temelleri yer almaktadır. Veri bilimi ve yapay öğrenmeye hiç ilginiz yoksa dahi sadece ilk bölümü çalışarak Python'a giriş yapabilir veya başlangıç seviyesindeki bilginizi orta düzeye taşıyabilirsiniz.
İkinci kısımda Python'da en çok kullanılan veri analizi ve veri görselleştirme kütüphaneleri tanıtılmaktadır. Bu kütüphaneleri öğrenmek, Python'u veri biliminde kullanmayı hedefleyen herkes için son derece gereklidir.
Üçüncü kısımda ise istatistiksel analiz ve en çok kullanılan yapay öğrenme yöntemleri ile bunların Python'daki uygulamaları yer almaktadır. Yazar bu konuları hiç bilmeyen okuyucunun dahi anlayabileceği basitlikte anlatmaya çalışırken her konunun uygulamasına dair farklı örnekler vererek okuyucuyu sıkmamaya çalışıyor. Konular hakkındaki matematiksel teoriyi aktarırken de yine aynı şekilde herkesin istediği kadarını alabileceği bir yapı kuruyor. Ayrıca, kitaptaki tüm örneklerde, okuyucuların çalışmaları tekrar edebilmeleri için internette ya da Python kütüphanelerinde bulunan veri kümelerini kullanmaya özen gösteriyor.
Kitap, tüm okuyucular için bir rehber ve aynı zamanda çalışmalarında Python kullananların da sürekli el altında bulunduracakları bir başvuru kaynağıdır.
Kitapta yer verilen başlıca konular:
• Bilgisayar Ve Programlama
• Temel İşlemler Ve Veri Tipleri
• Veri Yapıları
• Koşullu İfadeler Ve Döngüler
• Fonksiyonlar
• Modüller Ve Nesne Yönelimli Programlama
• Hata Ayıklama
• Numpy Paketi
• Pandas Paketi
• Veri Okuma
• Tarih Ve Zaman
• Veri Görselleştirme
• İstatistiksel Analiz
• Gözetimli Öğrenme
• Gözetimsiz Öğrenme
• Yapay Sinir Ağları
• Örnek Uygulamalar
Yapay öğrenme algoritmaları, yapay sinir ağları, betimsel analiz, veri görselleştirme ve daha fazlasını, veri biliminin en yaygın dilinde öğrenin!
Veri bilimi, temel olarak istatistik ve bilgisayar programlama becerilerini bir araya getiren disiplinler arası bir alan olarak düşünülebilir. Veri biliminde, istatistiksel analiz ve modelleme yöntemleri ile etkin bilgisayar algoritmalarını bir arada kullanmaya çalışılır.
Python, son yıllarda en çok kullanılan dillerden birisi haline gelmiştir. Bunun önemli sebeplerinden birisi, Python'da veri bilimi için kullanılabilecek kütüphanelerin çokluğu. Google başta olmak üzere, büyük firmaların analitik çalışmaları için Python'u tercih etmelerinin de bu dile gösterilen ilginin artmasına olan katkısı yadsınamaz. Diyebiliriz ki Python'u bu kadar önemli ve gözde kılan, aslında veri biliminin yükselişi olmuştur.
Bu kitap, üç kısımdan oluşmaktadır: Programlama, Veri Analizi ve Yapay Öğrenme.
İlk kısımda Python ile programlamanın temelleri yer almaktadır. Veri bilimi ve yapay öğrenmeye hiç ilginiz yoksa dahi sadece ilk bölümü çalışarak Python'a giriş yapabilir veya başlangıç seviyesindeki bilginizi orta düzeye taşıyabilirsiniz.
İkinci kısımda Python'da en çok kullanılan veri analizi ve veri görselleştirme kütüphaneleri tanıtılmaktadır. Bu kütüphaneleri öğrenmek, Python'u veri biliminde kullanmayı hedefleyen herkes için son derece gereklidir.
Üçüncü kısımda ise istatistiksel analiz ve en çok kullanılan yapay öğrenme yöntemleri ile bunların Python'daki uygulamaları yer almaktadır. Yazar bu konuları hiç bilmeyen okuyucunun dahi anlayabileceği basitlikte anlatmaya çalışırken her konunun uygulamasına dair farklı örnekler vererek okuyucuyu sıkmamaya çalışıyor. Konular hakkındaki matematiksel teoriyi aktarırken de yine aynı şekilde herkesin istediği kadarını alabileceği bir yapı kuruyor. Ayrıca, kitaptaki tüm örneklerde, okuyucuların çalışmaları tekrar edebilmeleri için internette ya da Python kütüphanelerinde bulunan veri kümelerini kullanmaya özen gösteriyor.
Kitap, tüm okuyucular için bir rehber ve aynı zamanda çalışmalarında Python kullananların da sürekli el altında bulunduracakları bir başvuru kaynağıdır.
Kitapta yer verilen başlıca konular:
• Bilgisayar Ve Programlama
• Temel İşlemler Ve Veri Tipleri
• Veri Yapıları
• Koşullu İfadeler Ve Döngüler
• Fonksiyonlar
• Modüller Ve Nesne Yönelimli Programlama
• Hata Ayıklama
• Numpy Paketi
• Pandas Paketi
• Veri Okuma
• Tarih Ve Zaman
• Veri Görselleştirme
• İstatistiksel Analiz
• Gözetimli Öğrenme
• Gözetimsiz Öğrenme
• Yapay Sinir Ağları
• Örnek Uygulamalar