Data Science (Full Course)'i GameLoop Emulator ile PC'ye indirin

PC'de Data Science (Full Course)

SikApps Academy geliştiricisinden gelen Data Science (Full Course), geçmişte Android systerm üzerinde çalışıyor.

Artık Data Science (Full Course)'i PC'de GameLoop ile sorunsuz bir şekilde oynayabilirsiniz.

GameLoop kitaplığından veya arama sonuçlarından indirin. Artık yanlış zamanda pile bakmak veya sinir bozucu aramalar yapmak yok.

Data Science (Full Course) bilgisayarın keyfini büyük ekranda ücretsiz olarak çıkarın！

Data Science (Full Course) Tanıtım

Bu uygulama, yeni başlayanlar için etkileşimli video eğitimleri ve ücretsiz dersler aracılığıyla Veri Bilimi öğrenmek için mükemmel bir seçimdir. Ayrıca, bu uygulama, son derece kullanıcı dostu ve kullanımı kolay hale getiren herhangi bir kayıt işlemi gerektirmez.

★ Bu kursta neler öğreneceksiniz? ★

1. Kurs, veri bilimcisi olmak için ihtiyacınız olan tüm araç kutusunu sağlar

2. Özgeçmişinizi talep üzerine veri bilimi becerileri ile doldurun

3. İstatistiksel analiz, NumPy, pandas, matplotlib ve Seaborn ile Python programlamayı öğrenin

4. Öğrenin Gelişmiş istatistiksel analiz, Tablo, İstatistik modelleri ve scikit-learn ile Makine Öğrenimi, TensorFlow ile derin öğrenme

5. Veri bilimi alanını anladığını göstererek görüşmecileri etkileyin

6. Makine Öğreniminin ardındaki matematiği anlayın

7. Python'da kodlamaya başlayın ve onu istatistiksel analiz için nasıl kullanacağınızı öğrenin

8. Python'da doğrusal ve lojistik regresyonlar gerçekleştirin

9. Python'da NumPy, statsmodels ve scikit-learn kullanarak Makine Öğrenimi algoritmaları oluşturabilme

10. Becerilerinizi gerçek hayattaki iş vakalarına uygulayın

11. Google'ın TensorFlow'u gibi son teknoloji Derin Öğrenme çerçevelerini kullanın

12. Büyük verilerle görevleri kodlarken ve çözerken bir iş sezgisi geliştirin

13. Derin sinir ağlarının gücünü ortaya çıkarın

14. Eksik uydurma, fazla uydurma, eğitim, doğrulama üzerinde çalışarak Makine Öğrenimi algoritmalarını geliştirin

15. Burada öğrendiğiniz her şeyi daha fazla gerçek yaşam durumuna uygulamak için istekli olacağınızdan parmaklarınızı ısıtın.

16. Veri Bilimcisi Olun ve İşe Alın

17. Makine Öğreniminde Ustalaşın ve İşinizde Kullanın

18. En son Tensorflow 2.0'ı kullanarak Derin Öğrenme, Transfer Öğrenimi ve Sinir Ağları

19. Google, Apple, Amazon ve Meta gibi büyük teknoloji şirketlerinin kullandığı modern araçları kullanın

20. Veri Bilimi projelerini yönetime ve paydaşlara sunun

21. Her bir problem türü için hangi Makine Öğrenimi modelini seçeceğinizi öğrenin

22. Gerçek dünyada işlerin nasıl yapıldığını anlamak için gerçek hayat vaka çalışmaları ve projeler

23. Veri Bilimi İş Akışı söz konusu olduğunda en iyi uygulamaları öğrenin

24. Makine Öğrenimi algoritmalarını uygulayın

25. En son Python 3'ü kullanarak Python'da nasıl programlanacağını öğrenin

26. Makine Öğrenimi Modellerinizi Nasıl İyileştirirsiniz?

27. Verileri önceden işlemeyi, verileri temizlemeyi ve büyük verileri analiz etmeyi öğrenin.

28. Özgeçmişinizde yer alacak bir çalışma portföyü oluşturun

29. Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi için Geliştirici Ortamı kurulumu

30. Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme

31. Zaman Serisi verilerinde Makine Öğrenimi

32. Matplotlib ve Seaborn gibi veri görselleştirme araçlarını kullanarak büyük veri kümelerini keşfedin

33. Panda'ları kullanarak büyük veri kümelerini keşfedin ve verileri tartışın

34. NumPy'yi ve Makine Öğreniminde nasıl kullanıldığını öğrenin

35. Sağlanan tüm kod ve not defterleriyle sektördeki işlere başvurmak için bir Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi projeleri portföyü

36. Veri Mühendisliği ve Hadoop, Spark ve Kafka gibi araçların sektörde nasıl kullanıldığı hakkında bilgi edinin

37. Tüm Veri Bilimi süreci

38. Veri Biliminde Bulut kavramları ve uygulaması

39. Veritabanı kavramları

40. Veri Biliminde ihtiyaç duyulan istatistik temelleri

41. Veri madenciliği ve sunumu için görselleştirmeler

42. İstatistiksel Öğrenmeye Genel Bakış

43. Makine Öğreniminin Temelleri

44. Veri Bilimine başvurmak için daha gelişmiş Python

45. Olasılığın temellerini anlayın

46. ​​Temel istatistikleri uygulayabilme

47. Çeşitli istatistiksel dağılımların nasıl kullanılacağını anlayın

48. İş sorunlarına istatistiksel yöntemler ve hipotez testleri uygulayın

49. Regresyon modellerinin nasıl çalıştığını anlayın

50. Tek yönlü ve iki yönlü ANOVA uygulayın

51. Farklı veri türlerini anlayabilme

★ Sorumluluk Reddi ★

Geliştirici, aksi belirtilmediği sürece, bu uygulamaya yerleştirilmiş herhangi bir video için herhangi bir kredi talep etmez. Bu uygulamaya gömülü videolar, saygılı sahiplerine aittir. Bu uygulamada size ait bir video görünüyorsa ve bu uygulamada görünmesini istemiyorsanız, lütfen bizimle e-posta yoluyla iletişime geçin; video derhal kaldırılacaktır.

★ Simge Kredisi ★

https://www.flaticon.com/free-icons/data-science