Bu eğitime katılmak isteyenlerin Python dilinde kodlamaya aşina olmaları, Pandas ve Numpy kütüphaneleri ile ilgili deneyimleri olması beklenir.
Bu konuda bilgileri yoksa, daha önce Python programlama ve veri bilimi için python eğitimleri almaları önerilir.
Uygulamalı Veri Bilimi eğitimini tamamlamış, kendini Machine Learning alanında geliştirmek isteyen herkese uygundur.
Bu veri için bu modeli seçmeliyiz demek mümkün değil. Her veri için bir sürü model denememiz lazım ve optimali deneme yanılma sonucunda bulmamız lazım. Eğer bu veri için bu modeli kullanmamız lazım diye kesin bir şekilde söyleyebiliyor olsaydık zaten bu iş için birine ihtiyaç olmazdı ve bütün süreç otomatikleştirilebilirdi.
O zaman çözmeye çalıştığımız sorun şu: Nasıl olabildiğince farklı modeli hızlı bir şekilde deneyip optimalini seçebilirim ve seçtiğimiz modelin genellenebilir olduğuna nasıl karar verebilirim?
Bu sorulara cevap bulduktan sonra verimizi modelimizle analiz etme kısmına geçeceğiz. Yaptığımız analiz ile daha iyi modeller kurup o modelleri analiz içip kullanacağız, yapılan analiz ile de daha da iyi modeller kuracağız. Bu döngüyü bir kaç defa tekrarladıktan sonra elimizdeki veriyi daha iyi tanımış olacağız ve kurduğumuz modeller de daha güçlü olacak. Bundan sonra elimizdeki modeli kullanarak olası senaryoların simülasyonunu yapacağız ve istediğimiz çıktı için nasıl aksiyon alabiliriz onlara bakacağız.
Bu eğitim ezbere olmadan kavramların sezgisel bir şekilde anlaşılması üzerine tasarlandı. Katılımcıların bu İleri Seviye Makine Öğrenmesi eğitimini aldıktan sonra güçlü bir teorik alt yapıya ve pratik bilgiye sahip olmaları planlanıyor.
Uygulamalı Veri Bilimi
Model Driven EDA
Sınıf eğitimlerimizi Azerbaycan ofislerimizde düzenlemekteyiz. Kurumunuza özel eğitimleri ise, dilediğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz.