Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Temelleri
R Programlama Dili İle Makine Öğrenmesine Giriş
- Kayıtlı 18 öğrenci
- Süre 11:58:56
- Türkçe
Açıklama
R, istatistiksel hesaplama ve grafikler için yazılım ortamı olup aynı zamanda programlama dilidir. R Foundation tarafından desteklenen ve GNU Tasarısının parçası olan bir özgür yazılımdır. Yeni Zelanda Auckland Üniversitesinden Ross Ihaka ve Robert Gentleman tarafından ortaya çıkarılan[2] R, hâlihazırda R Geliştirme Çekirdek Ekibi tarafından geliştirilmektedir. S programlama diline benzeyen R, S'nin uyarlaması olarak değerlendirilebilir.
İstatistikî yazılım geliştirme için istatistikçiler arasında de fakto standart haline gelen R, istatistikî yazılım geliştirme ve veri analizi alanında kullanılmaktadır.[3]
R'nin kaynak kodları GNU Genel Kamu Lisansı altında olup değişik işletim sistemlerinde kullanılabilir durumdadır. R, komut satırı arayüzü kullanıyor olsa da değişik grafik kullanıcı arayüzleri de bulunmaktadır.
Neler öğreneceksiniz
Algoritma Mantığını Öğrenecekler
Makine Öğrenmesi Hakkında Bilgi Sahibi Olacaklar
Big Data İle Nasıl Çalışacaklarını Öğrenecekler
Temel Yazılım Bilgisine Sahip Olacaklar
Yapay Zeka ile İstatistik Nasıl Yapılacak Bu Konuda Eğitilecekler
Bilgisayar
İnternet
Temel Düzeyde Matematik (Ders içerisinde bilmediğinizi varsayıp matematik dersleri de veriliyor )
- 317 Öğrenci
- 2 Yorum
Merhabalar ben Tuncay Erol, Yönetim Bilişim Sistemleri Lisans bölümü mezunu, Marmara Üniversitesi Pedagojik Formasyon sahibi Aynı zamanda Sakarya Üniversitesinde Bilişim Teknolojileri alanında Yüksek Lisans Eğitimine devam eden bir Bilişim Teknolojileri Öğretmeniyim :) Özel bir okulda Bilişim Teknolojileri ve Yazılım Öğretmeni olarak Görev Yapmaktayım. Uzmanlık alanlarım Java, Html, Css, Js, Python, Wordpress ve bununla beraber bir çok web yazılım dilidir. Sizlere bilgi birikimimi paylaşmaktan onur duyarım.
Birlikte sıkça alınanlar
Muhammet Timuçin Özdemir
Aziz Yasin Karagöz
SelfCode Academy
Eğitmen
- TUNCAY EROL
- 317 Öğrenci
- 2 Yorum
Merhabalar ben Tuncay Erol, Yönetim Bilişim Sistemleri Lisans bölümü mezunu, Marmara Üniversitesi Pedagojik Formasyon sahibi Aynı zamanda Sakarya Üniversitesinde Bilişim Teknolojileri alanında Yüksek Lisans Eğitimine devam eden bir Bilişim Teknolojileri Öğretmeniyim :) Özel bir okulda Bilişim Teknolojileri ve Yazılım Öğretmeni olarak Görev Yapmaktayım. Uzmanlık alanlarım Java, Html, Css, Js, Python, Wordpress ve bununla beraber bir çok web yazılım dilidir. Sizlere bilgi birikimimi paylaşmaktan onur duyarım.
Dersler
R Yükleme Adımları ve Hello Word
1 Sayfalar 7:58Değişkenlere Giriş
1 Sayfalar 12:07- Değişkenlere Giriş 12:07
Değişkenlerle Temel Matematik İşlemleri
1 Sayfalar 10:23- Değişkenlerle Temel Matematik İşlemleri 10:23
Operatörler
1 Sayfalar 8:43While Döngüsü
1 Sayfalar 11:44- While Döngüsü 11:44
For Döngüsü
1 Sayfalar 6:02- For Döngüsü 6:02
Koşullar
1 Sayfalar 9:33- Koşullar 9:33
Vektörler
1 Sayfalar 18:57Vektör Yaratma ve Komut Sistemi
1 Sayfalar 18:33- Vektör Yaratma ve Komut Sistemi 18:33
Fonksiyonlar
1 Sayfalar 15:24- Fonksiyonlar 15:24
Factor Pivot ve Summary Fonksiyonları
1 Sayfalar 16:22- Factor Pivot ve Summary Fonksiyonları 16:22
Arrays
1 Sayfalar 13:07- Arrays 13:07
Modules
1 Sayfalar 12:00- Modules 12:00
Matrix Nedir
1 Sayfalar 8:28Matrix İşlemler
1 Sayfalar 20:39- Matrix İşlemler 20:39
Matrix Manipüle
1 Sayfalar 12:42- Matrix Manipüle 12:42
Data Frame Nedir
1 Sayfalar 8:40Çevireçler
1 Sayfalar 10:34Veri Seti Yükleme
1 Sayfalar 16:46Korelasyon
1 Sayfalar 14:12Hızlı Fonksiyonlar
1 Sayfalar 14:08Hata Kodları
1 Sayfalar 4:10- Hata Kodları 4:10
R Çalışma Dizini Mantığı ve Manipülasyonları
1 Sayfalar 6:48- R Çalışma Dizini Mantığı ve Manipülasyonları 6:48
Plot Grafiği
1 Sayfalar 21:22- Plot Grafiği 21:22
Geom Point
1 Sayfalar 8:24- Geom Point 8:24
GGPLOT ile Grafik Konumlandırma
1 Sayfalar 17:03- GGPLOT ile Grafik Konumlandırma 17:03
Color Model
1 Sayfalar 19:05- Color Model 19:05
Derinlemesine Grafikler
1 Sayfalar 12:21- Derinlemesine Grafikler 12:21
Multi Grafikler
1 Sayfalar 25:30- Multi Grafikler 25:30
Geom Bars
1 Sayfalar 10:42- Geom Bars 10:42
Makine Öğrenmesi Nedir
1 Sayfalar 11:23- Makine Öğrenmesi Nedir 11:23
Regresyon Nedir
1 Sayfalar 10:04- Regresyon Nedir 10:04
Regresyon Doğrusu Cep Telefonu Fiyat Endeksi
1 Sayfalar 13:52- Regresyon Doğrusu Cep Telefonu Fiyat Endeksi 13:52
Ev Kira Endeksi Algoritması
1 Sayfalar 20:25- Ev Kira Endeksi Algoritması 20:25
Kirayı Tahmin Et
1 Sayfalar 17:38- Kirayı Tahmin Et 17:38
Karar Ağaçları
1 Sayfalar 6:50- Karar Ağaçları 6:50
Makine Öğrenmesi ile Diyabet Olma Olasılığını Hesapla
1 Sayfalar 19:43- Makine Öğrenmesi ile Diyabet Olma Olasılığını Hesapla 19:43
Ham veri Üzerine Diyabet Analizi
1 Sayfalar 11:18- Ham veri Üzerine Diyabet Analizi 11:18
En Yakın Komşu Algoritması
1 Sayfalar 6:54- En Yakın Komşu Algoritması 6:54
KNN ile Köpek Cinsi Tahmin Algoritması
1 Sayfalar 16:11- KNN ile Köpek Cinsi Tahmin Algoritması 16:11
Genel Tekrar ve K Ortalama Algoritması
1 Sayfalar 9:22- Genel Tekrar ve K Ortalama Algoritması 9:22
2 Kümeli veri Analizi
1 Sayfalar 14:02- 2 Kümeli veri Analizi 14:02
Birliktelik Analizi
1 Sayfalar 5:00- Birliktelik Analizi 5:00
2500 Kalemden Oluşan Market Fişi Oluşturma
1 Sayfalar 12:46- 2500 Kalemden Oluşan Market Fişi Oluşturma 12:46
Farklı Fişteki Verileri Tek Fişte Toplama
1 Sayfalar 16:06- Farklı Fişteki Verileri Tek Fişte Toplama 16:06
En Yüksek Oranda Satın Alınan Fiş Miktarını Bulma
1 Sayfalar 21:10- En Yüksek Oranda Satın Alınan Fiş Miktarını Bulma 21:10
Apriori Algoritması
1 Sayfalar 13:59- Apriori Algoritması 13:59
Final Uygulaması
1 Sayfalar 17:56- Final Uygulaması 17:56
Bayes Algoritması
1 Sayfalar 8:48- Bayes Algoritması 8:48
Reel Data ile Bayes
1 Sayfalar 26:54- Reel Data ile Bayes 26:54
Hatalı verileri Manipüle Etme
1 Sayfalar 8:23- Hatalı verileri Manipüle Etme 8:23
Hatalı Verilerin Ham Veriye Etkisi
1 Sayfalar 8:59- Hatalı Verilerin Ham Veriye Etkisi 8:59
Data Parse
1 Sayfalar 8:03- Data Parse 8:03
Algoritma Final ~ Tahmin Yapma Sistemi
1 Sayfalar 20:43- Algoritma Final ~ Tahmin Yapma Sistemi 20:43
Yorumlar
Yorum yapmak için bu içeriğe sahip olman gerekir.