->
Udemy - ?statistik & Python: A'dan Z'ye Temel ?statistik Bilimi (6)
Udemy - Istatistik & Python: A'dan Z'ye Temel Istatistik Bilimi (6)

Merhaba arkada?lar,


Description

 

Bu kurs 7 adımlık Yapay Zeka yolculuğumuzun altıncı bölümünü oluşturmaktadır.   

  • Python: Python Sıfırdan Uzmanlığa Programlama (1)

  • Data Science ve Python: Sıfırdan Uzmanlığa Veri Bilimi (2)

  • Data Visualization: A'dan Z'ye Veri Görselleştirme (3)

  • Machine Learning ve Python: A'dan Z'ye Makine Öğrenmesi (4)

  • Deep Learning ve Python: A'dan Z'ye Derin Öğrenme (5)

  • Statistical Learning (İstatistik)   

  • Artificial Intelligence (Yapay Zeka)   

  • Nihai hedefimiz olan yapay zeka algoritmalarını öğrenebilmek ve istatistik bilimini temelini oluşturmak için gerekli İstatistik kavramlarını öğreneceğiz.   

    Neden İstatistik?

    • Bilgi dünyasında yaşıyoruz ve bu bilgi istatistik ile kontrol ediliyor.

    • İstatistik bilimi toplayacağımız veri üzerinde farkındalığımızın artmasına neden olur.

    • İstatistik bilimi iş adamlarını para kazanmak için olmazsa olmazıdır.

    • Yazılım dünyasında günlük hayat problemlerinin her yerinde temel seviyede istatistik vardır.

    Bu Kurs ile Alacaklarınız

  • Sıfırdan Kodlama Becerisi: Sizinle birlikte kod yazıyoruz. Her ders boş bir sayfa ile başlar ve kodu sıfırdan yazarız. Bu şekilde ilerleyebilir ve kodun nasıl bir araya geldiğini ve her satırın ne anlama geldiğini tam olarak anlayabilirsiniz.

  • Kodlar ve Şablonları: Kursta oluşturduğumuz her Python şablonlarını ve kodunu indirebilirsiniz. Bu, sizlere hem daha sonra kod üzerinde pratik yapma hem de kendi projelerinizi şablon sayesinde daha kolay bir şekilde yaratma imkanı sağlayacaktır

  • Teori ve Mantık: Size yalnızca kod yazmayı değil, hem yazdığımız kodun arkasında yatan mantığı ve teoriyi hem de neden böyle bir kod yazdığımızı anlatıyoruz.

  • Kurs içi destek: Size sadece video ile ders anlatımı yapmıyoruz. Size destek olmak için profesyonel Veri Bilimcilerinden oluşan bir ekip oluşturduk. Bu da ders ve ya ders dışı sorularınıza en fazla 72 saat içinde yanıt alacağınız anlamına geliyor.

  • İstatistik kursu içeriği 

    • DATA

      • Data Nedir?

      • Level of Measurements (Ölçülme Ölçeği)

      • Population vs Sample

      • Central Tendency (Merkezi Eğilim)

      • Dispersion (Dağılım)

      • Quartiles

      • Bivariate Data and Covariance (İki Değişkenli Veri ve Kovaryans)

      • Pearson Correlation Coefficient (Pearson Korelasyon Katsayısı)

      • Spearman Rank Coefficient (Spearman Rank Katsayısı)

      • Effect size

    • Probability (Olasılık)

      • Probability Nedir?

      • Permutation (Permutasyon)

      • Combination (Kombinasyon)

      • Intersection, Unions and Complements (Kesişim, Birleşim ve Tamamlayıcı)

      • Independent and Dependent Events (Bağımsız ve Bağımlı Olaylar)

      • Conditional Probability (Şartlı olasılık)

      • Bayes Theorem (Bayes teoremi)

    • Probability Distributions (Olasılık Dağılımlar)

      • Discrete Probability Distributions

        • Uniform Distributions

        • Binomial Distributions

        • Poisson Distributions

      • Continuous Probability Distributions

        • PDF - CDF

        • Gaussian (Normal) Distributions and Z-Score

    • Statistics (İstatistik)

      • Sampling (Örnekleme)

      • Central Limit Theorem (Merkezi Limit Teoremi)

      • Standard Error

      • Hypothesis Testing

      • Hypothesis Testing Real-World Örneği 1

      • Hypothesis Testing Real-World Örneği 2

      • Type 1 ve Type 2 Errors

      • T-Distribution

      • A/B Test

    • ANOVA (Analysis of Variance)

      • ANOVA Nedir?

      • F Distribution

    • Chi-Square Analysis

      • Chi-Square Analysis Nedir?

      • Chi-Square Analysis Örnek

    • Regression

      • Linear Regression

      • Multiple Linear Regression

      • Polynomial Regression

    İçeriğin İngilizce olması sizi yanıltmasın arkadaşlar. Derslerim tamamen Türkçedir.   

    Hemen kaydolun ve bir an önce başlayalım.

    Bu kurs kimler için uygun:

    • Eğitim yada kariyerini veri bilimi(data science), makine öğrenmesi(machine learning) yada yapay zeka(artificial intelligence) alanlarında başlamak yada sürdürmek isteyenler
    • Veri Biliminde uzmanlaşmak isteyenler
    • İstatistik temellerini öğrenmek isteyenler
    • İstatistik ve veri bilimi için Python dilini öğrenmek isteyenler
    • Olasılık(Probability) ile yıldızı bir türlü barışmayanlar

    Course content

    • İstatistik Giriş
      • Datai Team Yol Haritası
      • İstatistik Kurs Programı (Curriculum)
      • Sık Sık Sorulan Sorular
      • Udemy Kolaylıkları
      • Anaconda - Jupyter Notebook - Spyder Kurulum
      • Kaggle Tanıtımı
    • DATA (VERİ)
      • Data Giriş
      • Data Nedir?
      • Level of Measurements (Ölçülme Ölçeği)
      • Level of Measurements Quiz
      • Level of Measurements Quiz Cevaplar
      • Population vs Sample
      • Central Tendency (Merkezi Eğilim)
      • Central Tendency Quiz
      • Central Tendency Quiz Cevaplar
      • Dispersion (Dağılım)
      • Dispersion Quiz
      • Dispersion Quiz Cevaplar
      • Quartiles
      • Quartiles Quiz
      • Quartiles Quiz Cevaplar
      • Bivariate Data and Covariance (İki Değişkenli Veri ve Kovaryans)
      • Pearson Correlation Coefficient (Pearson Korelasyon Katsayısı)
      • Spearman Rank Coefficient (Spearman Rank Katsayısı)
      • Effect size
      • Data Neler Öğrendik?
    • Probability (Olasılık)
      • Probability Giriş
      • Probability Nedir?
      • Permutation (Permutasyon)
      • Permutation Quiz
      • Permutation Quiz Cevaplar
      • Combination (Kombinasyon)
      • Intersection, Unions and Complements (Kesişim, Birleşim ve Tamamlayıcı)
      • Independent and Dependent Events (Bağımsız ve Bağımlı Olaylar)
      • Conditional Probability (Şartlı olasılık)
      • Conditional Probability Quiz
      • Conditional Probability Quiz Cevaplar
      • Bayes Theorem (Bayes teoremi)
      • Probability Neler Öğrendik?
    • Probability Distributions (Olasılık Dağılımlar)
      • Probability Distributions Giriş
      • Uniform Distributions
      • Binomial Distributions
      • Binomial Distributions Quiz
      • Binomial Distributions Quiz Cevaplar
      • Poisson Distributions
      • Uniform - Binomial - Poisson Quiz
      • Uniform - Binomial - Poisson Quiz Cevaplar
      • Continuous Probability Distributions
      • Gaussian (Normal) Distributions
      • Z-Score
      • Probability Distributions Neler Öğrendik?
    • Statistic (İstatistik)
      • İstatistik Giriş
      • Sampling (Örnekleme)
      • Central Limit Theorem (Merkezi Limit Teoremi)
      • Standard Error
      • Hypothesis Testing
      • Hypothesis Testing Real World Örneği 1
      • Hypothesis Testing Real World Örneği 2
      • Type-1 ve Type-2 Errors
      • T-Distribution
      • A/B Test
      • İstatistik Neler Öğrendik?
    • ANOVA (Analysis of Variance)
      • ANOVA Giriş
      • ANOVA Nedir
      • F-Distribution
      • ANOVA Neler Öğrendik?
    • Chi-Square Analysis
      • Chi-Square Analysis Giriş
      • Chi-Square Analysis Nedir
      • Chi-Square Analysis Örnek
      • Chi-Square Analysis Neler Öğrendik?
    • Regression
      • Regression Giriş
      • Linear Regression Data Tanıtımı
      • Linear Regression Nedir
      • Linear Regression Nedir-2
      • Linear Regression with Python
      • Multiple Linear Regression Dataset Hazırlama ve Tanıtımı
      • Multiple Linear Regression Nedir
      • Multiple Linear Regression with Python
      • Polynomial Regression Dataset Hazırlama ve Tanıtımı
      • Polynomial Linear Regression Nedir
      • Polynomial Linear Regression with Python
      • Regression Neler Öğrendik?
    • İstatistik Sonuç
      • Ne Yaptık Ne Yapacağız
    • BONUS
      • İNDİRİM: TÜM DERSLER


     TO MAC USERS: If RAR password doesn't work, use this archive program: 

    RAR Expander 0.8.5 Beta 4  and extract password protected files without error.


     TO WIN USERS: If RAR password doesn't work, use this archive program: 

    Latest Winrar  and extract password protected files without error.


     Coktum   |  

    Information
    Members of Guests cannot leave comments.




    rss