KAZANIMLAR | GEREKSİNİMLER | HEDEF KİTLE |
|
|
|
EĞİTİM İÇERİĞİ:
R veya Python izlençlerinden biri seçilip temel kodlama yetkinlikleri kazanılır.
İlgili verilerin çekilmesi, analize uygun hale getirilmesi, istatistiksel çıkarımların yapılması.
Veri ön işleme, basit lineer regresyon, çoklu lineer regresyon, polinom regresyon, destek vektör makineleri, ağaç tabanlı algoritmalar, model performans değerlendirmesi.
Veri ön işleme, lojistik regresyon, KNN algoritmaları, destek vektör makineleri, Naive Bayes, ağaç tabanlı algoritmalar, model performans değerlendirmesi.
Kümeleme ve hiyerarşik kümeleme algoritmaları.
Temel bileşen analizi (PCA) ve doğrusal ayrımcılık analizi (LDA).
İlgili probleme veya ilgi alanına göre uçtan uca ileri iş analitiği projesi yapılması.