veri-bilimi-ve-makine-ogrenmesi-egitimi
File List
- 13 - R ile Büyük Veri Analitiği/017 Uçtan Uca R ile Büyük Veri Uygulaması.mp4 461.9 MB
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/009 Veri Tipleri - Dataframe.mp4 203.0 MB
- 07 - Modelleme Öncesi Hazırlık Veri Ön İşleme/011 Eksik Veri Silme Yöntemleri.mp4 196.8 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/005 Artıklar ve Makine Öğrenmesindeki Önemi.mp4 159.7 MB
- 04 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/011 Ödev - Cevap.mp4 158.3 MB
- 15 - Twitter Analitiği/011 Takipçi Analizi.mp4 154.5 MB
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/008 Veri Tipleri - Matrisler.mp4 151.9 MB
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/005 Temel Hareketler.mp4 142.8 MB
- 07 - Modelleme Öncesi Hazırlık Veri Ön İşleme/018 Aykırı Gözlem Problemini Ortadan Kaldırma.mp4 141.6 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/007 Veri Seti ve Train-Test Ayrımı.mp4 140.3 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/020 SVM - Model Tuning.mp4 137.4 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/038 XGBoost - Model.mp4 137.4 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/034 XGBoost - Model.mp4 136.4 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/003 Veri Seti ve Train-Test Ayrımı.mp4 135.8 MB
- 14 - Metin Madenciliğine Giriş/011 Metin Görselleştirme Heatmap.mp4 135.6 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/026 CART - Model.mp4 131.3 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/016 CART - Model.mp4 128.7 MB
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/004 Çalışma Ortamı Ayarları ve Proje Yönetimi.mp4 121.7 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/003 Basit Doğrusal Regresyon - Model.mp4 121.5 MB
- 14 - Metin Madenciliğine Giriş/003 Data! data! data!.mp4 120.1 MB
- 05 - Keşifçi Veri Analizi ve Veri Görselleştirme/023 Gelişmiş Grafikler - Treemap Detay.mp4 116.9 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/020 Bagged Trees Regresyon - Model.mp4 116.5 MB
- 12 - Makine Öğrenmesi V - Denetimsiz Öğrenme/004 K-Means - Kümelerin Görselleştirilmesi.mp4 115.9 MB
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/016 Apply ve Map Ailesi.mp4 112.5 MB
- 14 - Metin Madenciliğine Giriş/008 Terim Belge Matrisi.mp4 112.4 MB
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/007 Veri Tipleri - Vektörler.mp4 112.2 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/022 YSA - Model.mp4 111.3 MB
- 15 - Twitter Analitiği/006 Profil Temel Bilgilerine Erişmek.mp4 111.3 MB
- 07 - Modelleme Öncesi Hazırlık Veri Ön İşleme/017 Aykırı Gözlem Yakalama, İndeksleme, Görselleştirme.mp4 111.2 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/009 Lojistik Regresyon - Model Tuning.mp4 110.8 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/021 Ridge Regresyon - Model.mp4 110.7 MB
- 13 - R ile Büyük Veri Analitiği/009 Verinin Spark'a Aktarılması.mp4 110.0 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/006 Lojistik Regresyon - Tahmin.mp4 107.4 MB
- 15 - Twitter Analitiği/012 Takip Edilenlerin Analizi.mp4 106.9 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/024 YSA - Model Tuning.mp4 106.8 MB
- 07 - Modelleme Öncesi Hazırlık Veri Ön İşleme/019 Çok Değişkenli Aykırı Gözlem - Local Outlier Factor.mp4 105.7 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/011 YSA - Model.mp4 105.2 MB
- 13 - R ile Büyük Veri Analitiği/008 Hadoop, Spark, Sparklyr Kurulum ve Bağlantı Ayarları.mp4 104.7 MB
- 15 - Twitter Analitiği/016 Hashtag'e Özgün Katkı Sağlayanlar.mp4 104.3 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/039 XGBoost - Adım 2.mp4 102.0 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/019 SVM - Doğrusal Olmayan SVM.mp4 100.7 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/008 Çoklu Doğrusal Regresyon - Model.mp4 100.5 MB
- 07 - Modelleme Öncesi Hazırlık Veri Ön İşleme/013 KNN ile Tahmine Dayalı Atama.mp4 100.2 MB
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/013 Fonksiyon Okuryazarlığı ve Fonksiyonlar.mp4 100.0 MB
- 13 - R ile Büyük Veri Analitiği/011 dplyr ve collect() ile Büyük Veride Keşifçi Veri Analizi.mp4 99.2 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/015 SVM - Model-1.mp4 99.1 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/038 XGBoost - Adım 1.mp4 98.9 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/028 CART - Model Tuning.mp4 98.8 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/017 SVM - Model-3.mp4 98.8 MB
- 15 - Twitter Analitiği/013 Hashtag Analizi.mp4 98.5 MB
- 08 - Makine Öğrenmesi I - Giriş/001 Giriş.mp4 95.4 MB
- 12 - Makine Öğrenmesi V - Denetimsiz Öğrenme/003 K-Means R Uygulaması.mp4 95.1 MB
- 12 - Makine Öğrenmesi V - Denetimsiz Öğrenme/011 Birleştirici Hiyerarşik Yöntemlerin Karşılaştırılması.mp4 92.4 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/018 CART - Model Tuning.mp4 92.4 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/040 XGBoost - Model Tuning.mp4 92.3 MB
- 07 - Modelleme Öncesi Hazırlık Veri Ön İşleme/014 Random Forests ile Tahmine Dayalı Atama.mp4 90.5 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/016 SVM - Model-2.mp4 89.9 MB
- 12 - Makine Öğrenmesi V - Denetimsiz Öğrenme/008 K-Means - GAP ile Optimum Küme Sayısı.mp4 89.3 MB
- 07 - Modelleme Öncesi Hazırlık Veri Ön İşleme/007 Eksik Verinin Değerlendirilmesi.mp4 88.5 MB
- 15 - Twitter Analitiği/004 Hashtag'den Veri Çekmek.mp4 87.5 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/005 Lojistik Regresyon - Model.mp4 87.1 MB
- 03 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/018 Verinin Tanımlanması.mp4 85.4 MB
- 14 - Metin Madenciliğine Giriş/001 Giriş.mp4 85.0 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/028 Random Forests - Grid Search.mp4 85.0 MB
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/012 Tarih-Saat Değişkenleri.mp4 84.6 MB
- 05 - Keşifçi Veri Analizi ve Veri Görselleştirme/015 Korelasyon - Scatterplot.mp4 84.3 MB
- 15 - Twitter Analitiği/010 Tweet Atma Kaynaklarına Erişilmesi ve Betimlenmesi.mp4 84.3 MB
- 07 - Modelleme Öncesi Hazırlık Veri Ön İşleme/008 Eksik Verinin Görselleştirilmesi & Yapısının İncelenmesi.mp4 83.5 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/039 R Uygulaması - Problem & Veri Seti.mp4 83.1 MB
- 12 - Makine Öğrenmesi V - Denetimsiz Öğrenme/019 Şipşak PCA.mp4 81.6 MB
- 15 - Twitter Analitiği/009 Tweet-Saat Dağılımı.mp4 81.3 MB
- 05 - Keşifçi Veri Analizi ve Veri Görselleştirme/002 Büyük Resmi Görmek.mp4 81.2 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/032 R Uygulaması - Problem & Veri Seti.mp4 81.0 MB
- 12 - Makine Öğrenmesi V - Denetimsiz Öğrenme/016 Hiyerarşik Yöntemlerde Optimum Küme Sayısının Belirlenmesi.mp4 80.6 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/032 Gradient Boosting Machines - Model Tuning.mp4 80.1 MB
- 07 - Modelleme Öncesi Hazırlık Veri Ön İşleme/020 Çok Değişkenli Aykırı Gözlem - Kümeleme Yöntemi.mp4 79.5 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/066 İstatistiksel Öğrenme vs Makine Öğrenmesi.mp4 79.0 MB
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/003 Kurulum, Arayüz, Kisisellestirme.mp4 78.8 MB
- 16 - Veri Bilimi Projesi Hayat Döngüsü/010 Adım 7 Çalışmanın Canlı Sistemlere Entegrasyonu.mp4 77.6 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/036 Gradient Boosting Machines - Model Tuning.mp4 77.6 MB
- 08 - Makine Öğrenmesi I - Giriş/002 Makine Öğrenmesi Nedir Nasıl Neden.mp4 77.5 MB
- 13 - R ile Büyük Veri Analitiği/003 Büyük Veri Nedir.mp4 76.3 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/004 Neden Lojistik Regresyon.mp4 75.8 MB
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/015 Dongu ve Kontol İfadeleri - for.mp4 74.4 MB
- 14 - Metin Madenciliğine Giriş/012 Eserlerin Kümeleme Analizi ile İncelenmesi.mp4 74.2 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/025 Lasso Regresyon - Model.mp4 72.8 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/023 Ridge Regresyon - Model Tuning.mp4 72.3 MB
- 05 - Keşifçi Veri Analizi ve Veri Görselleştirme/003 Değişken Dönüşümleri ve Türlerinin Ayarlanması.mp4 71.3 MB
- 05 - Keşifçi Veri Analizi ve Veri Görselleştirme/021 Gelişmiş Grafikler - Dairesel Sütun Grafikler.mp4 71.1 MB
- 08 - Makine Öğrenmesi I - Giriş/012 Makine Öğrenmesinin İlk Adımı.mp4 70.5 MB
- 15 - Twitter Analitiği/021 Uygulama I - Hangi Cihazdan Atarsam Daha Çok İlgi Görür.mp4 70.5 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/041 R, PC ve XGBoost'u Maksimum Performans ile Kullanmak.mp4 70.4 MB
- 12 - Makine Öğrenmesi V - Denetimsiz Öğrenme/005 K-Means - Farklı k Değerlerinin Gözlemlenmesi.mp4 70.1 MB
- 05 - Keşifçi Veri Analizi ve Veri Görselleştirme/016 Korelasyon - Scatterplot - Birimleri Grafiğe Eklemek.mp4 69.9 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/034 Gradient Boosting Machines - Model.mp4 68.3 MB
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/017 Veri Okuma.mp4 67.5 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/014 PCR - Model Tuning.mp4 65.5 MB
- 07 - Modelleme Öncesi Hazırlık Veri Ön İşleme/015 Aykırı Gözlem Analizi.mp4 65.4 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/023 YSA - Tahmin.mp4 64.9 MB
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/020 Değişken Seçme İşlemleri.mp4 64.6 MB
- 15 - Twitter Analitiği/022 Uygulama II - Twitter Metin Madenciliği.mp4 64.5 MB
- 07 - Modelleme Öncesi Hazırlık Veri Ön İşleme/022 Veri Standardizasyonu Uygulama.mp4 64.2 MB
- 15 - Twitter Analitiği/007 Profil En'lerinin Hesaplanması.mp4 64.1 MB
- 05 - Keşifçi Veri Analizi ve Veri Görselleştirme/008 Dağılım - Barplot.mp4 63.4 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/015 CART (Regresyon Ağaçları) - Teori.mp4 63.1 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/011 KNN - Model.mp4 63.1 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/049 Uygulama VIII - İçerik Stratejisi Belirleme.mp4 62.8 MB
- 15 - Twitter Analitiği/008 Retweet & Favori Sayılarının Dağılımlarının Çıkarılması.mp4 62.8 MB
- 05 - Keşifçi Veri Analizi ve Veri Görselleştirme/019 Korelasyon - Korelasyon Matrisleri.mp4 62.5 MB
- 15 - Twitter Analitiği/020 Hashtag Bağlanma Kaynakları Dağılımı.mp4 62.3 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/036 XGBoost - Model Tuning.mp4 62.1 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/030 Gradient Boosting Machines - Model.mp4 62.1 MB
- 15 - Twitter Analitiği/002 Developer Hesabı Oluşturmak.mp4 61.8 MB
- 15 - Twitter Analitiği/014 Hashtag'e Katılan Eşsiz Katılımcı Sayısı.mp4 61.7 MB
- 05 - Keşifçi Veri Analizi ve Veri Görselleştirme/007 Dataframe'lerin İnteraktif Keşfi.mp4 60.8 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/037 XGBoost - Gelişmiş Hiperparametre Optimizasyonu.mp4 60.6 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/041 XGBoost - Adım 4.mp4 59.4 MB
- 16 - Veri Bilimi Projesi Hayat Döngüsü/002 İş Problemlerine Yaklaşım Geliştirme Kültürü.mp4 58.6 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/007 Güven Aralıkları Shiny Simülasyonu.mp4 58.0 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/012 PCR - Model.mp4 57.9 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/013 KNN - Model Tuning.mp4 57.5 MB
- 01 - Giriş/001 Gerçek Hayat Senaryosu ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi.mp4 57.4 MB
- 07 - Modelleme Öncesi Hazırlık Veri Ön İşleme/005 Eksik Veri ile Mücadele Eylem Planı.mp4 57.4 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/006 Çoklu Doğrusal Regresyon - Teori.mp4 57.1 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/033 R Uygulaması - Varsayım Kontrolü.mp4 56.8 MB
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/011 Kategorik Değişkenler.mp4 56.7 MB
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/014 Dongu ve Kontol İfadeleri - if.mp4 56.3 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/031 ElasticNet - Model Tuning.mp4 56.2 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/032 Random Forests - Model Tuning.mp4 55.5 MB
- 07 - Modelleme Öncesi Hazırlık Veri Ön İşleme/004 Eksik Veri Problemi Nasıl Çözülür.mp4 55.4 MB
- 12 - Makine Öğrenmesi V - Denetimsiz Öğrenme/013 Dendogram Ayarlamaları ve Bileşenlere Erişim.mp4 55.2 MB
- 08 - Makine Öğrenmesi I - Giriş/009 Model Başarı Değerlendirme.mp4 54.5 MB
- 13 - R ile Büyük Veri Analitiği/005 Apache Spark.mp4 52.6 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/050 R Uygulaması - Problem & Veri Seti.mp4 52.6 MB
- 05 - Keşifçi Veri Analizi ve Veri Görselleştirme/009 Dağılım - Histogram & Yoğunluk.mp4 52.1 MB
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/021 Gözlem Seçme İşlemleri.mp4 51.9 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/004 Basit Doğrusal Regresyon - Tahmin.mp4 51.6 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/009 Çoklu Doğrusal Regresyon - Tahmin.mp4 51.5 MB
- 07 - Modelleme Öncesi Hazırlık Veri Ön İşleme/006 Eksik Veriyi Hızlı Silme - Doldurma.mp4 51.2 MB
- 12 - Makine Öğrenmesi V - Denetimsiz Öğrenme/006 K-Means - Elbow ile Optimum Küme Sayısı.mp4 50.7 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/010 Çoklu Doğrusal Regresyon - Model Tuning.mp4 49.3 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/040 XGBoost - Adım 3.mp4 48.6 MB
- 03 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/002 Veri Okuryazarlığı Nedir.mp4 48.6 MB
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/010 Veri Tipleri - Listeler ve Tibble.mp4 47.9 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/019 Uygulama IV - Ürün Satın Alma Adım Optimizasyonu.mp4 47.2 MB
- 14 - Metin Madenciliğine Giriş/004 Metin Bölme İşlemleri.mp4 47.2 MB
- 05 - Keşifçi Veri Analizi ve Veri Görselleştirme/018 Korelasyon - Heatmap.mp4 46.6 MB
- 01 - Giriş/004 Bölümler ile İlgili Genel Bilgiler.mp4 46.6 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/023 Random Forests - Teori.mp4 46.6 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/014 SVM - Teori.mp4 46.2 MB
- 13 - R ile Büyük Veri Analitiği/007 Büyük Veride Makine Öğrenmesi.mp4 46.2 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/003 KNN - Model.mp4 46.0 MB
- 05 - Keşifçi Veri Analizi ve Veri Görselleştirme/006 Sürekli & Kategorik Değişken Detayları.mp4 45.7 MB
- 12 - Makine Öğrenmesi V - Denetimsiz Öğrenme/010 Birleştirici Hiyerarşik Kümeleme.mp4 45.5 MB
- 16 - Veri Bilimi Projesi Hayat Döngüsü/006 Adım 3 Veriyi Anlamak.mp4 45.2 MB
- 14 - Metin Madenciliğine Giriş/006 Corpus Temizlik İşlemleri.mp4 45.0 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/042 XGBoost - Adım 5.mp4 44.9 MB
- 08 - Makine Öğrenmesi I - Giriş/003 Kavramlar & Terminoloji.mp4 44.4 MB
- 08 - Makine Öğrenmesi I - Giriş/010 Yanlılık Varyans Değiş Tokuşu.mp4 44.3 MB
- 12 - Makine Öğrenmesi V - Denetimsiz Öğrenme/017 Yoğunluk Temelli Kümeleme Analizi.mp4 43.6 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/020 Problem & Veri Seti.mp4 43.2 MB
- 12 - Makine Öğrenmesi V - Denetimsiz Öğrenme/015 Tanglegram ile Dendogram Çarpıştırma.mp4 42.6 MB
- 05 - Keşifçi Veri Analizi ve Veri Görselleştirme/004 Veriye İlk Bakış.mp4 42.2 MB
- 15 - Twitter Analitiği/023 Uygulama III - Bana Arkadaşını Söyle Sana Kim Olduğunu Söyleyeyim.mp4 42.2 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/021 R Uygulaması - Varsayım Kontrolü.mp4 42.2 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/033 XGBoost - Teori.mp4 41.9 MB
- 05 - Keşifçi Veri Analizi ve Veri Görselleştirme/014 Dağılım - Violin.mp4 41.0 MB
- 04 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/003 Bilimin Alfabesi.mp4 40.6 MB
- 05 - Keşifçi Veri Analizi ve Veri Görselleştirme/005 Sürekli & Kategorik Değişken Özetleri.mp4 40.1 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/059 R Uygulaması - Problem & Veri Seti.mp4 39.5 MB
- 12 - Makine Öğrenmesi V - Denetimsiz Öğrenme/021 PCA Adım 2 - Özdeğer ve Özvektörlerin Hesaplanması.mp4 39.4 MB
- 13 - R ile Büyük Veri Analitiği/010 Spark SQL ile SQL Sorguları Göndermek.mp4 38.8 MB
- 04 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/005 Veri Okuryazarlığı ve Temel Kavramlar.mp4 38.8 MB
- 15 - Twitter Analitiği/015 Hashtag'e En Çok Katkı Sağlayanlar.mp4 38.6 MB
- 16 - Veri Bilimi Projesi Hayat Döngüsü/003 Başlangıç Soruları.mp4 38.6 MB
- 15 - Twitter Analitiği/005 Profil Timeline'ından Veri Çekmek.mp4 38.5 MB
- 12 - Makine Öğrenmesi V - Denetimsiz Öğrenme/023 PCA Adım 4 - Bileşen Gösterimi ve Yorumlanması.mp4 38.4 MB
- 13 - R ile Büyük Veri Analitiği/004 Apache Hadoop.mp4 38.0 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/013 PCR - Tahmin.mp4 37.9 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/016 Hipotez Testleri - Giriş.mp4 37.8 MB
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/018 Doğru Kod Yazımı.mp4 37.4 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/024 R Uygulaması - Nonparametrik Tek Örneklem Testi.mp4 37.4 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/022 Ridge Regresyon - Tahmin.mp4 37.2 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/018 SVM - Tahmin.mp4 36.7 MB
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/023 Gruplama ve Veri Özetleme.mp4 36.6 MB
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/022 Değişken Oluşturma ve Değişken Dönüştürme.mp4 36.6 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/005 KNN - Model Tuning.mp4 36.4 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/010 YSA (Yapay Sinir Ağları) - Teori.mp4 36.3 MB
- 07 - Modelleme Öncesi Hazırlık Veri Ön İşleme/009 Eksik Verinin Görselleştirilmesi & Yapısının İncelenmesi 2.mp4 36.2 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/026 Random Forests - Model Tuning.mp4 36.2 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/004 Örneklem Shiny Simülasyonu.mp4 36.2 MB
- 05 - Keşifçi Veri Analizi ve Veri Görselleştirme/022 Gelişmiş Grafikler - Treemap Giriş.mp4 36.0 MB
- 07 - Modelleme Öncesi Hazırlık Veri Ön İşleme/012 Basit Değer Atama Yöntemleri.mp4 35.9 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/051 R Uygulaması - Varsayım Kontrolü.mp4 35.6 MB
- 07 - Modelleme Öncesi Hazırlık Veri Ön İşleme/002 Veri mi Model mi.mp4 35.5 MB
- 12 - Makine Öğrenmesi V - Denetimsiz Öğrenme/024 PCA Adım 5 - Scree Plot ile Bileşen Sayısı Seçimi.mp4 35.3 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/007 Lojistik Regresyon - Tahminlerin Görselleştirilmesi.mp4 35.2 MB
- 15 - Twitter Analitiği/003 API Bağlantısı ve R ile Tweet Atmak.mp4 34.9 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/064 R Uygulaması - Gelişmiş Korelasyon Matrisi.mp4 34.5 MB
- 05 - Keşifçi Veri Analizi ve Veri Görselleştirme/020 Zaman Serisi.mp4 34.4 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/027 Lasso Regresyon - Model Tuning.mp4 33.4 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/015 PLS (Kısmi En Küçük Kareler Regresyonu) - Teori.mp4 33.0 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/035 XGBoost - Tahmin.mp4 32.9 MB
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/006 Fonksiyonel Programlamanın Temelleri.mp4 32.9 MB
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/019 Veri Manipülasyonuna Giriş.mp4 32.8 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/006 Güven Aralıkları.mp4 32.7 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/018 PLS - Model Tuning.mp4 32.7 MB
- 05 - Keşifçi Veri Analizi ve Veri Görselleştirme/017 Korelasyon - Scatterplot - Marjinlere Dağılım Eklemek.mp4 32.7 MB
- 03 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/021 Verinin Analiz Edilmesi ve Yorumlanması.mp4 32.4 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/003 Örneklem.mp4 32.4 MB
- 13 - R ile Büyük Veri Analitiği/013 Büyük Veride Makine Öğrenmesi - Kmeans.mp4 31.8 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/043 XGBoost - Adım 6.mp4 31.5 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/029 R Uygulaması - Tek Örneklem Oran Testi.mp4 31.4 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/029 Random Forests - Teori.mp4 31.2 MB
- 14 - Metin Madenciliğine Giriş/005 Döküman Vektörü ve Corpus Oluşturma.mp4 30.8 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/008 Olasılığa Giriş.mp4 30.7 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/058 Uygulama IX - Mağaza Skoru ile Satış Performansı İlişkisi.mp4 30.3 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/033 Gradient Boosting Machines - Teori.mp4 30.2 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/016 PLS - Model.mp4 30.0 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/044 XGBoost - Adım 7.mp4 29.7 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/021 Bagged Trees Regresyon - Tahmin.mp4 29.6 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/023 R Uygulaması - Alternatif Fonksiyon.mp4 29.5 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/022 Bagged Trees Regresyon - Model Tuning.mp4 29.5 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/027 CART - Tahmin.mp4 29.3 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/012 YSA - Değişken Önem ve Etki Düzeyleri.mp4 28.9 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/027 Random Forests - Random Search.mp4 28.9 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/008 Lojistik Regresyon - ROC Eğrisi.mp4 28.7 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/036 R Uygulaması - Alternatif Fonksiyon.mp4 28.7 MB
- 05 - Keşifçi Veri Analizi ve Veri Görselleştirme/011 Dağılım - İnteraktif Histogram.mp4 28.2 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/063 R Uygulaması - Korelasyon Matrisi.mp4 28.2 MB
- 14 - Metin Madenciliğine Giriş/007 Stemming İşlemleri.mp4 28.1 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/035 R Uygulaması - Bağımsız İki Örneklem T Testi.mp4 28.0 MB
- 07 - Modelleme Öncesi Hazırlık Veri Ön İşleme/003 Eksik Veri Analizi.mp4 27.8 MB
- 05 - Keşifçi Veri Analizi ve Veri Görselleştirme/012 Dağılım - Çoklu Frekans.mp4 27.4 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/019 Bagged Trees Regresyon - Teori.mp4 27.1 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/034 R Uygulaması - Varsayım Kontrolü 2.mp4 26.7 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/014 YSA - Model Tuning.mp4 25.9 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/009 SVR - Model Tuning.mp4 25.4 MB
- 13 - R ile Büyük Veri Analitiği/016 Büyük Veride Makine Öğrenmesi - Random Forests.mp4 25.3 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/022 R Uygulaması - t Testi.mp4 25.2 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/006 SVR (Destek Vektör Regresyonu) - Teori.mp4 24.9 MB
- 13 - R ile Büyük Veri Analitiği/015 Büyük Veride Makine Öğrenmesi - Lojistik Regresyon.mp4 24.9 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/002 Walk, Like A Boss!.mp4 24.9 MB
- 12 - Makine Öğrenmesi V - Denetimsiz Öğrenme/014 PCA ile İki Boyutta Hiyerarşik Kümeleme Gösterimi.mp4 24.7 MB
- 14 - Metin Madenciliğine Giriş/009 Metin Görselleştirme Histogram ve Barplot.mp4 24.5 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/002 Lojistik Regresyon - Teori.mp4 24.4 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/030 ElasticNet - Tahmin.mp4 24.3 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/015 Uygulama III - Sahtekarlık Olma Olasılığı.mp4 24.1 MB
- 08 - Makine Öğrenmesi I - Giriş/008 Model Doğrulama Yöntemleri.mp4 24.0 MB
- 07 - Modelleme Öncesi Hazırlık Veri Ön İşleme/010 Eksik Veri Rassallığının Testi.mp4 23.9 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/030 Random Forests - Model.mp4 23.9 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/029 Gradient Boosting Machines - Teori.mp4 23.6 MB
- 03 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/006 Ölçek Türleri.mp4 23.0 MB
- 12 - Makine Öğrenmesi V - Denetimsiz Öğrenme/009 Hiyerarşik Kümeleme Giriş.mp4 22.7 MB
- 12 - Makine Öğrenmesi V - Denetimsiz Öğrenme/018 PCA (Temel Bileşen Analizi) Giriş.mp4 22.6 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/031 Gradient Boosting Machines - Tahmin.mp4 22.6 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/004 KNN - Tahmin.mp4 22.3 MB
- 03 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/020 Verinin Gösterimi.mp4 22.3 MB
- 15 - Twitter Analitiği/018 En Çok Retweet Edilen Tweetler.mp4 21.7 MB
- 07 - Modelleme Öncesi Hazırlık Veri Ön İşleme/016 Aykırı Gözlemler ile Mücadele Eylem Planı.mp4 21.6 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/011 Uygulama I - Reklam Tıklanma Olasılığı.mp4 21.6 MB
- 13 - R ile Büyük Veri Analitiği/006 Büyük Veri Ekosisteminin Diğer Üyeleri.mp4 21.5 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/012 Olasılığa Giriş - Poisson Dağılımı.mp4 21.4 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/017 CART - Tahmin.mp4 21.4 MB
- 16 - Veri Bilimi Projesi Hayat Döngüsü/004 Adım 1 İş Bilgisi, Problemin Tanımlanması ve Beklenti Yönetimi.mp4 21.1 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/019 Ridge Regresyon - Teori.mp4 21.0 MB
- 08 - Makine Öğrenmesi I - Giriş/013 Aşağısı Çok Karışık, Reçete var mı.mp4 20.8 MB
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/024 Tidy Data - Gathering.mp4 20.7 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/012 KNN - Tahmin.mp4 20.5 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/041 R Uygulaması - Bağımlı İki Örneklem T Testi.mp4 20.5 MB
- 14 - Metin Madenciliğine Giriş/010 Metin Görselleştirme Kelime Bulutu.mp4 20.4 MB
- 05 - Keşifçi Veri Analizi ve Veri Görselleştirme/013 Dağılım - Boxplot.mp4 20.4 MB
- 04 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/002 İstatistikten Nefret Edenler için İstatistik.mp4 20.2 MB
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/002 R You Ready.mp4 20.0 MB
- 03 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/017 İstatistiksel Düşünce Modelleri.mp4 20.0 MB
- 12 - Makine Öğrenmesi V - Denetimsiz Öğrenme/022 PCA Adım 3 - Temel Bileşen Skorları.mp4 19.8 MB
- 15 - Twitter Analitiği/019 Hashtag Tweet-Saat Dağılımı.mp4 19.7 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/065 Toparlayalım ).mp4 19.7 MB
- 13 - R ile Büyük Veri Analitiği/014 Büyük Veride Makine Öğrenmesi - Doğrusal Regresyon.mp4 19.6 MB
- 01 - Giriş/003 Eğitmen Hakkında Bilgilendirme.mp4 19.4 MB
- 16 - Veri Bilimi Projesi Hayat Döngüsü/001 Giriş.mp4 19.4 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/024 Random Forests - Model.mp4 19.3 MB
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/026 Tidy Data - Separating ve Unite.mp4 19.1 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/057 Korelasyon Analizi - Giriş.mp4 19.0 MB
- 04 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/010 İstatistiksel Düşünce Modelleri.mp4 18.9 MB
- 12 - Makine Öğrenmesi V - Denetimsiz Öğrenme/002 K-Means Giriş.mp4 18.6 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/013 Uygulama II - Ürün Girişi Hata Olasılığı.mp4 18.1 MB
- 15 - Twitter Analitiği/017 En Beğenilen Tweetler.mp4 18.0 MB
- 03 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/015 Çarpıklık.mp4 17.7 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/021 YSA - Teori.mp4 17.7 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/013 YSA - Tahmin.mp4 17.6 MB
- 03 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/005 Değişken ve Değişken Türleri.mp4 17.5 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/029 ElasticNet - Model.mp4 17.2 MB
- 13 - R ile Büyük Veri Analitiği/002 Giriş.mp4 17.1 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/047 R Uygulaması - İki Örneklem Oran Testi.mp4 17.1 MB
- 03 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/016 Basıklık.mp4 16.8 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/031 Uygulama VI - Gelir Odaklı AB Testi.mp4 16.1 MB
- 03 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/011 Merkezi Eğilimin Önemini Anlamak.mp4 16.1 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/025 Random Forests - Tahmin.mp4 16.0 MB
- 13 - R ile Büyük Veri Analitiği/012 Büyük Veri Görselleştirme.mp4 15.8 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/002 Basit Doğrusal Regresyon - Teori.mp4 15.8 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/017 PLS - Tahmin.mp4 15.7 MB
- 04 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/007 Merkezi Eğilim Ölçüleri.mp4 15.7 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/037 R Uygulaması - Nonparametrik Bağımsız İki Örneklem Testi.mp4 15.5 MB
- 03 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/008 Medyan.mp4 15.5 MB
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/025 Tidy Data - Spreading.mp4 15.3 MB
- 03 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/013 Standart Sapma.mp4 15.2 MB
- 08 - Makine Öğrenmesi I - Giriş/011 Parametre vs Hiperparametre, Parametre Tuning vs Model Tuning.mp4 15.2 MB
- 12 - Makine Öğrenmesi V - Denetimsiz Öğrenme/020 PCA Adım 1 - Standartlaştırma.mp4 15.2 MB
- 08 - Makine Öğrenmesi I - Giriş/006 Gözetimli Öğrenme vs Gözetimsiz Öğrenme.mp4 15.1 MB
- 03 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/019 Verinin Organize Edilmesi ve İndirgenmesi.mp4 14.7 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/026 Lasso Regresyon - Tahmin.mp4 14.7 MB
- 12 - Makine Öğrenmesi V - Denetimsiz Öğrenme/007 K-Means - Average Silhouette ile Optimum Küme Sayısı.mp4 14.6 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/011 PCR (Temel Bileşen Regresyonu) - Teori.mp4 14.5 MB
- 16 - Veri Bilimi Projesi Hayat Döngüsü/007 Adım 4 Özellik Mühendisliği.mp4 14.2 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/038 Hipotez Testleri - Bağımlı İki Örneklem T Testi.mp4 14.2 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/014 Olasılığa Giriş - Normal Dağılım.mp4 14.1 MB
- 04 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/004 Ölçülebileni Ölç Ölçülemeyeni Ölçülebilir Hale Getir.mp4 14.0 MB
- 16 - Veri Bilimi Projesi Hayat Döngüsü/009 Adım 6 Modelleme ve Model Başarı Değerlendirme.mp4 13.6 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/056 Hipotez Testleri - Parametrik vs Nonparametrik.mp4 13.2 MB
- 03 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/003 Popülasyon ve Örneklem.mp4 13.1 MB
- 12 - Makine Öğrenmesi V - Denetimsiz Öğrenme/012 Bölümleyici Hiyerarşik Kümeleme.mp4 12.9 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/031 Random Forests - Tahmin.mp4 12.7 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/061 R Uygulaması - Korelasyon Testi.mp4 12.6 MB
- 05 - Keşifçi Veri Analizi ve Veri Görselleştirme/010 Dağılım - Ridgeline.mp4 12.4 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/053 R Uygulaması - İkili Karşılaştırma.mp4 12.3 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/027 R Uygulaması - Problem & Veri Seti.mp4 12.2 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/002 KNN - Teori.mp4 12.1 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/024 Lasso Regresyon - Teori.mp4 11.6 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/048 Hipotez Testleri - Varyans Analizi.mp4 11.6 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/052 R Uygulaması - Tek Yönlü Varyans Analizi.mp4 11.3 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/035 Gradient Boosting Machines - Tahmin.mp4 11.2 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/007 SVR - Model.mp4 11.2 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/026 Uygulama V - Dönüşüm Oranı Güven Aralığı.mp4 11.2 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/025 CART - Teori.mp4 11.0 MB
- 04 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/008 Dağılım Ölçüleri.mp4 10.9 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/045 Uygulama VII - Dönüşüm Oranı AB Testi.mp4 10.6 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/062 R Uygulaması - Nonparametrik Korelasyon Testi.mp4 10.5 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/054 R Uygulaması - Alternatif Fonksiyon.mp4 10.4 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/042 R Uygulaması - Alternatif Fonksiyon.mp4 10.1 MB
- 04 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/009 Çarpıklık ve Basıklık Ölçüleri.mp4 9.3 MB
- 04 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/006 Veri, Değişken ve Ölçek Türleri.mp4 9.2 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/018 Hipotez Testleri - Tek Örneklem t Testi.mp4 9.2 MB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/008 SVR - Tahmin.mp4 8.9 MB
- 04 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/001 İstatistiksel Öğrenme.mp4 8.7 MB
- 08 - Makine Öğrenmesi I - Giriş/007 Regresyon Problemleri vs Sınıflandırma Problemleri.mp4 8.4 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/043 R Uygulaması - Nonparametrik Bağımlı İki Örneklem Testi.mp4 8.2 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/010 KNN - Teori.mp4 7.8 MB
- 03 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/014 Varyans.mp4 7.7 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/055 R Uygulaması - Nonparametrik Varyans Analizi.mp4 7.7 MB
- 03 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/010 Kartiller.mp4 7.7 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/040 R Uygulaması - Varsayım Kontrolü.mp4 7.4 MB
- 03 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/007 Aritmetik Ortalama.mp4 7.3 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/046 R Uygulaması - Problem & Veri Seti.mp4 7.2 MB
- 08 - Makine Öğrenmesi I - Giriş/004 Deterministik Modeller vs Stokastik Modeller.mp4 7.1 MB
- 03 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/012 Değişim Aralığı.mp4 6.5 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/030 Hipotez Testleri - Bağımsız İki Örneklem T Testi.mp4 6.4 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/017 Hipotez Testleri - Hipotez Testi Adımları.mp4 6.4 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/039 XGBoost - Tahmin.mp4 6.1 MB
- 08 - Makine Öğrenmesi I - Giriş/005 Doğrusal Modeller vs Doğrusal Olmayan Modeller.mp4 5.8 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/005 İstatistikler.mp4 5.6 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/060 R Uygulaması - Varsayım Kontrolü.mp4 5.6 MB
- 03 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/004 Gözlem Birimi.mp4 5.6 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/010 Olasılığa Giriş - Binom Dağılımı.mp4 5.6 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/009 Olasılığa Giriş - Bernoulli Dağılımı.mp4 5.4 MB
- 16 - Veri Bilimi Projesi Hayat Döngüsü/005 Adım 2 Literatür Taraması ve En İyi Uygulamaların Araştırılması.mp4 5.2 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/025 Hipotez Testleri - Tek Örneklem Oran Testi.mp4 4.8 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/020 Ridge Regresyon - Ayar Parametresi Lambda'nın Seçilmesi.mp4 4.7 MB
- 12 - Makine Öğrenmesi V - Denetimsiz Öğrenme/025 PCA - SON.mp4 4.6 MB
- 01 - Giriş/002 Udemy Bilgilendirme.mp4 4.6 MB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/028 ElasticNet - Teori.mp4 4.5 MB
- 03 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/009 Mod.mp4 4.2 MB
- 03 - Veri Okuryazarlığı (Opsiyonel)/001 Giriş.mp4 3.8 MB
- 07 - Modelleme Öncesi Hazırlık Veri Ön İşleme/021 Veri Standardizasyonu.mp4 3.1 MB
- 16 - Veri Bilimi Projesi Hayat Döngüsü/008 Adım 5 Veri Ön İşleme.mp4 2.9 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/044 Hipotez Testleri - İki Örneklem Oran Testi.mp4 2.6 MB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/028 R Uygulaması - Varsayım Kontrolü.mp4 2.5 MB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/037 XGBoost - Teori.mp4 2.4 MB
- 07 - Modelleme Öncesi Hazırlık Veri Ön İşleme/023 Veri İndirgeme.mp4 1.9 MB
- 14 - Metin Madenciliğine Giriş/002 veri-seti.zip 223.0 KB
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/017 data-sets.zip 36.8 KB
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/001 r-ile-programalamaya-giris.zip 13.3 KB
- 07 - Modelleme Öncesi Hazırlık Veri Ön İşleme/001 veri-on-isleme.zip 6.7 KB
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/001 siniflandirma-problemleri.Rmd.zip 6.3 KB
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/001 dogrusal-olmayan-regresyn.Rmd.zip 5.8 KB
- 13 - R ile Büyük Veri Analitiği/001 r-ile-buyuk-veri.zip 4.9 KB
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/001 kuzenler.Rmd.zip 3.8 KB
- 15 - Twitter Analitiği/001 twitter.Rmd.zip 3.4 KB
- 05 - Keşifçi Veri Analizi ve Veri Görselleştirme/001 kesifciverianalizi.Rmd.zip 3.3 KB
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/001 cikarimsal-istatistik.Rmd.zip 3.2 KB
- 12 - Makine Öğrenmesi V - Denetimsiz Öğrenme/001 gozetimsiz-ogrenme.Rmd.zip 3.0 KB
- 05 - Keşifçi Veri Analizi ve Veri Görselleştirme/001 Bölüm Kodları.html 86 bytes
- 06 - Veri Bilimi için İstatistik/001 Bölüm Kodları.html 71 bytes
- 02 - R ile Programlamaya Giriş (Opsiyonel)/001 Bölüm Kodları.html 70 bytes
- 14 - Metin Madenciliğine Giriş/002 Bölüm Veri Seti.html 61 bytes
- 11 - Makine Öğrenmesi IV - Sınıflandırma Modelleri/001 Bölüm Kodları.html 42 bytes
- 13 - R ile Büyük Veri Analitiği/001 Bölüm Kodları.html 42 bytes
- 07 - Modelleme Öncesi Hazırlık Veri Ön İşleme/001 Bölüm Kodları.html 41 bytes
- 09 - Makine Öğrenmesi II - Doğrusal Regresyon ve Kuzenleri/001 Bölüm Kodları.html 41 bytes
- 10 - Makine Öğrenmesi III - Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri/001 Bölüm Kodları.html 41 bytes
- 12 - Makine Öğrenmesi V - Denetimsiz Öğrenme/001 Bölüm Kodları.html 41 bytes
- 15 - Twitter Analitiği/001 Bölüm Kodları.html 41 bytes
Download Torrent
Related Resources
Copyright Infringement
If the content above is not authorized, please contact us via anywarmservice[AT]gmail.com. Remember to include the full url in your complaint.