- Miuul yaz kampı içeriklerini bu repoda detaylı bir şekilde paylaşıyor olacağım.
- Bu repo haftalık verilen içeriklere göre videoları izledikçe eklenecektir.
- Kamp içerikleri eğer ilginizi çekerse daha çok kişinin görmesi ve faydalanması için ⭐ vermeyi unutmayın.
- Konu kapsamı aşağıdaki gibi sıralanabilir.
- Kamp kapsamında ilk olarak sistemden videoları kendimiz izliyoruz. Sonra Miuul mentörleri ile haftada bir gün görüşme yaparak eksiklikleri gideriyoruz.
- Bu harika kamp için Vahit Keskin hocama ve tüm Miuul ailesine teşekkür ederim.
- Çalışma Ortamı Ayarları
- Veri Yapıları
- Fonksiyonlar
- Koşullar
- Döngüler
- Comprehensions
- Python ile Veri Analizi: NumPy
- Python ile Veri Analizi: Pandas
- Matplotlib Kütüphanesi
- Seaborn Kütüphanesi
- Gelişmiş Fonksiyonel Keşifçi Veri Analizi
- Özellik Mühendisliği Nedir?
- Aykırı Değer Analizi(Outliers)
- Eksik Veri Analizi(Missing Values)
- Encoding Scaling
- Label Encoding
- One Hot Encoding
- Rare Encoding
- Özellik Ölçeklendirme (Feature Scaling)
- Feature Extraction(Özellik Çıkarımı)
- Binary Features
- Text Features
- Date Features
- Feature Interactions
- Uygulama
- Bitirme Projesi 1
- Bitirme Projesi 2
- Makine Öğrenmesi Nedir?
- Değişken Türleri
- Sayısal Değişkenler
- Kategorik Değişken
- Bağımsız Değişken
- Bağımlı Değişken
- Öğrenme Türleri
- Denetimli Öğrenme
- Denetimsiz Öğrenme
- Pekiştirmeli Öğrenme
- Problem Türleri
- Model Başarısı Değerlendirme Yöntemleri
- Model Doğrulama Yöntemleri
- Sınama Seti Yöntemi
- K-Katlı Çapraz Doğrulama
- Yanlılık Varyans Değiş Tokuşu
- Doğrusal Regresyon
- Lojistik Regresyon
- Proje 1
- KNN
- CART (Classification And Regression Trees)
- Random Forest
- Gradient Boosting Machines
- XGBoost (Extreme Gradient Boosting)
- LightGBM (Light Gradient Boosting)
- CatBoost
- Dengesiz Veri Setleri
- Ev Fiyat Tahmin Modeli Oluşturma
- Müşteri Terk Tahmin Modeli Oluşturma
- Denetimsiz Öğrenme
- K - Means
- Hiyerarşik Kümeleme Analizi
- Temel Bileşen Analizi
- Pipeline