|
via Udemy |
Go to Course: https://www.udemy.com/course/istatistik-python-adan-zye-temel-istatistik-bilimi-6/
Certainly! Here's a detailed review and recommendation for the Coursera course based on the provided information: --- **Course Review and Recommendation: Python and Statistics for Artificial Intelligence** Are you looking to dive deep into artificial intelligence and data science? This course on Coursera offers an excellent pathway from beginner to advanced levels, with a special focus on Python programming and statistics—a crucial foundation for AI development. **Course Content Overview:** This course is the sixth part of a comprehensive 7-step AI journey. It seamlessly combines coding, statistical concepts, and practical applications to prepare learners for real-world AI algorithms. The curriculum covers: - **Python from Zero to Pro:** Begin by coding step-by-step, ensuring you understand each line's purpose. - **Data Science & Data Visualization:** Learn how to handle data and present insights visually. - **Machine & Deep Learning:** Understand core algorithms and neural networks. - **Statistics:** Gain critical statistical knowledge essential for AI, including probability, hypothesis testing, regression, and more. **What makes this course stand out?** - **Hands-on Coding:** Every lesson starts from scratch with coding, making it perfect for beginners who want to learn by doing. - **Downloadable Templates:** Receive Python templates and codes to practice and implement in your projects. - **Theoretical Understanding:** Alongside practical coding, the course emphasizes the underlying logic, theories, and reasons behind each code. - **Supportive Environment:** A team of professional data scientists is available to answer questions within 72 hours, providing valuable assistance throughout your learning process. - **Focus on Statistics:** The course uniquely integrates statistics, explaining concepts like probability, distributions, hypothesis testing, and correlation, which are vital for AI's success. **Who Is This Course For?** - Beginners with little to no coding experience eager to learn Python. - Data enthusiasts aiming to strengthen their statistical foundation. - Aspiring AI specialists looking for comprehensive, practical knowledge. **Pros & Cons:** - **Pros:** Rich content, practical coding exercises, supportive community, integration of theory and practice. - **Cons:** The course materials are delivered in Turkish (despite the English description), so non-Turkish speakers may need translation support. **Final Thoughts & Recommendation:** If you are comfortable with Turkish language instruction and want a thorough, practical introduction to Python programming and statistics for AI, this course is highly recommended. It equips you with vital coding skills, statistical understanding, and real-world examples, making it an ideal stepping stone toward mastering artificial intelligence. **Where to Enroll?** Head to Coursera and enroll today to start your AI journey with confidence! --- Let me know if you'd like a shorter summary or assistance with any specific part!
Merhaba arkadaşlar,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 sağlayacaktırTeori 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 DATAData Nedir?Level of Measurements (Ölçülme Ölçeği)Population vs SampleCentral Tendency (Merkezi Eğilim)Dispersion (Dağılım)QuartilesBivariate Data and Covariance (İki Değişkenli Veri ve Kovaryans)Pearson Correlation Coefficient (Pearson Korelasyon Katsayısı)Spearman Rank Coefficient (Spearman Rank Katsayısı)Effect sizeProbability (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 DistributionsUniform DistributionsBinomial DistributionsPoisson DistributionsContinuous Probability DistributionsPDF - CDFGaussian (Normal) Distributions and Z-ScoreStatistics (İstatistik)Sampling (Örnekleme)Central Limit Theorem (Merkezi Limit Teoremi)Standard ErrorHypothesis TestingHypothesis Testing Real-World Örneği 1Hypothesis Testing Real-World Örneği 2Type 1 ve Type 2 ErrorsT-DistributionA/B TestANOVA (Analysis of Variance)ANOVA Nedir?F DistributionChi-Square AnalysisChi-Square Analysis Nedir?Chi-Square Analysis ÖrnekRegressionLinear RegressionMultiple Linear RegressionPolynomial Regressionİçeriğin İngilizce olması sizi yanıltmasın arkadaşlar. Derslerim tamamen Türkçedir. Hemen kaydolun ve bir an önce başlayalım.