|
via Udemy |
Go to Course: https://www.udemy.com/course/makine-ogrenmesi-yolculugu/
Certainly! Here's a comprehensive review, analysis, and recommendation for the Coursera course based on the details you've provided: --- **Course Review and Recommendation: A Practical Approach to Data Science and Machine Learning** **Overview:** This Coursera course offers an accessible and practical introduction to data science, tailored for beginners who want to understand not just the 'how,' but also the 'why' behind various data processing and machine learning techniques. The instructor emphasizes clarity on the applications of algorithms, coding, and parameters rather than merely providing theoretical knowledge, making it ideal for learners new to the field. **Strengths:** 1. **Learner-Centered Approach:** The instructor models the learning process by acting as a beginner, asking questions, and addressing common doubts that beginners face. This approach helps demystify complex topics and makes the material more approachable. 2. **Clear Focus on Practicality:** Instead of just theory, the course guides students through real-world data science projects, detailing each step, explaining the purpose behind each method, and illustrating how they fit into larger workflows. 3. **Comprehensive Content:** The course covers essential tools and techniques used in data science, including: - Machine learning models with SCIKIT-LEARN - Neural networks using TENSORFLOW and KERAS - Image processing with OPENCV - Basic Python for data science - Data manipulation with NUMPY and PANDAS - Data visualization using MATPLOTLIB and SEABORN 4. **Updated and Interactive:** The instructor commits to keeping the course content current and encourages questions, promising a flexible and engaging learning environment. **Potential Limitations:** - The course starts from scratch, which might be overwhelming for those with prior coding experience but minimal exposure to data science concepts. - Given the focus on practical application, some learners might wish for deeper theoretical explanations, which are less emphasized here. **Who Should Enroll?** - Beginners seeking a hands-on introduction to data science and machine learning. - Students or professionals who prefer learning through projects and real-world examples. - Anyone interested in understanding how data science algorithms and tools are used in practice, rather than just theoretical knowledge. **My Recommendation:** I highly recommend this course for beginners eager to build a solid foundation in data science. The instructor’s approach—to simulate the learner’s perspective and break down each step—makes complex topics much more approachable. Additionally, the course’s comprehensive coverage ensures you gain familiarity with vital tools and techniques, preparing you for more advanced studies or practical projects. **Final Thoughts:** This course stands out as an excellent starting point for those looking to understand data science from a practical perspective. It emphasizes comprehension, application, and ongoing engagement, which are crucial for mastering the field. If you're willing to invest time in learning the fundamental tools and enjoy a learner-friendly environment, this course is a worthwhile choice. --- Feel free to ask if you'd like a shorter summary or more specific details!
Bu tür eğitimlerin bana göre 2 problemi varİzlediğiniz videonun tamamının ekranı kaplaması ve ekranlar arası sürekli geçiş yapmakEğitmenlerin alanlarında uzman olmaları dolayısıyla başlangıç seviyesindeki bir öğrencinin ihtiyaçlarını ve sorunlarını tam olarak anlayamıyor olmalarıBenim de bu eğitimdeki amacım temelde bu iki problemi çözerken size bir veri bilimi projesi nasıl yapılır, hangi adımlar işlenir ve bu adımlar neden kullanılır bunu anlatmak.Kurs boyunca sizler gibi sıfırdan başlayan bir konuğum olacak ve dersleri sizinle beraber ona da anlatıyormuşum gibi dinleyeceksiniz. Böylece konuyu hiç bilmeyen birinin izlerken karşılaşabileceği soruları sizin yerinize o bana sormuş olacak.Eğitim sonunda sizi klavyeye basan robotlar yapmaktan ziyade neyi, ne için, nerede ve nasıl kullandığını bilen birisi yapmak için mümkün olduğu kadar bütün algoritmaları, kodları, parametreleri ve kodların içinde gördüğünüz diğer şeyi açıklamaya çalıştım. Fakat yine de aklınızda kalan soruları sormaktan çekinmeyin. Derslerin sürekli güncel tutulacağından ve sorularınızla şekilleneceğinden emin olabilirsiniz.Peki biz bu eğitimde ne işleyeceğizÇeşitli makine öğrenmesi modelleri kurmak için SCIKIT-LEARNYapay sinir ağları kurmak için TENSORFLOW & KERASGörüntü işleme için OPENCVOPSİYONEL (Konu hakkında hiç bilgisi olmayanlar için)Veri biliminde kullanılacak temel seviyede PYTHONSayısal operasyonları gerçekleştirmek için NUMPYVerilerin düzenlenmesi ve analiz için PANDASVerileri görselleştirmek ve görselleri düzenlemek için MATPLOTLIB ve SEABORN