|
via Udemy |
Go to Course: https://www.udemy.com/course/veri-bilimi-yolculugu/
Certainly! Here is a comprehensive review and recommendation for the Coursera course based on the provided details: --- **Course Review and Recommendation: Data Science and Machine Learning Fundamentals** **Overview:** This Coursera course offers a practical introduction to data science and machine learning, tailored especially for beginners. The course aims to bridge the gap between high-level theoretical concepts and real-world applications, making it an ideal starting point for anyone interested in understanding how data science projects are structured, executed, and utilized. **Strengths:** 1. **Focus on Practicality:** The instructor emphasizes not just theoretical knowledge but also the practical steps involved in a data science project. Students will learn what to do, why they do it, where it is applied, and how different techniques and algorithms work together. 2. **Student-Centric Approach:** The instructor adopts an innovative method by gradually introducing students to the concepts as if explaining to someone with no prior knowledge. Discussions are structured to anticipate beginner questions, making complex topics more accessible. 3. **Comprehensive Content Covering Key Tools:** The course covers essential Python libraries—NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, and Scikit-learn—providing students with a hands-on understanding of data manipulation, visualization, and modeling. 4. **Diverse Machine Learning Models:** The curriculum includes a broad spectrum of machine learning algorithms such as Linear and Polynomial Regression, Decision Trees, Random Forests, Support Vector Machines, Clustering techniques, and ensemble methods like AdaBoost and Gradient Boosting. **Weaknesses:** 1. **Potential Overwhelm for Absolute Beginners:** While the course is designed to be beginner-friendly, the depth and breadth of content could be challenging for students with no prior programming or statistical background. 2. **Video Format:** One concern mentioned is that the course videos cover the entire screen, which might not be ideal for learners who prefer more flexible or segmented viewing experiences. However, this is a minor issue compared to the content quality. **Who Should Take This Course?** - Aspiring data scientists and machine learning enthusiasts starting from scratch. - Students and professionals seeking a practical understanding of how data science projects are conducted. - Individuals interested in learning the application of algorithms rather than just theoretical concepts. **Final Recommendation:** This course stands out for its applied focus, beginner-friendly teaching style, and comprehensive coverage of fundamental data science and machine learning tools. If you're looking for a course that not only teaches you the concepts but also guides you through the entire project process—including data analysis, visualization, and model building—this is an excellent choice. **Pro tip:** Don’t hesitate to ask questions and engage with the course updates. The instructor's approach emphasizes continual learning and adaptation based on students’ needs, making it a valuable resource in your data science journey. --- **Overall, I highly recommend this course to beginners and intermediate learners who want to understand the 'why' and 'how' behind data science projects in an accessible and engaging manner.**
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.Makine öğrenmesi bölümünde konuya sizler gibi sıfırdan başlayan bir konuğum olacak ve dersleri sizinle beraber ona 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 işleyeceğizVeri biliminde kullanılacak temel seviyede PYTHONSayısal operasyonları gerçekleştirmek için NUMPYVerilerin düzenlenmesi ve analiz için PANDASVerileri görselleştirmek ve görselleri düzenlemek için MATPLOTLIB ve SEABORNVe son olarak makine öğrenmesi modelleri kurmak için SCIKIT-LEARNMakine öğrenmesi bölümünde öğreneceğimiz makine öğrenmesi modelleri deLineer RegresyonPolinom RegresyonRidge - Lasso - ElasticNetLojistik RegresyonDecision TreeRandom ForestAdaBoost - Gradient BoostingK - Nearest NeighborsSupport vector MachinesK - Means ClusteringHiyerarşik KümelemeDBSCAN