Veri Bilimi
Bu kategoride veri bilimi alanı ile ilgili uygulamalar, teorik bilgiler, hap bilgiler verilmektedir.
Python Veri hazırlığı Veri Ön İşleme

Python Pandas float_format

Merhaba. Pandas dataframe çıktılarını incelemek için çoğu zaman df.head() metodunu kullanırız. Ancak bazen ondlıklı sayıların gösteriminde noktadan sonra çok fazla rakam olur ve bu çıktının...

Python Veri hazırlığı Veri Ön İşleme

Python Pandas float_format

Merhaba. Pandas dataframe çıktılarını incelemek için çoğu zaman df.head() metodunu kullanırız. Ancak bazen ondlıklı sayıların gösteriminde noktadan sonra çok fazla rakam olur ve bu çıktının...

Python Uygulama Veri hazırlığı Veri Ön İşleme

Python Pandas ile Aynı Anda Birden Fazla Excel Dosyasını Okumak

Dosya veri kaynakları arasında csv uzantılı dosyalar kadar excel dosyaları da bulunmaktadır. Pandas kütüphanesi her ne kadar bize bir .xls veya .xlsx uzantılı excel dosyalarını...

Genel bir bakış Büyük Veri Spark Veri hazırlığı Veri Ön İşleme

Spark Dataframe İçindeki Kategorik Nitelikleri Otomatik Olarak Seçmek

Merhaba. Spark dataframe ile çalışırken zaman zaman içindeki kategorik değişkenleri seçeriz. Özellikle makine öğrenmesi öncesinde veri hazırlığı aşamasında bunu mutlaka yapmalıyız. Çünkü kategorik nitelikler veri hazırlığı...

Büyük Veri Genel bir bakış İstatistik Lojistik Regresyon Makine Öğrenmesi R Regresyon Veri Bilimi

Kategorik Veri Analizi ve Shiny Web Uygulamaları – 5

Bundan önceki yazılarımda totaliter yönetim yapısını, halkın baskıcı bir yönetim sisteminin içerisine sokuşturulması ve içeride zorla tutulması şeklinde işlemiştik. Peki halk bu sistemin içerisinde kendi...

Büyük Veri Genel bir bakış İstatistik Lojistik Regresyon Makine Öğrenmesi R Veri Bilimi

Kategorik Veri Analizi ve Shiny Web Uygulamaları – 4

Günümüzde gelişen teknolojilerle birlikte elimizdeki verileri kullanarak matematiksel modeller oluşturup, araştırılan konular hakkında tahminlemeler yapabiliyoruz. Bunu istatistik ile, yani belirli bir hata payı ile yapıyoruz....

Genel bir bakış Lojistik Regresyon Makine Öğrenmesi R Regresyon Veri Bilimi

Kategorik Veri Analizi ve Shiny Web Uygulamaları – 1

Canlılar milyonlarca yıldır belirli durumlarda hayatta kalabilmek için geçmiş tecrübelerden, günümüz diliyle geçmiş Data’lardan faydalanarak bazı hayatta kalma yöntemleri geliştirmiştir. Bu yöntemler bazen avlanma stratejileri...

Birliktelik Kuralları Analizi Genel bir bakış Veri Bilimi

IBM SPSS Modeler ile Birliktelik Kuralları Analizi (Association Rules Analysis with IBM SPSS Modeler)

IBM SPSS Modeler, SPSS ailesinin veri madenciliği süreçlerinde (bu sürecin multidisipliner olduğunu hatırlatmak gerek) içerisinde Supervised, Association ve Segmentation algoritmaları ile bazı Python {XGBoost (Linear ve...

Birliktelik Kuralları Analizi Genel bir bakış R Veri Bilimi

R ile Birliktelik Kuralları Analizi (Association Rules Analysis with R Project)

Merhaba, Bir önceki yazımda Birliktelik Kuralları Analizi (Association Rules Analysis) ilgili R kodlarını paylaşacağımı belirtmiştim. Dilerseniz hızlıca başlayalım. R üzerinde Birliktelik Kuralları Analizi için kullanacağım...

Genel bir bakış R Uygulama Araçları Veri Bilimi Veri Görselleştirme

Kod Yazmadan R Programında Neler Yapılabilir ?

İleri düzey kod yazamayanlar için R programı…  Utku Kubilay ÇINAR   R programında, verilerinizi analiz etmek ve veri bilimi yolunda işlemlerinizi(profesyonel ya da amatör) gerçekleştirebilmek...

Genel bir bakış Python Veri hazırlığı Veri Ön İşleme

Python ile Tidy Data

Veri bilimci olarak, veri setlerini standartlaştırılmış bir yapı halinde kullanmaya alışmamız lazım. Veri temizleme, veri bilimideki en sık yapılan iştir. İstediğiniz veri ile uğraşın yada...

×

Bir Şeyler Ara