Veri Analizi Eğitimleri

Yeniden kullanılabilir ve verimli Python fonksiyonlarını nasıl yazacağınızı keşfedin. Parametreleri, return deyimini ve lambda gibi ileri konuları öğrenin. Kodunuzu main() ve diğer en iyi uygulamalarla daha iyi organize edin.

Python'da ydata-profiling kütüphanesini kullanarak çok sayıda özelliğe sahip veri kümeleri için ayrıntılı raporlar oluşturmayı öğrenin.

Google Sheets’te VLOOKUP() kullanarak büyük veri kümelerinde saniyeler içinde arama yapmayı, bulmayı ve veri çekmeyi öğrenin.

Excel’de iki sütunu & ampersand işlecini veya özel bir ayırıcıyla CONCAT() işlevini kullanarak birleştirin. Ya da boş hücreleri yok saymanıza olanak tanıyan TEXTJOIN()’u kullanın.

Makine öğrenmesinde veri ön işleme için normalize etme ve standartlaştırmanın temel farklarını, kullanım alanlarını ve uygulamasını keşfedin.

Windows, macOS ve Linux'ta Pip ve Python'u nasıl yükselteceğinize dair adım adım talimatlarımızı okuyun. Ortamınızı güncel ve uyumlu tutun.

Tek bir formülde karmaşık ölçütleri nasıl ele alacağınızı keşfedin. Raporlamanızı zamandan tasarruf edecek, çabayı azaltacak ve hataları düşürecek şekilde geliştirin.

Bu eğitimde R'de PCA uygulamayı öğrenin. Veriyi normalize edin, princomp() ile temel bileşenleri hesaplayın ve sonuçları scree plot ve biplot ile görselleştirin.

Power BI Report Builder ile kurulumdan tasarıma ve yayımlamaya kadar piksel hassasiyetinde sayfalandırılmış raporlar oluşturmayı öğrenin.

Kuramsal temeline hakim olarak OLS regresyonunda güven kazanın. Excel, R ve Python'da basit uygulamaların nasıl yapıldığını keşfedin.

Python'da bir sayıyı round(), format() ve string biçimlendirme teknikleri gibi yöntemlerle 2 ondalık basamağa yuvarlayarak hassasiyeti nasıl artıracağınızı öğrenin.

Python'un pop() yöntemini kullanarak listelerden ve sözlüklerden öğeleri nasıl kaldıracağınızı, yineleme sırasında nasıl öğe kaldıracağınızı öğrenin. IndexError ve KeyError gibi yaygın hatalardan kaçınmayı öğrenin.