Bu Çalışmada 31 Makine Öğrenmesi Algoritması, 22 Makine Öğrenmesi Metodu, 33 Python Kütüphanesi, 14 Özgün Veri Seti İle Sosyal Bilimlerin Özellikle Ekonomi, Finans, İşletme Alanlarına Dair Örnek Uygulamalar Yer Almaktadır.
Bunun Yanı Sıra, Python İle Arayüz Oluşturma, Özgün Veri Seti Oluşturmak İçin Web Sayfalarından Veri “Tırtıklama”, Veri Setlerini Türkçeye Çevirme, Veri Görselleştirme… Gibi Uygulamalar Da İlaveten Ele Alındı.
Emlak Piyasası, İkinci El Araç Piyasası, Üretim-Satış-Müşteri Süreçlerinin Optimizasyonu, Döviz Ve Hisse Senedi Alım-Satımı İçin Algortimik İşlemler Ve Al-Sat Sinyalleri Oluşturma, Makro Ekonomi, Seçim Tahmini Ve Koalisyon Analizi, Market Sepeti Analizi…
Veriye Dayalı Çalışma Yapmak İsteyen Herkes, Öğrenciler, Araştırmacılar, Özel Sektör Temsilcileri; Ama Özellikle De Ekonomi, Finans, İşletme Gibi Sosyal Bilim Eğitimi Almış Olanlar, Veri Tutkunları, Dünyanın En Kolay Öğrenilen Kodlama Dili Python İle Dünya Çapında Binlerce Gönüllü Tarafından Hazırlanmış Tamamen Ücretsiz Kolay Uygulanabilen Paketlerle Kısa Sürede Kolayca Sonuç Alabilecek.
İçindekiler:
Makine Öğrenmesinin Temel Kavramları
Makine Öğrenmesinin Aşamaları
Veri Bilimi Ve Python
Denetimli Öğrenme (Supervısed Learnıng):
• Regresyon
• Sınıflandırma
Denetimsiz Öğrenme (Unsupervısed Learnıng)
• Kümeleme
• Boyut Azaltma
• Birliktelik Kuralları
Arayüz Oluşturma
Web Sayfalarından Veri Tırtıklama (Scrapıng)
3d Veri Görselleştirme
Veri Setlerini Türkçeye Çevirme
