Miuul Data Science Path

Miuul Data Science Path kapsamında tüm çalışamaları bu repoda detaylı bir şekilde paylaşıyor olacağım.
Path içerikleri eğer ilginizi çekerse daha çok kişinin görmesi ve faydalanması için ⭐ vermeyi unutmayın.
Konu kapsamı aşağıdaki gibi sıralanabilir.
Bu harika path için Vahit Keskin hocama ve tüm Miuul ailesine teşekkür ederim.

1. Bölüm Veri Bilimi ve Yapay Zekaya Giriş

Özellik Mühendisliği Nedir?
Aykırı Değer Analizi(Outliers)
Eksik Veri Analizi(Missing Values)
Encoding Scaling
- Label Encoding
- One Hot Encoding
- Rare Encoding
- Özellik Ölçeklendirme (Feature Scaling)
Feature Extraction(Özellik Çıkarımı)
- Binary Features
- Text Features
- Date Features
- Feature Interactions
Uygulama
Proje 1
Proje 2

Makine Öğrenmesi Nedir?
Değişken Türleri
- Sayısal Değişkenler
- Kategorik Değişken
- Bağımsız Değişken
- Bağımlı Değişken
Öğrenme Türleri
- Denetimli Öğrenme
- Denetimsiz Öğrenme
- Pekiştirmeli Öğrenme
Problem Türleri
Model Başarısı Değerlendirme Yöntemleri
Model Doğrulama Yöntemleri
- Sınama Seti Yöntemi
- K-Katlı Çapraz Doğrulama
Yanlılık Varyans Değiş Tokuşu
Doğrusal Regresyon
Lojistik Regresyon
Maaş Tahmini Projesi
THY Sektör Projesi
KNN(K-En Yakın Komşu)
CART (Classification and Regression Trees)
Random Forest
Gradient Boosting Machines
XGBoost (Extreme Gradient Boosting)
LightGBM (Light Gradient Boosting)
CatBoost
Dengesiz Veri Setleri
Scoutium Makine Öğrenmesi ile Yetenek Avcılığı Sınıflandırma
Ev Fiyat Tahmin Modeli Oluşturma
Müşteri Terk Tahmin Modeli Oluşturma
Denetimsiz Öğrenme - K - Means - Hiyerarşik Kümeleme Analizi - Temel Bileşen Analizi
Pipeline
FLO Gözetimsiz Öğrenme İle Müşteri Segmentasyonu