En önemli bölümümüz birinci bölümdü. Temel prensipleri anladığımız taktirde işlemleri bir şekilde yapabiliriz, geri kalan kısım ise bu prensipleri uygulayacağımız kısımlardır. Burada çok detaya girmeden metin manipülasyonu için bazı fonksiyonları anlatacağız. Ardından ise eksik gözlem, aykırı gözlem ve bazı bariz …
Daha Fazlası >>
Veri Bilimi maceramızda bir önceki bölümde veri manipülasyonun öneminden ve prensiplerden bahsetmiştik. Bu bölümde ise dağınık veri setlerinden ve değişken dönüşümlerinden ve tarih formatından bahsedeceğiz. 3. Dağınık Verilerin Ortak Belirtileri Şuana kadar yaptıklarımızı kısaca örnekler üzerinde görelim. Sütun başlıkları birer …
Daha Fazlası >>
Elimizde her zaman iyi bir veri seti olmayacaktır. Özellikle bazı veriler için uzun ve yorucu veri manipülasyonları yapıldıktan sonra analiz, modelleme ve görselleştirme aşamasına geçilecektir. Bu yüzden veri manipülasyonu ve tidy data (düzenli veri) formatının veri bilimci adayları tarafından iyi …
Daha Fazlası >>
Elimizde tarihsel Boston hava durumu verisi var. 2014 Aralık’tan başlayarak 12 aylık bir veri, Dirty Data formatında, Sütun isimleri birer değer, Değişkenler yanlış kodlanmış, Eksik ve Aykırı gözlemlerimiz bulunmakta, ve daha nice problemler. AMACIMIZ: Veriyi analiz edebileceğimiz bir formata çevirmek. Veri …
Daha Fazlası >>
Büyük veri tamam peki ya büyük verinin analitiği? Büyük veri analitiğininde de çözülmüş olduğu durumda peki ya büyük veri kullanılarak üretilen veri bilimi projelerinin verimi, ölçeklenebilirliği, sürekliliği ve el değiştirme hızı? Yazının amacı veri bilimi projelerinin verimini artırmak, keşifsel analiz …
Daha Fazlası >>
Bu yazıda İstatistiksel A/B testi, doğru yöntemlerin nasıl seçileceği ve A/B testlerinde dikkat edilmesi gereken noktalara değinilip bir örnek yapılacaktır. İki bölümde ele alınacak yazının birinci bölümü kavramsal ve sonuç odaklı, ikinci bölüm teknik olarak arka plandaki testler ve bu …
Daha Fazlası >>
Apache Spark 2X’e geçtikten sonra dördüncü sürümünü genel kullanıma sundu. Son sürüm 2.3.0. Bu sürümle birlikte gelen bir çok yenilik arasında MLlib kütüphanesindeki OneHotEncoderEstimator da yer alıyor. Bu sınıf, makine öğrenmesinde veri hazırlığı aşamasında kategorik niteliklerin vektör haline getirilmesine katkıda bulunuyor. …
Daha Fazlası >>
Heh veriyi okuttuk sonunda. İşte veri, bakıyorum şöyle, veri bu ve önümde. Şimdi ne yapacağım? Öncelikle böyle durum ile karşı karşıya kalınması başlı başına bir problemi ifade etmektedir. DS (data science) proje döngüsü altında bir anda önünüze böyle …
Daha Fazlası >>
Veri Bilimi Projesi Nasıl Yapılır? Her DS (data science) projesini kapsayan akış döngüleri yapmak çok mümkün olamamaktadır. Fakat yine de içerisinde ML çıktısı olan projeler için bir DS proje döngüsü nasıl olmalıdır sorusu yanıtlanmaya çalışılacaktır. Microsoft’un dökümanlarında yer alan bir …
Daha Fazlası >>
Merhaba Veri Bilimci Adayı! Hemen LinkedIn profilini güncelleyerek ilk adımı at: Data Scientist Candidate, Data Science Enthusiast ya da Data Science Researcher. Kendini hazır hissetmesen de yaz, kimse anasının karnından veri bilimci doğmuyor. Bu profil, motivasyonunu herkesin sürekli görmesini sağlarken …
Daha Fazlası >>
Veri Bilimi Okulu Veriye Dair Her Şey