0. Makine Öğrenimi Hazırlık Projeleri

5. Uygulamalı Projeler ve Gerçek Hayat UygulamalarıProje 1: Web Trafiğinde A/B TestiBu projede, bir şirkete ait gerçek web trafiği verileriyle çalışarak iki farklı sayfa sürümünün kullanıcı dönüşüm oranlarına etkisini analiz edeceksiniz. Öğrenecekleriniz:Pandas ile trafik verilerini temizleme ve keşfetmet-testi ve hipotez testi gibi istatistiksel testleri uygulayarak dönüşüm oranlarını karşılaştırmaSonuçları görselleştirme ve veriyle yönlendirilen kararlar almaWeb sitesi performansını optimize etmek için uygulanabilir içgörülerle bir rapor oluşturmaProje 2: Makine Öğrenimi için Banka Verisi KeşfiBu pratik vakada, banka müşterilerine ait finansal veri setini analiz ederek örüntüler bulacak ve gelecekteki makine öğrenimi modelleri için veriyi hazırlayacaksınız. Odak noktaları:Pandas ve NumPy ile veri temizleme ve dönüştürmeSeaborn ile görsel keşif yaparak trendler ve korelasyonları belirlemeBetimleyici istatistiklerle müşteri davranışını anlamaTahmine dayalı modelleme için veri kümesini hazırlamaProje 3: Sigorta Verisi AnaliziBu projede, sigorta şirketi verileri ile poliçe maliyetlerini ve müşteri riskini etkileyen önemli faktörleri analiz edeceksiniz. Öğrenecekleriniz:Müşteri ve hasar verilerini temizleme ve dönüştürmeTrendleri ve anomalileri belirlemek için EDA tekniklerini uygulamaKararları desteklemek için betimleyici istatistik ve görselleştirme kullanmaRisk tahmin modelleri için veri hazırlamaProje 4: Kötü Amaçlı Yazılım Verisi AnaliziBu projede, kötü amaçlı yazılım içeren bir veri setini analiz ederek siber saldırı desenlerini ortaya çıkaracak ve güvenlik açıklarını önlemeye yardımcı olacaksınız. Odak noktaları:Kötü amaçlı yazılım verilerini temizle