Veri Bilimi için Betimleyici İstatistik & Olasılık Temelleri

Yeni nesil uzaktan öğrenme teknikleri ile veri biliminde uzmanlaşmak için gerekli matematiksel temelleri öğreneceğiniz ilk kursumuza hoşgeldiniz! Veri bilimi alanında yüksek lisanslı veri profesyoneliyle beraber, yapay öğrenme (makine öğrenimi) ve veri görselleştirmenin temelleri olan matematiksel konuları kavrayacaksınız. Bu kursta:Başlamadan Önce• Matematik - Veri Bilimi İlişkisi• Neler Öğreneceksiniz - Betimleyici İstatistik Temelleri• Neler Öğreneceksiniz - Olasılık Teorisine GirişBetimleyici İstatistik Temelleri• Veri Tipleri• Veri Tiplerinin Özellikleri• Veri Tipleri ile Yapılabilecekler• Veri Tiplerine göre Betimleyici İstatistikler• Veri Tiplerine göre Yorumlayıcı İstatistikler • Merkezi Eğilim• Merkezi Eğilim için Betimleyici İstatistikler• Histogram Grafiği• Dağılım Eğilimi• Dağılım Eğilimi için Betimleyici İstatistikler• Boxplot (Kutu Grafiği)• Standart Sapma• Standart Sapma Pratik Kullanımı• Chebyshev Teoremi• Değişkenlerin Birlikteliği• Kovaryans (Covariance)• Pearson Korelasyon (Correlation)• Spearman Korelasyonu• Nedensellik• Örneklem• Neden Örneklem?• Örneklem Teknikleri• Örneklem Hataları• Örneklem Dağılımları Olasılık Teorisine Giriş• Olasılık• Sayma Teknikleri• Örnek Uzay• Olay Olasılıkları• Koşullu Olasılık• Bağımlı / Bağımsız Olaylar• Bayes Teoremi• Rastsal Değişkenler• Olasılık / İstatistik Dağılımları• pdf / CDF Fonksiyonları• Kesikli (Discrete) Dağılımlardan Bernoulli Dağılımı• Kesikli (Discrete) Dağılımlardan Binomial Dağılımı• Kesikli (Discrete) Dağılımlardan Geometric Dağılım• Kesikli (Discrete) Dağılımlardan Poisson Dağılımı• Devamlı (Continuous) Dağılımlardan Uniform (Te