Homepage Roadmaps Data Scientist Yol Haritası
Alt başlıkları kapat

Data Scientist Yol Haritası

1
İstatistik
Tanımlayıcı İstatistikler
P Değeri
Olasılık Tablosu
Hipotez Testi
Bayes Çıkarımı
Anlamlılık Seviyesi
Olasılık Dağılımları
Matematik
Data Scientist'ler için matematik
2
Lineer Cebir
Kalkulüs
Çizge Teorisi
Matris Faktorizasyonu
Kombinatorik
3
Programlama Becerileri
Terminal Kullanımı
Jupyter Notebook Kullanımı
Algoritma Yeterliliği ve Kod Optimizasyonu
Versiyon Kontrolü
4
Programlama Dilleri
Python
R
Veri Tabanı Sorgulama
SQL
5
İş Analitiği
Tableau
D3.js
A/B Testi
Metrik Tasarımı
Soft Skills
6
Mühendislik
Dağıtık Veri Tabanı Sistemi
Paralel Veri Tabanları
MapReduce
Hadoop Ekosistemi
Bulut Altyapısı Platformları
7
Veri Temizleme
Aykırı Değerler Yönetimi
Eksik Veri Yönetimi
8
Model Üretme
Sınıflandırma
Kümeleme
Tahmin Modelleme
9
Feature Engineering
Feature Engineering nedir?
10
Model Değerlendirme
In Sample vs Out of Sample
Aşırı Öğrenme ve Eksik Öğrenme
Ölçüm Metrikleri
Model Geliştirme
Regularization
Boyutsal Küçültme
Hiperparametre Optimizasyonu
Topluluk Yöntemleri
11
Algortimalar
Karar Ağacı
K Means
SVM
Lojistik Regresyon
Spektra Kümeleme
KNN
12
İleri Matematik Konseptleri
13
Derin Öğrenme
RNN (Yinelenen Sinir Ağları)
ANN (Yapay Sinir Ağları)
CNN (Evrişimsel Sinir Ağları)
14
NLP (Doğal Dil İşleme)
TF- IDF
POS Tagger
Gizli Markov Modeli
Duygu Analizi
15
Görsel Tanıma ve Bilgisayarlarla Görü
Bilgisayar Görüşü (Computer Vision)
Alt Başlıkları Kapat

Kolayca hayalinizdeki işe kavuşun!

Şimdi Kayıt Ol
Ücretsiz Kullanım