Eğitim İçeriği
1. Introduction to Machine Learning
- What is Machine Learning
- How it extends data analysis
-
Common business use cases:
- Sales forecasting
- Customer segmentation
- Churn prediction
2. From Data Analysis to Machine Learning
- Recap: working with data in Pandas
- Moving from descriptive to predictive analysis
- Defining a Machine Learning problem
3. Machine Learning Workflow (Simplified)
- Preparing the dataset
- Splitting data (train vs test)
- Training a model
- Making predictions
4. Data Preparation for Machine Learning
- Handling missing values
- Encoding categorical variables
- Feature selection (basic)
- Scaling (conceptual overview)
5. Supervised Learning (Hands-on)
Regression
- Linear Regression
- Use case: predicting numerical values (e.g. sales, demand)
Classification
- Logistic Regression
- Use case: binary outcomes (e.g. churn, fraud)
6. Unsupervised Learning
Clustering
- K-means clustering
- Use case: customer segmentation
7. Model Evaluation (Simplified)
- Train vs test performance
- Accuracy (classification)
- Basic error understanding (regression)
8. Interpreting Results
- Understanding model outputs
- Identifying patterns and trends
- Translating results into business insights
9. Practical End-to-End Example
- Load dataset
- Prepare and clean data
- Train a model
- Evaluate performance
- Extract insights
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
Prerequisites
- Basic Python knowledge
- Familiarity with Pandas and working with datasets
- Understanding of basic data analysis concepts
Target Audience
- Data Analysts
- Business Analysts with basic Python knowledge
- Professionals who completed Python for Data Analysis or equivalent
- Beginners in Machine Learning
Danışanlarımızın Yorumları (2)
ML ekosistemi sadece MLFlow değil, aynı zamanda Optuna, HyperOpt, Docker ve Docker-Compose gibi araçları da içerir.
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Eğitim - MLflow
Yapay Zeka Çevirisi
Kubeflow eğitimine uzaktan katılabilmek çok keyifli oldu. Bu eğitim, AWS hizmetleri, K8s ve Kubeflow etrafındaki tüm devOps araçları konularında bilgilerimi pekiştirmemi sağladı; bu konuyu doğru şekilde ele almak için gerekli temellerdir. Malawski Marcin'in sabrı ve profesyonellikle eğitimini ve en iyi uygulama önerilerini sunması için teşekkür etmek istiyorum. Malawski, konuyu farklı açılarla ve Ansible, EKS kubectl, Terraform gibi farklı dağıtım araçlarıyla ele alıyor. Şimdi kesinlikle doğru uygulama alanına girdiğime ikna oldum.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Eğitim - Kubeflow
Yapay Zeka Çevirisi
