Harvard Üniversitesi’nden Ücretsiz ve Sertifikalı Veri Bilimi Kursları

i 5

Dünyanın en iyi üniversiteleri arasında yer alan Harvard Üniversitesi, tüm dünyadan öğrenciler ve kendilerini geliştirmek isteyenler için online ücretsiz kurslar sunuyor.
Harvard Üniversitesi’nin online öğrenme platformu olan Harvard Online Learning, dünya genelinde herkesin kullanımına açık bir şekilde online dersler sunar. Bu platform, çeşitli konularda (sanat, işletme, teknoloji, sağlık, hukuk, bilimler ve daha fazlası) yüzlerce ücretsiz ve ücretli online ders sunar. Dersler, interaktif öğrenme materyalleri, video dersleri, quizler, testler ve canlı web seminerleri gibi öğrenme araçları içerir.

Harvard Online Learning platformunda yer alan ücretsiz dersler, herkesin kaydolabileceği ve tamamlayabileceği MOOC’lerdir (Açıkça Çevrimiçi Kurslar). Ücretli dersler, sertifika programları, kısa süreli dersler ve uzaktan eğitim lisans ve lisansüstü programları gibi farklı öğrenme seçenekleri sunar.

Harward Learning sayesinde ücretsiz ulaşabileceğiniz ve bitirdikten sonra sertifika alabileceğinizi veri bilimi eğitimlerini sizler için derledik.

Veri Bilimi: Makine Öğrenimi

Belki de en popüler veri bilimi metodolojileri makine öğreniminden geliyor. Makine öğrenimini diğer bilgisayar güdümlü karar süreçlerinden ayıran şey, verileri kullanarak tahmin algoritmaları oluşturmasıdır. Makine öğrenimini kullanan en popüler ürünlerden bazıları, posta servisi tarafından uygulanan el yazısı okuyucuları, konuşma tanıma, film öneri sistemleri ve spam dedektörleridir.

Veri Bilimi Profesyonel Sertifika Programımızın bir parçası olan bu kursta, popüler makine öğrenimi algoritmalarını, temel bileşen analizini ve bir film öneri sistemi oluşturarak düzenlileştirmeyi öğreneceksiniz.

png clipart data science venn diagram computer science machine learning science text scientist

Eğitim verileri ve potansiyel olarak tahmine dayalı ilişkileri keşfetmek için bir veri kümesinin nasıl kullanılacağı hakkında bilgi edineceksiniz. Film öneri sistemini oluştururken, gelecekteki veri kümelerinin sonucunu tahmin edebilmek için eğitim verilerini kullanarak algoritmaları nasıl eğiteceğinizi öğreneceksiniz. Ayrıca, çapraz doğrulama gibi aşırı eğitim ve bundan kaçınmak için teknikler hakkında da bilgi edineceksiniz. Tüm bu beceriler makine öğrenimi için temeldir.

Kursa başlamak ve bitirme sertifikanızı almak için tıklayınız

Yüksek Boyutlu Veri Analizi

Veri analizi ve yorumlama ile ilgileniyorsanız, bu sizin için veri bilimi kursudur. Mesafenin matematiksel tanımını öğrenerek başlıyoruz ve bunu, boyut azaltma ve çok boyutlu ölçeklendirme için tekil değer ayrışmasının (SVD) kullanımını ve bunun ana bileşen analizine bağlantısını motive etmek için kullanıyoruz. Toplu etki hakkında bilgi edineceğiz: bugün genomikteki en zorlu veri analizi problemi ve tekniklerin parti etkilerini tespit etmek ve ayarlamak için nasıl kullanılabileceğini açıklayacağız. Özellikle, ana bileşen analizini ve faktör analizini açıklayacağız ve bu kavramların veri görselleştirmesine ve yüksek verimli deneysel verilerin veri analizine nasıl uygulandığını göstereceğiz.

veri analiz s reci l

Son olarak, makine öğrenimine kısa bir giriş yapıyor ve bunu yüksek verimli verilere uyguluyoruz. Kümeleme analizinin arkasındaki genel fikri açıklıyoruz ve K-ortalamalarını ve hiyerarşik kümelemeyi tanımlıyoruz ve bunların genomikte nasıl kullanıldığını gösteriyoruz ve eğitim kümeleri, test kümeleri, hata oranları ve çapraz doğrulama kavramlarıyla birlikte en yakın komşular gibi tahmin algoritmalarını açıklıyoruz.

Kursa başlamak ve bitirme sertifikanızı almak için tıklayınız

İstatistik ve R

R ile verileri analiz ederken, p değerlerini ve güven aralıklarını anlamak ve hesaplamak için istatistiksel çıkarımın temellerini öğreneceğiz. R programlama örneklerini, kavramlar ve uygulama arasındaki bağlantıyı kurmaya yardımcı olacak şekilde sunuyoruz. R programlama gerektiren problem kümeleri, temel veri analizlerini anlama ve uygulama yeteneğini test etmek için kullanılacaktır. Yeni veri kümelerini keşfetmek ve en uygun yaklaşımı belirlemek için görselleştirme tekniklerini kullanacağız. Sağlam istatistiksel teknikleri, veriler standart yaklaşımların gerektirdiği varsayımlara uymadığında alternatif olarak tanımlayacağız. Verileri analiz etmek için R komut dosyalarını kullanarak, tekrarlanabilir araştırma yürütmenin temellerini öğreneceksiniz.

maxresdefault

Öğrencilerimizin eğitim geçmişindeki çeşitlilik göz önüne alındığında, diziyi yedi bölüme ayırdık. İlginizi çeken tüm serileri veya bireysel kursları alabilirsiniz. Eğer bir istatistikçiyseniz, ilk iki veya üç dersi atlamayı düşünmelisiniz, benzer şekilde, biyologsanız, giriş biyolojisi derslerinden bazılarını atlamayı düşünmelisiniz. Sınıfın istatistik ve programlama yönlerinin ilk üç derste nispeten hızlı bir şekilde zorluk çektiğini unutmayın. Üçüncü ders, hiyerarşik modeller gibi gelişmiş istatistiksel kavramları ve paralel hesaplama ve tekrarlanabilir araştırma kavramları gibi dördüncü ileri yazılım mühendisliği becerilerini öğretecektir.

Kursa başlamak ve bitirme sertifikanızı almak için tıklayınız

Veri Bilimi Alanında Ulaşabileceğiniz Diğer Kurslar

Aynı zamanda Harvard tarafından sağlanan ücretsiz ve sertifikalı programlama eğitimlerine buradan ulaşabilirsiniz.

Emir Şen

Merhaba , Ben Emir . Beykent Üniversitesi İşletme bölümü 3. sınıf öğrencisiyim . Aynı zamanda İstanbul Üniversitesi'nde açıktan Yönetim Bilişim Sistemleri 1. sınıf öğrencisi olarak eğitim görmekteyim . TalentCoders'ta web sitesi içerik üreticisi , Discord sorumlusu ve Twitter içerik üreticisi olarak görev alıyorum. Yazılıma ve teknolojiye olan ilgimi sizlerle paylaşmak için burada dikkatimi çeken bilgileri paylaşıyorum .

İlgili Makaleler

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Başa dön tuşu
Kapalı

Reklam Engelleyici Algılandı

Daha iyi bir TalentCoders deneyimi için lütfen Adblocker eklentilerini devre dışı bırakın.