Data Science 05

12. Bölüm: Özel Metriklerle Tahminlerin Değerlendirilmesi | Gerçek Verilerle Makine Öğrenmesi

11. Bölüm: Rassal Orman (Random Forest) ile Tahminleme | Gerçek Verilerle Makine Öğrenmesi

10. Bölüm: Doğrusal Bağlanım (Linear Regression) ile Tahminleme | Gerçek Verilerle Makine Öğrenmesi

9. Bölüm: İstatistiksel İnceleme | Aykırı Değerlerin Ayıklanması | Gerçek Verilerle Makine Öğrenmesi

8. Bölüm: Kira (Çıktı) Sütununun Oluşturulması | Gerçek Verilerle Makine Öğrenmesi

7. Bölüm: Bina Yaşı ve Kat Bilgisi Sütunlarının Oluşturulması | Gerçek Verilerle Makine Öğrenmesi

6. Bölüm: Oda Sayısı ve Metrekare Sütunlarının Oluşturulması | Gerçek Verilerle Makine Öğrenmesi

5. Bölüm: İl, İlçe, Mahalle Sütunlarının Oluşturulması | Gerçek Verilerle Makine Öğrenmesi

4. Bölüm: Kullanılmayacak Sütunların Silinmesi | Gerçek Verilerle Makine Öğrenmesi

3. Bölüm: Verilerin Okunması ve Birleştirilmesi | Gerçek Verilerle Makine Öğrenmesi

2. Bölüm: Kullanılacak Paketler ve Python Notebook Kullanımı | Gerçek Verilerle Makine Öğrenmesi

Gerçek Verilerle Makine Öğrenmesi: Kira Tahmini Uygulaması | 1. Bölüm: Verilerin Elde Edilmesi

Python Temelleri

Data Science 03

Data Science 05

Data Science 07

Data Science 02

Data Science 04

Data Science 06

Data Science 01

Bisection Method | Numerical Analysis for Computer Engineers 06

Newton Raphson Method | Numerical Analysis for Computer Engineers 07

Data Visualization with Python and JS 18: Creating an Interactive Plot with mpld3

Data Visualization with Python and JS 14: Using Plotly with Data from FastAPI