Cohorts
  • Discover
  • About Us
  • Blog
  • Patika.dev
  • Web3

Veri Bilimi 101

Giriş
Kullanacağımız Veri
RMSE
Decision Tree Mantık
Decision Tree-Local Optimum
RMSLE
R^2
Kategorik ve Eksik Veri Problemi
Kategorik Değişken İfade
Kategorik Değişken Dönüşüm
Missing Value
Hepsi Bir arada
İlk Model
Bootstrap
Subsample
Subsample Yeni Mantık
Hyperparameters
Random Feature Selection
Proje

Evet proje zamanı ! Bu proje biraz serbest, ilginizi çeken bir veri seti üzerinde bu derste öğrendiklerinizi uygulayıp github reposunun linkini paylaşın (derste öğrendiklerimizin dışında yeni şeyler denerseniz daha da iyi !)

Genel olarak yapacağınız adımlar şunlar olacak:

  • Kullanacağınız veriyi indirip, okumak
  • Verinizin içindeki eksik ve kategorik değişkenler ile ilgilenip modele besleyeceğimiz hale getirmek (derste gördüklerimizin üzerine de bir şeyler yapmanız hoşumuza gider demiştik, outlier'ları olan bir veride outlier'lar ile ilgili yaptıklarınızı görmek gibi şeyler olabilir mesela)
  • İlgilendiğiniz probleme göre error metriğine karar vermek (derste gördüğümüz RMSE-RMSLE gibi)
  • Verinizi train-validation-test diye bölmek (burada validation ve test'in gerçek hayatı yansıtması çok önemli)
  • Olabildiğince fazla model denemek ve metriğimizde en iyi yapanı seçmek

Proje

Submit your work to complete this lesson.

Join the project workspace to share your solution and receive feedback.

Previous

Lesson discussion

Swap insights and ask questions about “Veri Bilimi 101”.

Enroll to participate
Start the course to unlock the discussion. Enrolling helps us keep conversations relevant to learners.
Cohorts
WebsiteDiscoverBlogPatika.devRise In
CoursesCircleRustSoliditySolanaWeb3 FundamentalsBlockchain Basics
CompanyAbout UsTerms of UsePrivacy PolicyGDPR NoticeCookies
Don't miss any update!

Disclaimer: The information, programs, and events provided on https://cohorts.patika.dev is strictly for upskilling and networking purposes related to the technical infrastructure of blockchain platforms. We do not provide financial or investment advice, nor do we make any representations regarding the value, profitability, or future price of any blockchain or cryptocurrency. Users are encouraged to conduct their own research and consult with licensed financial professionals before engaging in any investment activities. https://cohorts.patika.dev disclaims any responsibility for financial decisions made by users based on the information provided here.

© 2026 Cohorts, All rights reserved