Miuul Yaz Kampı

Miuul yaz kampı içeriklerini bu repoda detaylı bir şekilde paylaşıyor olacağım.
Bu repo haftalık verilen içeriklere göre videoları izledikçe eklenecektir.
Kamp içerikleri eğer ilginizi çekerse daha çok kişinin görmesi ve faydalanması için ⭐ vermeyi unutmayın.
Konu kapsamı aşağıdaki gibi sıralanabilir.
Kamp kapsamında ilk olarak sistemden videoları kendimiz izliyoruz. Sonra Miuul mentörleri ile haftada bir gün görüşme yaparak eksiklikleri gideriyoruz.
Bu harika kamp için Vahit Keskin hocama ve tüm Miuul ailesine teşekkür ederim.

1. Bölüm Veri Bilimi için Python Programlama

Özellik Mühendisliği Nedir?
Aykırı Değer Analizi(Outliers)
Eksik Veri Analizi(Missing Values)
Encoding Scaling
- Label Encoding
- One Hot Encoding
- Rare Encoding
- Özellik Ölçeklendirme (Feature Scaling)
Feature Extraction(Özellik Çıkarımı)
- Binary Features
- Text Features
- Date Features
- Feature Interactions
Uygulama
Bitirme Projesi 1
Bitirme Projesi 2

Makine Öğrenmesi Nedir?
Değişken Türleri
- Sayısal Değişkenler
- Kategorik Değişken
- Bağımsız Değişken
- Bağımlı Değişken
Öğrenme Türleri
- Denetimli Öğrenme
- Denetimsiz Öğrenme
- Pekiştirmeli Öğrenme
Problem Türleri
Model Başarısı Değerlendirme Yöntemleri
Model Doğrulama Yöntemleri
- Sınama Seti Yöntemi
- K-Katlı Çapraz Doğrulama
Yanlılık Varyans Değiş Tokuşu
Doğrusal Regresyon
Lojistik Regresyon
Proje 1
KNN
CART (Classification And Regression Trees)
Random Forest
Gradient Boosting Machines
XGBoost (Extreme Gradient Boosting)
LightGBM (Light Gradient Boosting)
CatBoost
Dengesiz Veri Setleri
Ev Fiyat Tahmin Modeli Oluşturma
Müşteri Terk Tahmin Modeli Oluşturma
Denetimsiz Öğrenme
- K - Means
- Hiyerarşik Kümeleme Analizi
- Temel Bileşen Analizi
Pipeline

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 41 Commits
.idea		.idea
Makine Öğrenmesi		Makine Öğrenmesi
Veri Bilimi için Python Programlama		Veri Bilimi için Python Programlama
Özellik Mühendisliği		Özellik Mühendisliği
README.md		README.md