-30% PYTHON İLE VERİ MADENCİLİĞİ Resmi Büyüt Kitap Önizleme

PYTHON İLE VERİ MADENCİLİĞİ

KODLAB YAYIN KODLAB YAYIN

KDL0777

Yeni

ISBN9786257440172
Ebat15 x 21
Sayfa-Sayısı312
Basım-Yılı2021

Daha Fazla Detaylar

Bu ürün stokta yok

31,50 TL

Vergi Dahil

45,00 TL Vergi Dahil

-30%

Bu kitapta Python programlama dili ile veri madenciliği uygulamaları gösterilmiştir. Python programlama dili son zamanlarda en fazla kullanılan dil olma özelliğine sahip. Özellikle Yapay Zekâ uygulamalarında Python programlama diline olan rağbet artmaktadır. Bu kitapta Python programlama diline hızlı bir giriş için de bir bölüm bulunmaktadır. Bu anlamda bu bölüm, programlama tecrübesi olmayan okuyucular için de bir rehber olarak görülebilir.

Kitapta, teorik bilgilerin anlatıldığı bölümlerin içerisinde geliştirilen kodlar da verilmiştir. Bu sayede okuyucuya gösterilen konu ile ilgili ne gibi uygulamalar yapılabileceği hakkında izlenim verilmiştir. Kitapta yer alan kodlar Python 3.8 programlama dili ve Jupyter notebook ortamında yazılmıştır. Kullanılan kütüphaneler ve kütüphane versiyonları ile ilgili bilgi, bölümler içerisinde verilmiştir.

Kitapta genel olarak üzerinde durulan kütüphaneler, NumPy, Pandas, Matplotlib ve Scikit-Learn kütüphaneleridir. Bu kütüphanelerin detaylı bir şekilde öğrenilmesi ile çoğu veri madenciliği uygulaması geliştirilebilir.

Araştırmacıların kendi kodlarını yazması, geliştirecekleri uygulamalar açısından araştırmacılara elverişli ve esnek bir yapı sunar. Bu nedenle paket programlardan ziyade kodlar ile Veri Madenciliği uygulamaları geliştirilmesi daha uygun olacaktır.

Kitapta ayrıca Makine Öğrenmesi alanındaki algoritmalardan olan regresyon analizleri, karar ağaçları, kümeleme algoritmaları ve birliktelik analizleri algoritmalarından da bahsedilmiştir. Belirtilen algoritmaların Python kodları bölümler içerisinde verilmiştir.

• Veri Madenciliğine Giriş
• Python Programlama Dili için Hızlı Bir Kurs
• NumPy ile Bilimsel Hesaplamalar
• Pandas ile Veri Seti İşlemleri
• Matplotlib ile Veri Görselleştirme
• Scikit-Learn ve Makine Öğrenmesi
• Doğrusal Regresyon Modelleri
• Lojistik Regresyon Modeli
• Karar Ağaçları ile Sınıflandırma
• K-Means Algoritması ile Kümeleme
• Birliktelik Analizleri
• Makine Öğrenmesi Uygulamaları

CANER ERDEN

Caner Erden, hâlen Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi (SUBÜ), Uygulamalı Bilimler Fakültesinde doktor öğretim üyesi olarak görev yapmaktadır. Dr. Erden, aynı zamanda SUBÜ yapay zekâ uygulama ve araştırma merkezinde araştırmacı olarak çalışmaktadır.


Lisans eğitimini 2010 yılında İstanbul Ticaret Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümünde, yüksek lisans eğitimini ise 2013 yılında İstanbul Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümünde tamamlamıştır. Dr. Erden, iş hayatına 2012-2020 yılları arasında Sakarya Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümünde araştırma görevlisi olarak başlamıştır.


Aynı bölümden 2019 yılında doktorasını “Dinamik Bütünleşik Süreç Planlama, Çizelgeleme Ve Teslim Tarihi Belirleme” başlıklı doktora teziyle almıştır. Doktora mezuniyetinden sonra Yöneylem Araştırması, Benzetim, Veri Madenciliği, Tedarik Zinciri Yönetimi ve Lojistik Yönetiminde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri derslerini lisans ve yüksek lisans seviyesinde vermektedir. Dr. Erden’in araştırma alanları arasında proses planlama, makine çizelgeleme, meta sezgisel algoritmalar, optimizasyon, makine öğrenmesi ve veri madenciliği uygulamaları bulunmaktadır.

yorumları