Menu
CoddyTech
ÖĞRENMEYE BAŞLA
flag Tr iconTürkçedown icon
machine Learning iconMachine Learning Journey'nin bir parçasıYeniYolculuk

Python ile Makine Öğrenmesi için İstatistik

Her modelin dayandığı istatistik, formül ezberlemek yerine simülasyon yapıp grafik çizerek. NumPy, pandas, SciPy ve scikit-learn ile gerçek Python ve her derste bir grafik.

ÖĞRENMEYE BAŞLA(ücretsiz)
Müfredatı görMakine Öğrenimi için İstatistik playground

1,000+ codders kayıtlı

64 ders63 görev265 quiz sorusu

  • Başlangıç dostu
  • sparkles iconYapay zeka destekli kodlama yardımı
  • hint iconUygulamalı interaktif dersler
  • quiz iconBilgini sınamak için testler
  • certificate iconÜcretsiz tamamlama sertifikası

Müfredat

1 bölüm64 ders63 görev265 quiz sorusu

Bu bölüm Machine Learning Journey'nin bir parçası. Tam müfredatta daha fazla bölüm var - Journey sayfasında görmek için aşağıdaki herhangi bir önizlemeye tıkla.

  1. Bölüm 1Veriler ve Grafikler60 ders
  2. Bölüm 2

    Makine Öğrenimi için İstatistik

    Bölüme başlaBaşlaGenişletDaralt    Her modelin ardındaki istatistikler: merkezî eğilim ve yayılım, dağılımlar, simülasyonla olasılık, örneklemler, aykırı değerler, korelasyon, eğilim çizgileri ve grup testleri; ardından özellikleri ölçeklendirme ve kodlama. Her kavram gerçek veriler üzerinde hesaplanır ve grafiklerle gösterilir.64 ders63 görev265 soru

    Merkez ve Yayılım

    6 ders625

    Dağılımlar

    6 ders625

    Simülasyonla Olasılık

    6 ders625

    Örneklemler ve Anakütleler

    5 ders520

    Aykırı Değerler

    5 ders520

    İlişkiler

    6 ders525

    Eğilim Doğruları

    6 ders625

    Grupları Karşılaştırma

    6 ders625

    Özellik Ölçekleme

    5 ders520

    Kategorileri Kodlama

    4 ders415

    Bir Veri Kümesini Keşfetmek

    5 ders520

    Son Görevler

    4 ders420
  3. Bölüm 3Denetimli Öğrenme58 ders
  4. Bölüm 4Denetimsiz Öğrenme51 ders
Machine Learning Journey'nin tam müfredatını görüntüle
Neler elde edersin
Kod yazmayı öğrenmek için kullanacağın her şey

Yaparak Öğren

Gerçek kod yazın, veritabanlarını sorgulayın, web siteleri oluşturun ve AI promptlarını öğrenin. İnteraktif derslerimiz modern geliştiricilerin ihtiyaç duyduğu tüm becerileri kapsar.

playground.js
Kod Editörü
1const greeting = "Hello, Coddy!"
2function sayHi(name) {
3    return greeting + " " + name
4}
5
bottombar Collapse icon
Test #1test Case Success icon
Test #2test Case Success icon
Test #3test Case Failure icon
Girdi
"Alex"
Çıktı
"Hello, Coddy! Alex"

Serinizi Oluşturun

Tutarlı olun ve ilerlemenizin büyümesini izleyin! Günlük kodlama alışkanlığınızı takip edin, dondurma günleriyle serinizi koruyun ve her gün geldiğiniz için ödüller kazanın.

12 gün seri

Serinizi korumak için yarın geri dönün!

fire Filled icon
left icon

January 2026

right icon

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

product Double Or Nothing icon

Ya Hep Ya Hiç

7 günün 5. günü

fire Freeze icon

Seri Dondurma

2 left

Yolda Kodlayın

Kodlama yolculuğunuzu yanınızda taşıyın! Kurulum yok, indirme yok - sadece açın ve kodlamaya başlayın. iOS, Android ve Web'de 4.9 yıldız puanıyla kullanılabilir.

Python
7Seri
250Puan
5Enerji
Değişkenler
journey Hex Done Base iconjourney Hex Done Shadow iconjourney Hex Done Top iconjourney Lesson Done icon
journey Path Right Done icon
journey Hex Done Base iconjourney Hex Done Shadow iconjourney Hex Done Top iconjourney Lesson Done icon
journey Path Left Done icon
journey Hex Active Base iconjourney Hex Active Shadow iconjourney Hex Active Top iconjourney Lesson Theory Challenge icon
DEVAM ET
journey Path Right icon
journey Hex Locked Base iconjourney Hex Locked Shadow iconjourney Hex Locked Top iconjourney Lesson Theory Challenge icon
journey Path Left icon
journey Hex Locked Base iconjourney Hex Locked Shadow iconjourney Hex Locked Top iconjourney Lesson All icon
Yolculuk
Hedefler
Liderlik Tablosu
Profil
4.9
YıldızYıldızYıldızYıldızYıldız
Puan

Yalnız Değilsiniz

Küresel sıralamalarda yarışın, ödüller kazanmak için arkadaşlarınızı davet edin ve birbirinizin başarılarını kutlayın. Kodlama arkadaşlarla daha iyi!

Challenger Ligi
Challenger Ligiİlk 7 yükselir
leaderboard First icon1
avatar 1 icon
fire Filled icon
Alex7+ Days
2840
leaderboard Second icon2
avatar 2 icon
fire Filled icon
Jordan7+ Days
2650
leaderboard Third icon3
avatar 3 icon
fire Filled icon
Sam7+ Days
2420
4
avatar 4 icon
Casey
2180
5
avatar placeholder icon
fire Filled icon
Morgan7+ Days
1950
leaderboard Arrow Up iconYükselme bölgesileaderboard Arrow Up icon

Her şekilde öğren

Okuyun, dinleyin, kendinizi sınayın, AI'ya sorun veya daha önce öğrendiklerinize geri bakın. Her ders size uyum sağlar.

Değişkenlere Giriş
Ses

Değişken, programınızda daha sonra başvurabileceğiniz bir değeri saklayan adlandırılmış bir kaptır.

Python'da bir tane oluşturmak için önce adı, sonra eşittir işaretini, sonra saklamak istediğiniz değeri yazın.

Değer zamanla değişebilir - yeniden atama, adı yeni bir değere yönlendirir.

1xSarah

Sertifika Kazanın

Tamamladığınız her kurs için sertifika kazanın. LinkedIn profilinize ve özgeçmişinize ekleyerek işverenlere programlama uzmanlığınızı gösterin.

CoddyTamamlama Sertifikası
Bu belge şunu onaylar:Ahmet Yılmazbaşarıyla tamamlamıştır
python iconPython Temelleri
Doğrulandı
TarihOca 2026
LinkedInLinkedIn'e Ekle

Neden makine öğrenmesi için istatistiği Coddy ile öğrenmelisin

  • Önce simüle et, sonra gör. Binlerce zar at, binlerce örneklem çek, grupları binlerce kez karıştır ve histogramın yerine oturuşunu izle. Olasılık, formül olmadan önce sayabileceğin bir orandır.
  • Her derste bir grafik: üstünde normal eğri olan yoğunluk histogramları, aykırı değerleriyle kutu grafikleri, korelasyon ısı haritaları, uydurulmuş eğilim çizgileri. Kendi grafiğin çalıştırdıkça Grafikler sekmesinde belirir.
  • Makine öğrenmesinin gerçekten kullandığı istatistik: ortalama ve medyan, yayılım ve yüzdelikler, dağılımlar ve z-skorları, örnekleme, aykırı değerler, korelasyon, en küçük kareler ve R kare, p-değerleri ve t-testi.
  • Modellerin başladığı yerde biter: StandardScaler ile özellik ölçekleme, pd.get_dummies ile kategorileri kodlama ve bir şey eğitmeden önce yeni bir veri setini keşfetmek için bir kontrol listesi.

Makine öğrenmesi için istatistik hakkında sık sorulan sorular

Makine öğrenmesi için ne kadar istatistik gerekir?

Çoğu insanın korktuğundan az. Modelleri iyi eğitmek ve değerlendirmek için merkezi ve yayılımı okuyabilmen, dağılımın ve aykırı değerin ne olduğunu bilmen, bir ilişkiyi korelasyonla ölçmen, bir doğru uydurman ve gerçek bir farkı şanstan ayırabilmen gerekir. Bu bölüm tam olarak bu. İspatlar ve ağır olasılık teorisi araştırma için önemlidir, scikit-learn'ü iyi kullanmak için değil.

Bu, veri bilimi için istatistikle aynı mı?

Evet. Betimsel istatistik, dağılımlar, örnekleme, korelasyon, regresyon doğruları ve hipotez testleri, veri bilimi ve makine öğrenmesi için istatistiğin ortak çekirdeğidir. Son üniteler ölçekleme, kodlama ve eğitimden önce veri setini keşfetme ile modellere doğru ilerler.

Kalkülüs ya da lineer cebir gerekir mi?

Hayır. Her şey aritmetik, simülasyonlar ve grafiklerle öğretilir. Bir formülün olduğu yerde onunla tek satır kod ve bir görsel olarak tanışır, sonra bir simülasyonla sağlamasını yaparsın. Kalkülüs ve lineer cebir, ileride algoritmaların nasıl kurulduğunun derinine inersen işe yarar.

Basit bir dille p-değeri nedir?

Saf şansın, en az seninki kadar büyük bir sonucu ne sıklıkla vereceğidir. Kursta onu karıştırarak hesaplarsın: iki grubu birleştirir, binlerce kez rastgele bölersin ve sahte farkın gerçeğini ne sıklıkla geçtiğini sayarsın. Sonra aynı soru için formül kısayolu olan stats.ttest_ind ile tanışırsın.

Bu bölümde hangi Python kütüphaneleri kullanılıyor?

Sayılar için NumPy, tablolar için pandas, her grafik için matplotlib, dağılımlar ve testler için SciPy'nin stats modülü ve StandardScaler için scikit-learn. Hepsi bundan önce gelen Python ile veri görselleştirme bölümünde öğretilir.

İstatistik bölümü ne kadar sürer?

64 ders, kendi hızında yaklaşık 11 saat: günde yarım saatle üç dört hafta, gerçekçi veriler üzerinde dört final görevi dahil.

İstatistik bölümü ücretsiz mi?

Evet. Dersler, grafikler, yapay zeka ipuçları ve bölüm sertifikası ücretsiz. Ücretsiz bir hesapla günde birkaç ders ilerleyebilirsin, Pro ise günlük sınırı kaldırır.

Bu kursu içeren öğrenme yolları

Bu kurs daha uzun bir yolun bir adımı: birden fazla kurs, bir mentorun öğreteceği sırayla, her biri kendi ücretsiz sertifikasıyla.

Coddy programlama dilleri çizimi

Coddy ile Makine Öğrenimi için İstatistik öğrenin

BAŞLA