Veri Bilimi Data Science
Veri Madenciliği, Veri Analizi, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme,
Editörler:
Bölüm Yazarları:
farkımız, kitaplarımızda...
ISBN: 978-605-9594-53-0, Ağustos 2019
680 sayfa, (16,5x24 cm2), 80 gr 1. hamur kağıt
Veri Bilimi; hemen hemen tüm disiplinlerde ve sektörlerde her geçen gün büyüklüğü daha da artan, yapısal ve yapısal olmayan verileri değerlendirip kurumun veya işletmenin gelişmesine yarayacak yeni yeni yararlı bilgiler üretmek üzerine odaklanmıştır. Dolayısıyla veri bilimi; matematik, bilgisayar bilimi, işletme bilimi ve sosyal ağlar üzerine kurulmuştur, denilebilir. Konunun öznesi "veri" olup çalışmalar tam bir bilim dalı özelliği göstermektedir. Çünkü, elde edilen sonuçların bilimsel özelliği bulunmaktadır; teorisi vardır, örnek vakalar bilimsel deneylerle ve algoritmalarla sınanmıştır, elde edilen sonuçlar uygulanıp sonuçlar görülmüştür.
Veri bilimi, verinin ana özne olduğu çok zengin bir konu dağılımına sahiptir. Başlı başına bir veri bilimcisi olmak, önümüzdeki yüzyıl en aranan mesleklerden birisi olacağı şimdiden görülmektedir.
Veri Bilimi adlı bu kitabımız, hem konuyla ilgili teorik bilgileri algoritmaları ele almakta, hem de çeşitli sektörlerde uygulanabilen örnek vaka olaylarıyla pratiğe yönelik yaklaşımlar sunmaktadır.
Aşağıda verilen içerik taslak olup kitabımız yayımlanana kadar değişiklik gösterebilir!
|
|
|
|
 |
Veri Madenciliği PDF indir şimdi satın al
İÇİNDEKİLER
Önsöz
Bölüm 1. Veri Bilimi ve Çıkarımsal Mantık - Editör
1.1. Veri Bilimi ve Kapsadığı Konular
1.2. Veri Bilimi Meslekleri
1.3. Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsünden Veri Bilimi Uygulama Yaşam Döngüsüne Geçiş
1.4. Veri Bilimi ve Sosyal Konular
Bölüm 2. Veri Kaynakları, Yapısal ve Yapısal Olmayan Veriler
Bölüm yazarı atanmıştır. Ali Nizam
Bölüm 3. İstatistik ve Hesaplama ?
Bölüm 4. Graf Teorisi ve Veri Bilimi Uygulamaları
Bölüm yazarı atanmıştır. Toros Rifat Çölkesen
Bölüm 5. Veri Madenciliği ?
Bölüm 6. Veri Önişleme ve Veri Temizleme ?
Bölüm 7. Makine Öğrenmesi
Bölüm yazarı atanmıştır. Atınç Yılmaz
Bölüm 8. Sınıflandırma ve Karar Ağaçları ?
Bölüm 9. Kümeleme Algoritmaları
Bölüm yazarı atanmıştır. Zeynel Cebeci
Bölüm 10. Regrasyon Analizi ?
Bölüm 11. Veri Görselleştirme
Bölüm yazarı atanmıştır. İlker Köse
Bölüm 12. Yapay Sinir Ağları
Bölüm yazarı atanmıştır. Utku Köse
Bölüm 13. Büyük Veri
Bölüm yazarı atanmıştır. Şebnem Özdemir
Bölüm 14. Derin Öğrenme ?
Bölüm 15. Kurumsal Veri Analizi ?
Bölüm 16. Desen/Örüntü Tanıma ve Uygulamaları ?
Bölüm 17. Ağ Bilimi ve Sosyal Ağ Analizi
Bölüm yazarı atanmıştır. Volkan Tunalı
Bölüm 18. Veri Bilimi Uygulama Araçları
Bölüm 19. Veri Bilimi Uygulama Vakaları ?
Kaynakça
Bölüm Yazarları Kısa Akademik Özgeçmişleri
Dizin