1.Makine öğrenmesi2.Verilere ilişkin ön işlemler3.Denetimli öğrenme algoritmaları4.Denetimsiz öğrenme algoritmaları5.Topluluk öğrenmesi6.Takviyeli öğrenme

1.Veri bilim ve veri bilimci2.Akıl ve ölçek3.Petabyte Çağı4.Hamilelik endeksi5.Googleun kurucularından biri neden Parkinson’a çare arıyor6.Umut ve korku7.Görselleştirme8.Büyük veri ve işletme yönetimi9.Bulut bilişim(Cloud Computing)10.Küçük bilimden büyük bilime11.Sayfa sırası12.Eşleindirge13.Filin adı Hadoop14.Öneri sistemleri15.BigQuery16.Bulut veri akışı

1. Hikâyelere Bayılan İnsan 2. Gerçeğe Yaklaşmak 3. Hatalarımız 4. Atomla Uğraşmak 5. Üç Yenilgi 6. Yapay Zekâ 7. Kaval Üstatları 8. Büyük Birader Çin 9. Biyoloji Ve Yapay Zekâ 10. Salgın Sonrası

Kalkıp bir bardak su içti, pencereden sokağı seyretti, karşıda yarım kalan inşaata baktı. Sadece olan biteni bir ölçüde anlatmış olanların anlamını çözmede ise her zamanki gibi başarısız olmuştu. Küçük beyniyle boyundan büyük işlere kalkmamalıydı. Yeni projeler için fazla zamanının kalıp kalmadığı da zaten çok belirsizdi. Vücudunun bir yerlerinde, her an yeni talimatla yayımlanabilirdi. Yemyeşil kırlarda dörtnala koşturan atlar geçti gözünün önünden. Kış gelmiş içinde gezindiği düş bahçesinde kış gölgeleri

1. Fragman 2. Son İmparatorun Yakın Ülkesi 3. Şubat 2020’Nin Önemi 4. Kısa Bir Ara 5. Hollywood 6. Ortak Yapım Korku Filmi 7. Sentetik Biyoloji 8. The End

R istatistiksel işlemler için çok uygun, açık kaynak kodlu bir veri analiz aracı. R'nin 10 binin üstünde uygulama paketleri desteklenir durumda ve ücretsiz olması R'ı çekici kılıyor. Ham verileri sezgiye ve bilgiye dönüştürmek istiyorsanız R sizin için. Veri bilim konusu ile ilgilenenler için iki önemli dil söz konusu: R ve Python. Bu alanda çalışmak isteyenler için bu iki dil adeta zorunlu. İlk başlarda R'nin öğrenme eğrisi oldukça diktir. Özellikle yapılan küçük hatalar (bir harfin büyük yazılması gibi)

1. Küreselleşme 2. Teknoloji 3. Ağlar 4. Güç

İstatistik herhangi bir gerçekliğin, herhangi bir olgunun sayısal nicel) doğasını anlamamıza ve başkalarına anlatmamıza yarar. Ekonomik, sosyal, tıbbi, jeolojik, astronomik herhangi bir konunun sayısal yapısını anlamamıza ve elde ettiğimiz verilerden sonuçlar çıkarmamızda başvurabileceğimiz bir araç olarak da hayatımızdaki vazgeçilmez rolünü perçinlemektedir. Bu yer içerisinde betimsel istatistik, bir veri kümesinde bulunan bilgiyi sayısal ve grafiksel yöntemleri kullanarak özetler ve sunar. Özetleme ve ver

1. Giriş 2. Örnekleme Dağılımları ve Merkezi Limit Teoremi 3. Örnekleme Türleri 4. Büyük Örneklemeler İçin Parametrelere İlişkin Çıkarımlar 5. Küçük Örneklemeler İçin Parametrelere İlişkin Çıkarımlar 6. Ki-Kare Testleri 7. Varyans Analizi (Anova) 8. Korelasyon ve Regrasyon

"Bilirsin seyahat ile casusluk arasındaki ilişki çok eskidir. Birinci Dünya savaşı öncesi adamlar arkeoloğuz deyip, Anadolu'ya ve Mezopotamya'ya dalmışlar." "Adamlar..." "İngilizler ve Almanlar. İmparatorluğun dostu kalmamış." "Bizimkilerin eli armut mu toplamış?" "Misafirperverlikte üstlerine yok bizimkilerin, Çoğu zaman Tanrı misafiri gözüyle bakmış bizimkiler adamlara." "iyi de bu kadar saflık..." "Değerler çok farklı. Adamlar Mezopotamya'nın petrolü ile buğdayının peşinde. Hindistan yolunu güvence

İstatistik herhangi bir gerçekliğin, herhangi bir olgunun sayısal nicel) doğasını anlamamıza ve başkalarına anlatmamıza yarar. Ekonomik, sosyal, tıbbi, jeolojik, astronomik herhangi bir konunun sayısal yapısını anlamamıza ve elde ettiğimiz verilerden sonuçlar çıkarmamızda başvurabileceğimiz bir araç olarak da hayatımızdaki vazgeçilmez rolünü perçinlemektedir. Bu yer içerisinde betimsel istatistik, bir veri kümesinde bulunan bilgiyi sayısal ve grafiksel yöntemleri kullanarak özetler ve sunar. Özetleme ve ver

Dün elbette dünde kaldı ve bugün yeni şeyler söylememiz gerek. 2015 Yaz okulu sırasında nasıl olduğunu pek de bilmediğim bir şekilde bu kitabı yazmaya karar verdim. Şüphesiz bu kitabın temeli, eski "Betimsel İstatistik" kitabım ve açıkça bu kitap, o kitabın R ile düzenlenmiş, daha doğrusu biraz daha bilgisayar ve yazılım ağırlıklı yeni bir biçimi. Bu kitap, istatistiğin hesaplama yükünü R'ye yükleyen yeni bir sürüm.

-R'YE BAŞLAMAK -ORTALAMALAR -DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ -GRAFİK ÇİZİMİ -OLASILIK -OLASILIK DAĞILIMLARI

Veri Biçimleri Veri Girişi Fonksiyon Döngü Koşul Olasılık Olasılık Dağılımları Grafik Çizimi İstatistiksel Çıkarımlar Zaman Serileri Diğer Paketlerle Uygulamalar

Yaz sonu bu satırları yazan adam tatilini bitirip köyden ayrılırken, Fındık gelip onu yolcu etti. Belki inanamayacaksınız ama ona, yazdıklarını bilir gibi baktı. Kahverengi kahverengi bakarak sanki ona, Bu dünyada sevdiklerine tek ihanet eden ben miyim de oturup beni yazdın? sorusunu sordu. Yazar olduğunu sanan adamın yüzündeki şaşkınlığa bakmadan, yeni sahiplerinin evine doğru yollandı. Sanırım kıyıda hâlâ denize giren kentliler, neyin etik olup olmadığını tartışıyorlar. Balıkçılara sorarsanız, denizin son

Örnekleme ve Örnekleme Dağılımları Merkezi Limit Teoremi Büyük Örneklemeler (n30) İçin Parametrelere İlişkin Çıkarımlar Küçük Örneklemeler (n

Biz bu şehri ne okuduk, ne yazdık; onu hiç ama hiç anlamadık. Bencil beyinsizliklerimizin sığ sularında çaresiz kalacağımızı, aklımıza bile getirmedik. Parçaladık, öğüttük, sırıtıp gülüp geçtik. Her bir parçanın bizden neler götürdüğüne dönüp bir bakmadık.Zamanı ve mekânı bozuk para gibi harcadık. Ne kadar kırık dökük olsalar da onlar yine de benim Bursalarım.Ne kadar kırık dökük olsalar da onlar yine de benim Bursalarım. Bir kış akşamı eve dönerken, bahara doğru pazaryerinde, belediye otobüslerinin yo