Veri Bilimi
- 261 Özellik önemini (feature importance) doğru yorumlamak için nelere dikkat etmeli?
- 262 Model açıklanabilirliği: SHAP ve LIME nasıl çalışır?
- 263 Adil makine öğrenmesi: önyargı (bias) ölçümleri ve azaltma yöntemleri
- 264 Veri etik ve gizlilik: anonimleştirme, takma adlandırma ve KVKK
- 265 Örnekleme stratejileri: rastgele, tabakalı ve zaman tabanlı örnekleme
- 266 Akış verisi (streaming) için Kafka ve Spark Structured Streaming
- 267 Büyük veri işleme: Spark DataFrame ve PySpark temel kavramlar
- 268 OLTP ve OLAP farkı: veri ambarı ve göl (data lake) mimarisi
- 269 SQL’de pencere (window) fonksiyonları ile özellik üretimi
- 270 Matplotlib ve Plotly ile etkileşimli grafikler nasıl hazırlanır?
- 271 Veri görselleştirme tasarımı: doğru grafik seçimi ve algı hataları
- 272 Zaman serisinde mevsimsellik ve trend bileşenleri nasıl ayrıştırılır?
- 273 Nedensel çıkarım: ATE, CATE ve eğilim skoru eşleştirme (PSM)
- 274 Bayesçi istatistik: önsel (prior), olabilirlik ve sonsal (posterior)
- 275 Hipotez testleri: t-testi, ki-kare ve ANOVA ne zaman kullanılır?
- 276 A/B testleri nasıl tasarlanır? Güç analizi ve örneklem hesabı
- 277 Özdeşlik ve veri eşleştirme: fuzzy matching ve record linkage
- 278 Boyut indirgeme: PCA, t-SNE ve UMAP ne zaman tercih edilir?
- 279 Kümeleme: K-Means, DBSCAN ve HDBSCAN karşılaştırması
- 280 Implicit feedback verisiyle öneri sistemi nasıl kurulur?