Verilənlər bazası, ümumiyyətlə kompüter sistemində elektron şəkildə saxlanılan məlumatların toplusudur və bu məlumatlar DBMS(Database Management Systems) tərəfindən idarə olunur. Verilənlər bazasının müxtəlif növləri var. Bura daxildir -Relational Databases, Obect-oriented databases, Distributed databases və s. Hər dəqiqə milyonlarla data əldə edilir. Bütün bu məlumatlar verilənlər bazasında saxlanıldıqdan sonra mütəxəssislər bu məlumatları…

Outlier-lərin aşkarlanması və onların silinməsi Data Cleaning-in ən vacib mərhələrindəndir. Outlier-lər müəyyən aralıqdan aşan ədədlərdir(ya çox böyük, ya çox kiçik). Bu datalar statistik təhlillərə(mean) təsir göstərə bilər və bununla səhv qərarlar alına bilər. Onları silmək heç də həmişə yaxşı yol deyil. Bu datasetin ölçüsündən asılıdır. Əgər datasetimiz böyükdürsə, outlier-ləri silə…

Data Visualization məqaləsinin 1-ci hissəsində Matplotlib kitabxanasında olan vizual növlərindən bəhs etmişdik. Bu məqalədə isə Seaborn kitabxanasında olan vizual növlərindən danışacağıq. Heatmap -iki dəyişən arasındakı əlaqəni rənglərlə göstərmək üçün istifadə olunur. Qrafikdə rənglərinin necə dəyişdiyini müşahidə edərək dəyişənlər arasında hər hansı bir asılılığın olub olmadığını müşahidə edə bilərik. Qaranlıq çalarlar…

Feature Scaling modeli yaratmadan əvvəl Data Preprocessing zamanı ən vacib addımlardan biridir. Feature Scaling bəzi machine learning alqoritmlərinin performansını artırır,bəzilərinə isə heç tətbiq olunmur(tree based algorithms). Feature Scaling-ə nə üçün ehtiyacımız var? Dəyişənlərin diapazonu geniş olduqda, Machine Learning alqoritmlərində ‘objective function’ normallaşdırılmadan düzgün işləmir. Misal olaraq, classification məsələlərinin əksəriyyəti 2…

Data vizuallaşdırması data analizinin çox vacib bir hissəsidir.Dataları daha yaxşı başa düşmək və bəzi nəticələr çıxartmaq üçün vizualizasiyadan istifadə edirik.Həmçinin vizuallaşdırmadan istifadə edib fikirlərimizi digər insanlarlada rahat bölüşə bilərik. Bu məqalədə vizualizasiya qrafiklərinin növlərindən bəhs edəcəyik.(coding hissəsi üçün linkə keçid edə bilərsiz). Qrafiklərin növlərinə keçməzdən əvvəl bir neçə nüansı qeyd…

Dataların keyfiyyəti və ondan əldə edilə bilən faydalı məlumatlar modelimizin öyrənmə qabiliyyətinə birbaşa təsir göstərdiyindən Data Preprocessing Data Science layihələrində önəmli addımlardandır.Bu səbəbdən modeli qurmamışdan əvvəl datamızı hazırlamaq son dərəcə vacibdir. Data Preprocessing 3 əsas addımdan ibarətdir. Missing value və outlier-lərin silinməsi və ya əvəz edilməsi Categorical value-larin dəyişdirilməsi

Bir qrup insan haqqında araşdırma apardığımız zaman, bu qrupdakı hər bir şəxsdən məlumat toplamaq nadir hallarda mümkündür. Bu səbəbdən tədqiqatçılar Sampling metodlarından istifadə edirlər. Sampling-population-ın bir hissəsindən istifadə edib, bütöv population haqqında məlumat verməyə kömək edir. Sample size population- ın ölçüsü, dəyişkənliyi kimi müxtəlif amillərdən asılıdır. …

Hər kəsə salam!Bu məqaləmdə penguen datasetini analiz edəcəyik.Dataseti yükləmək və əlavə məlumat üçün aşağıdakı linkə keçə bilərsiz. https://www.kaggle.com/parulpandey/palmer-archipelago-antarctica-penguin-data İlk öncə dataset haqqında ümumi məlumat verim. Məsələnin qoyuluşu-Palmer Archipelago Penguin Datasetindən istifadə edərək pinqivinlərin növlərini proqnozlaşdırmaq. species-pinqivinlərin növləri

Bildiyimiz kimi müasir günümüzdə texnologiya get-gedə inkişaf edir. Texnologiyanın belə inkişaf etdiyi dövrdə Data Science-ə tələbat artır.Bu məqaləmdə sizə sadə yol ilə Data Science nədir? onu izah edəcəm. İlk öncə data nədir? Ona baxaq: Data hər hansısa bir məlumatdır.Məsələn hər hansı bir sayta girərkən bizdən email adresimizi istəyir burada email…