should_authorize_via_email
email.input_code tel.input_code
 
email.code_actual_for tel.code_actual_for
apply_exit_text
session_ended
to_homepage
Veri analistleri için 23 kaynak

Veri analistleri için 23 kaynak

Uzmanların önerdiği Telegram ve YouTube kanalları, bloglar ve kitaplar

Analist iseniz hangi kitapları okumalı ve hangi kanallara abone olmalısınız? Airbus, Jooble, MacPaw, DataArt ve Klarna'dan veri uzmanlarının tavsiye ettikleri kaynaklar.

Airbus'ta Veri Bilimcisi ve "Veri Bilimi için Uygulamalı Matematik ve İstatistik" kursunun eğitmeni Serhii Bobrovsky

YouTube

Görselleştirme yoluyla matematiğin temellerini anlamanıza yardımcı olan harika bir YouTube kanalı.

Editörlerden: Kanalda bulabileceğiniz konular arasında salgınların modellenmesi, problemlerin nasıl daha iyi çözülebileceğine dair ipuçları veya türev paradoksunun ne olduğu yer almaktadır.

Kitaplar

Halihazırda konu hakkında fikir sahibi olanlar için istatistik üzerine derli toplu bir kitap.

Editörlerden: Kitap, olasılık ve istatistikleri hızlı bir şekilde öğrenmek isteyenler için uygundur.

Üniversite seviyesi için aynı isimli kitap ve kurs. Genellikle diğer kurslarda ele alınmayan makine öğreniminin temellerini kapsar.

Editörlerden: Okuyucular, materyalde ustalaşmaları ve daha zor konuları ele almaları için 100 problem ve alıştırma alırlar.

Bu, makine öğreniminin önemli yönlerini kapsayan son teknoloji ürünü bir makine öğrenimi kitabıdır. Örneğin, modellerin başarısının ölçülmesi.

Editörlerden: Yazar, mantıksal, geometrik ve istatistiksel modellerin yanı sıra matris çarpanlarına ayırma ve ROC analizinden bahsediyor.

Yeni başlayanlar için derin sinir ağlarının temelleri.

Editörlerden:  Kitap, sezgisel açıklamalar ve pratik örnekler kullanarak konunun anlaşılmasına yardımcı olur. Yazar, karmaşık kavramlar hakkında yazıyor ve doğal dil işleme ve üretici modeller alanında uygulama veriyor.

MacPaw'da Baş Veri Bilimi Sorumlusu Sergey Bryl

Bloglar

Kaynağın yazarı Oleg Yakubenkov, Rusça konuşan segmentte ürün analizi alanında en ünlü uzmanlardan birisidir. Yazıları her zaman özü çok net bir şekilde aktarır.

Oleksandr D'yakonov'un ML blogu. Sadece faydalı teori ve pratik değil, aynı zamanda birçok özellik, detay ve hata analizi de mevcuttur. 

Telegram kanalında ise makine ve derin öğrenme, veri analizi ve veri bilimi hakkında bilgiler bulunuyor.

Burada Uber, veri çözümlerini anlatıyor. Uber'in makine öğrenimi platformu Michelangelo veya şirketin en iyi veri kültürünü nasıl oluşturduğu hakkında bilgi edinebilirsiniz.

Kitaplar

  • "Para topu (moneyball). Matematik Dünyanın En Popüler Spor Ligini Nasıl Değiştirdi, Michael Lewis

Bu, spor endüstrisini veri odaklı bir yaklaşımla dönüştürmenin ilham verici bir hikayesidir. "Her Şeyi Değiştiren Adam" adlı Kitabın bir sinema uyarlaması da bulunuyor.

Editörlerden: Kitapta anlatılan yöntemler Avrupa futbolunda çalışma yaklaşımını değiştirdi. İngiliz kulüpleri, uygun oyuncuları ve antrenörleri bulmak için matematik ve algoritmaları kullanarak bu deneyimi benimsedi.

  • "Analitik kültür. Veri Toplamadan İş Sonuçlarına," Carl Anderson

Veriye dayalı yönetimi uygulamaya yönelik pratik bir kılavuz.

Editörlerden: Carl Anderson tahmine dayalı iş modelleri oluşturmaktan bahsediyor. Kitap, veri analistlerinin ve çeşitli sektörlerden bilim adamlarının deneyimlerine dayanmaktadır.

Oksana Nosenko, Jooble Kıdemli Ürün Analisti

Кitaplar

  • Microsoft SQL Server 2012. T-SQL'in Temelleri

İyi teorisi, açık örnekleri ve yetkin yapısı olan bir kitap. Yeni başlayanlar için uygun bir kitaptır

Editörlerden: Kitap, veritabanlarını oluşturma, genişletme, sıkıştırma ve taşıma işlemlerinin dahili işlemlerini anlamanıza yardımcı oluyor.

Telegram

Google BigQuery'de Analytics, çözüm örnekleri ve SQL sorguları; içgörüler, hayat kurtarıcı bilgiler ve verilerle çalışmaya yönelik ipuçları bulunuyor.

Editörlerden:  Kanalın sahibi Oleksandr Osiiuk, MacPaw'da bir analisttir. Kanal, coğrafi verilerle çalışma hakkında bilgiler ve Data Studio kullanarak oyun analitiği örnekleri içerir.

Ürün analistinin tüyosu

Editörlerden: Kanal; analist becerileri, ürün analitiğinden en iyi şekilde nasıl yararlanabileceğiniz ve mobil analitiğin uygulama ekonomisini nasıl iyileştirdiği hakkında bilgi veriyor.

  • АВ testleri hakkında her şey

Tek kanalda en iyi A/B testi materyalleri.

Editörlerden: Oleksandr Osiyuk'a ait olan başka bir kanal. Örneğin, örnek uyuşmazlık oranının ne olduğunu ve bununla nasıl çalışılacağını veya A/B testinin 4 ana hatasının nasıl düzeltileceğini açıklıyor.

Veri uzmanı Mykola Valiotti, analitik, görselleştirme, Veri Bilimi ve İş Zekası hakkında bir Telegram kanalı yönetiyor. Burada SQL ve veritabanlarıyla çalışma, analitik ölçümler ve raporlar oluşturma, Python için ilginç kitaplıklar, API'lerle çalışma, BI ve SQL araçları, veri görselleştirme ve panolar hakkında bilgi edinebilirsiniz.

Oleksandr Kutovy, Klarna Kıdemli Veri Bilimcisi

Bloglar

Bu, herhangi bir karmaşıklıktaki tüm veri bilimi sorunları için yardım, tavsiye ve destek bulacağınız devasa bir Slack topluluğudur.

Bir sorunla karşılaşırsanız veya DS'de bir uzmanlık alanı hakkında bilgi edinmek isterseniz, uzun süredir niş içinde olan ve konuyla ilgili tavsiyelerde bulunmak veya iyi bağlantılar paylaşmak için size yardımcı olmaya istekli insanlar vardır.

Muhtemelen en iyi bilgi kaynağı vaka formundadır. Bilgiler dengeli (teori/uygulama) ve kolay anlaşılır vaziyettedir (15-20 dakikada okunabilen iyi yapılandırılmış metinler). Belirli araçların uygulanmasına ilişkin birçok örnek, çeşitli sorunları ve görevleri çözmek için en iyi uygulamalar ve uygulama yöntemleri içerir.

Bu iki kaynak, konuyla ilgili okuduğum her şeyin %95'ini oluşturuyor. Er ya da geç, geri kalanlar da oraya akın edecektir.

Svyatoslav Zborovsky, DataArt Kurumsal Veri Analisti

Kitaplar

  • "İstatistikler ve kediler", Volodymyr Saveliev

Kitap, basit bir dille istatistiğin temel ilkelerini açıklıyor. Yazar yalnızca temel yöntemlerden bahsediyor. Bu sebeple kitap, analistlerin neden bahsettiğini anlamak için yeterli seviyededir.

  • "Çıplak İstatistikler" Charles Whelan 

Whelan karmaşık istatistiksel yöntemlerden bahsediyor yani analistin çalışmasına özgürce dalmak için gayet yeterli bir kaynak. Veri yorumlamanın önemi ve sonuçların bozulma riski özellikle belirtilmiştir.

  • DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge: 2nd Edition

Bu kitap, temiz ve güvenilir veri kaynaklarının hazırlanmasına adanmıştır. Bilgi toplama ve veri yönetiminin tüm aşamalarını ayrıntılı olarak açıklar.

  • “Python ile Makine Öğrenimine Giriş. Veri Uzmanları İçin Bir Kılavuz', Andreas Müller ve Sarah Guido

Kitapta, Python'da makine öğrenimi ile çalışmanın özelliklerinin yanı sıra temel makine öğrenimi algoritmaları anlatılıyor. Makine öğrenimini derinlemesine araştırmak isteyen hem yeni başlayanlar hem de deneyimli analistler için mükemmeldir.

Telegram

Kanalın yazarı Roman Bunin, veri görselleştirmenin özelliklerinden bahsediyor. Bir veri analizi yöntemi olarak görselleştirmenin şu anda hafife alındığı düşünüldüğünde çok ilginç bir kanal.

Tableau, en popüler BI platformlarından biridir ve analistler için gerçekten sahip olunması gereken bir platformdur. Sohbette, Tableau ile çalışmanın özelliklerini tartışmanın yanı sıra gösterge tabloları oluştururken yaygın hataları analiz edebilirsiniz.

Daha fazla makale
Bu makale, bireylerin genel ve belirsiz kişilik tanımlamalarını kendi benzersiz kişiliklerinin doğru yansımaları olarak algılamalarını açıklayan psikolojik bir fenomen olan Barnum etkisini derinlemesine incelemektedir.
Simpson Paradoksu, alt grup analizleri veya başka değişkenler göz ardı edildiğinde genel bulguların nasıl yanıltıcı olabileceğini gösteren bir istatistiksel fenomendir.