Veri kazımanın ne olduğunu ve internetteki çeşitli kaynaklardan faydalı bilgi çıkarmadaki önemini anlayın. Veri kazıma yaparken akılda tutulması gereken yasal ve etik hususları öğrenin.

HTML ve CSS'yi anlamak, Python'da Beautiful Soup, Selenium ve Scrapy gibi araç ve kütüphaneleri kullanmak dahil olmak üzere veri kazımanı uygulamalı ve teorik ayrıntılarını öğrenin. Dinamik içerikle nasıl başa çıkılacağını ve JavaScript ağırlıklı sitelerden nasıl veri kazınacağını öğrenin.

Büyük veri setlerinden kalıp ve bilgi keşfetmede kullanılan veri madenciliği kavramlarını öğrenin. Veri kazıma ve veri madenciliği arasındaki farkı ve birbirlerini nasıl tamamladıklarını anlayın.

Veri temizleme, normalleştirme, dönüştürme ve boyut azaltma dahil olmak üzere veri madenciliğinde veri ön işlemenin önemli adımlarını öğrenin.

Büyük veritabanlarındaki değişkenler arasındaki ilginç ilişkileri bulmak için gereken teknikleri keşfedin. İşlemsel veritabanlarında association rule mining uygulamaları yapabilmek için Apriori ve FP-Growth gibi algoritmalarını ve bunların gerçek hayat uygulamalarını öğrenin.

Benzer özelliklere sahip veri noktalarını gruplandırmak için K-Means, hiyerarşik kümeleme ve DBSCAN gibi kümeleme algoritmaların ayrıntında uzmanlaşın. Verileri önceden tanımlanmış etiketlere göre sınıflandırmak için karar ağaçları, rastgele ormanlar ve destek vektör makineleri gibi sınıflandırma tekniklerini anlayın.

NLP teknikleri kullanarak metin verilerinden değerli bilgi nasıl çıkarılacağını öğrenin. Sembolleşme, köklendirme, lemmatizasyon, duygu analizi ve bunların veri madenciliği projelerindeki uygulamaları hakkında bilgi edinin.

Yorumlar, sosyal medya gönderileri ve diğer kaynaklardan metinsel verilerdeki duygu ve fikirleri analiz etmek için yöntemleri keşfedin. Metinsel verilerden kamuoyu, tüketici duygusu ve pazar trendlerini nasıl ölçebileceğinizi anlayın.