English

Real Life Data Science Projects

This repository contains various real-life data science projects that demonstrate practical applications of data science techniques to solve specific problems. Each project showcases a unique problem statement and the corresponding approach taken to address it, providing valuable insights into the data science workflow.

Purpose of This Repository

The primary goals of this repository are to:

• Showcase Real-World Applications: Each project represents a real-world scenario, illustrating how data science can be leveraged to derive actionable insights and make informed decisions.

• Demonstrate Data Science Methodologies: The projects cover the complete data science process, from data collection to model evaluation, enabling users to understand the methodologies involved in tackling data-driven problems.

Who is This Repository For?

This repository is suitable for:

• Data Science Beginners: Individuals who are new to data science and want to understand practical applications through real-world projects.

• Students: Those studying data science, statistics, or related fields who wish to explore projects to enhance their portfolios or learn from practical examples.

• Professionals: Data scientists and analysts looking for inspiration or reference projects to apply in their work or to demonstrate their expertise.

• Educators: Teachers and instructors seeking quality materials for teaching data science concepts and practices.

Project Stages

Each project in this repository follows a structured approach, consisting of several key stages:

1. Problem Definition:

   • Clearly defining the problem to be solved, including the objectives and desired outcomes. This stage involves understanding the context of the problem and identifying the target audience or stakeholders.

2. Data Collection:

   • Gathering relevant data from various sources, which may include public datasets, web scraping, APIs, or proprietary databases. The focus is on ensuring the data collected is representative and sufficient for analysis.

3. Data Cleaning:

   • Preparing the data for analysis by addressing issues such as missing values, duplicates, and inconsistencies. This stage may involve techniques like imputation, normalization, and outlier detection to ensure data quality.

4. Exploratory Data Analysis (EDA):

   • Conducting an in-depth analysis of the dataset to uncover patterns, trends, and relationships among variables. EDA often includes visualizations, summary statistics, and correlation analyses to gain insights into the data.

5. Feature Engineering:

   • Creating new features from existing data that can enhance model performance. This process may include transforming variables, generating interaction terms, and encoding categorical variables.

6. Model Selection and Training:

   • Choosing appropriate machine learning algorithms based on the problem type (e.g., regression, classification) and training the model on the prepared dataset. This stage involves splitting the data into training and validation sets for effective model training.

7. Model Evaluation:

   • Assessing the model's performance using various evaluation metrics (e.g., accuracy, precision, recall, F1 score, RMSE) to determine its effectiveness in solving the defined problem. This stage may also involve cross-validation to ensure robustness.

8. Deployment:

   • Implementing the trained model in a production environment, making it accessible for end-users or integrating it into existing systems. This stage may include creating APIs, dashboards, or web applications to facilitate user interaction.

9. Monitoring and Maintenance:

   • Continuously monitoring the model's performance post-deployment to ensure it remains effective over time. This stage involves regularly updating the model with new data, retraining it as necessary, and addressing any issues that arise.

---

Author

Serkan Polat

---

Türkçe

Gerçek Hayat Veri Bilimi Projeleri

Bu repo, belirli bir sorunu çözmeyi amaçlayan çeşitli gerçek hayat veri bilimi projeleri içermektedir. Her proje, benzersiz bir problem tanımı ve bu problemi çözmek için izlenen yaklaşımları sergileyerek, veri bilimi iş akışına dair değerli içgörüler sağlamaktadır.

Bu Reponun Amacı

Bu reponun başlıca hedefleri şunlardır:

• Gerçek Dünya Uygulamalarını Gösterme: Her proje, veri biliminin nasıl kullanılarak uygulanabilir içgörüler elde edilebileceğini ve bilinçli kararlar alınabileceğini gösteren bir gerçek dünya senaryosunu temsil etmektedir.

• Veri Bilimi Metodolojilerini Gösterme: Projeler, veri toplama aşamasından model değerlendirmesine kadar olan veri bilimi sürecini kapsar, böylece kullanıcıların veri odaklı sorunları ele alma yöntemlerini anlamalarına yardımcı olur.

Proje Aşamaları

Bu repoda bulunan her proje, birkaç ana aşamadan oluşan yapılandırılmış bir yaklaşım izler:

1. Problem Tanımı:

   • Çözülecek problemin net bir şekilde tanımlanması, hedeflerin ve istenen sonuçların belirlenmesi. Bu aşama, problemin bağlamını anlamayı ve hedef kitleyi veya paydaşları tanımlamayı içerir.

2. Veri Toplama:

   • Farklı kaynaklardan ilgili verilerin toplanması. Bu, kamuya açık veri setleri, web kazıma, API'ler veya özel veritabanları gibi kaynakları içerebilir. Toplanan verilerin temsil edici ve analiz için yeterli olmasına odaklanılır.

3. Veri Temizleme:

   • Analiz için verilerin hazırlanması; eksik değerlerin, tekrarların ve tutarsızlıkların giderilmesi. Bu aşama, veri kalitesini sağlamak için imputation, normalizasyon ve aykırı değer tespiti gibi teknikleri içerebilir.

4. Keşifsel Veri Analizi (EDA):

   • Veri setinin derinlemesine analiz edilmesi; değişkenler arasındaki kalıpların, eğilimlerin ve ilişkilerin ortaya çıkarılması. EDA, veri hakkında içgörüler elde etmek için görselleştirmeler, özet istatistikler ve korelasyon analizlerini içerir.

5. Özellik Mühendisliği:

   • Mevcut verilerden yeni özellikler oluşturarak model performansını artırma. Bu süreç, değişkenleri dönüştürmeyi, etkileşim terimleri oluşturmayı ve kategorik değişkenleri kodlamayı içerebilir.

6. Model Seçimi ve Eğitimi:

   • Problem türüne (örneğin, regresyon, sınıflandırma) göre uygun makine öğrenimi algoritmalarının seçilmesi ve modelin hazırlanmış veri setinde eğitilmesi. Bu aşama, etkili model eğitimi için verilerin eğitim ve doğrulama setlerine ayrılmasını içerir.

7. Model Değerlendirmesi:

   • Modelin performansının çeşitli değerlendirme metrikleri (örneğin, doğruluk, hassasiyet, geri çağırma, F1 skoru, RMSE) kullanılarak değerlendirilmesi. Bu aşama, sağlamlığı sağlamak için çapraz doğrulama yapmayı da içerebilir.

8. Dağıtım:

   • Eğitilmiş modelin üretim ortamında uygulanması, son kullanıcılar için erişilebilir hale getirilmesi veya mevcut sistemlerle entegrasyonunun sağlanması. Bu aşama, kullanıcı etkileşimini kolaylaştırmak için API'ler, panolar veya web uygulamaları oluşturmayı içerebilir.

9. İzleme ve Bakım:

   • Dağıtım sonrasında modelin performansının sürekli izlenmesi, zamanla etkin kalmasını sağlamak. Bu aşama, yeni verilerle modelin düzenli olarak güncellenmesini, gerekirse yeniden eğitilmesini ve ortaya çıkan sorunların çözülmesini içerir.

---

Yazar

Serkan Polat

---