Kirish
Python tilini o'rnatamiz
Brauzerda kod yozish (Repl.it)
Hello, World !
print(), Arifmetik amallar va Sinteks
O'zgaruvchilar (Variables)
Matn bilan ishlash (Strings)
Sonlar bilan ishlash
Lists (Ro'yxatlar)
Ro'yxat bilan ishlash. O'zgarmas ro'yxatlar (Tuples)
for tsikli bilan tanishamiz
if-else shartlari va tarmoqlanish
if-elif-else
Lug'at (Dictionary)
Lug'at bilan ishlaymiz
Nesting
While tsikli
While, Ro'yxatlar va Lug'atlar
Funksiya
Funksiyadan qiymat qaytarish
Funksiyaga ro'yxat uzatish
Moslashuvchan funksiyalar
Modullar
Funksiya. So'ngso'z.
#25 Klass va Obyekt
GitHub Portfolio
Ko'p uchraydigan xatolar
Xatolar bilan ishlash
Python standart kutubxonasi
Python tashqi kutubxonasi. PyPi.org
Obyektga yo'naltirilgan dasturlash nima ?
Metodologiya nima ?
CRISP-DM
Faoliyatni o'rganish
Ma'lumotlarni o'rganish
Ma'lumotlarni tayyorlash
Model yaratish va baholash
Loyiha taqdimoti
TEST. Metodologiya
Loyiha Bilan tanishuv
Ma'lumotlarni o'rganish
Ma'lumotlarni tayyorlash
Model va taqdimot
NumPY bilan tanishamiz
List va Array
NumPy Array
TEST.Numpyda massivlar yaratish
AMALIYOT_1. Arrays
Ma'lumotlar turi
TEST. Ma'lumot turlariga doir test
Indekslash va Kesish
Boolean Indekslash
AMALIYOT-2. Arraylar ustida amallar
Array o'qlarini almashtirish
Universal funksiyalar
TEST. Universal funksiyalar
Mantiqiy shart operatori
Arifmetik amallar
Matematik va Statistik amallar
Tartiblash (Sorting)
Takrorlanmas va boshqa amallar
Fayllar bilan ishlash
Chiziqli Algebra
TEST. NumPy kutubxonasi: Umumiy test
AMALIYOT Yakuniy
Bo'lim bo'yicha nazariy test
Bo'lim bo'yicha amaliy test
Bo'lim bo'yicha amaliy vazifa
Series ma'lumotlar tuzilmasi
Lug'atdan Series yaratish
Series metodlari
TEST. Pandas Series
DataFrame ma'lumotlar tuzilmasi
DataFrame ustunlari
Lug'atdan DataFrame yaratish
TEST. Pandas DataFrame
Indekslar
Indeks metodlar
Qayta indekslash
Qator va ustunlarni tashlab yuborish
Elementlarni tanlash. Series
Elementlarni tanlash. Dataframe
.loc/iloc va .at/.iat
AMALIYOT. Series va Index
AMALIYOT. DataFrame
Arifmetik amallar
Funksiyalarni qo'llash
Tartiblash
Reytinglash
Dataset statistikasi: min, max, o'rta qiymat va summa
Dataset statistikasi: umumlashtiruvchi ma'lumotlar
Dataset statistikasi: Korrelyasiya
Ma'lumotlarni filtrlash
AMALIYOT. Dataset haqida ma'lumotlar
PANDAS. Yakuniy test. 1-QISM
PANDAS. Yakuniy test. 2-QISM
PANDAS. Yakuniy test. 1-QISM (test)
PANDAS. Yakuniy test. 2-QISM (tes
Pandas kutubxonasi bo'yicha test
Bo'lim bo'yicha amaliy vazifa
Kirish
Fayldan o'qish
Faylga yozish
HDF5 formati
Jupyter Notebook. Fayllar.
Web sahifalardan o'qish
JSON va API dan o'qish
API nima?
JSON nima?
Jupyter Notebook. Web, JSON
Ma'lumotlar ombori. Kirish
SQL. Kirish
SQL Ma'lumotlari ombori darsiga link
SQLite omboriga ulanish
Jadvalni ni DFga o'qish
Tartiblash (ORDER BY) va Saralash (DISTINCT)
AMALIYOT. DataFrame
Filtrlash (WHERE)
Jupyter Notebook. SQLite
DataFrame ni SQL jadvaliga o'tkazish
SQL jadval yaratish, ma'lumotlar qo'shish
SQL jadvalni yangilash va o'chirish
SQL buyruqlarini f-string yordamida yozish
Jupyter Notebook. SQLite. 2-qism
Foydali buyruqlar
BETWEEN, IN va LIKE
Jupyter Notebook. SQLite. 3-qism
Kirish
.dropna() - NaN qiymatlarni tashlab yuborish
Jupyter Notebook. df.dropna()
.fillna() - NaN qiymatlarni to'ldirish
Jupyter Notebook. df.fillna()
Takroriy qiymatlarni o'chirish
.map() - qiymatlarni moslash (almashtirish)
.replace() va .rename() - qiymatlarni almashtirish
Jupyter Notebook. drop_duplicates(), map(), replace(), rename()
.cut() va .qcut() yordamida guruhlash
Jupyter Notebook. Guruhlash. cut() va qcut()
.groupby() yordamida guruhlash
Jupyter Notebook. Guruhlash. df.groupby()
G'ayritabiiy qiymatlar bilan ishlash
Jadvaldan tasodifiy qiymatlarni olish
Jupyter Notebook. Foydali funksiyalar
Kaggel bilan tanishuv
Python datetime
Matnni datetime formatiga o'tkazish
datetime bilan ishlash
Kaggle. datetime
Jupyter Notebook. datetime
TEST 1. dropna()
TEST 2. fillna()
AMALIYOT. Ma'lumotlarni tayyorlash.
TEST 1. dropna() (test)
TEST 2. fillna() (test)
Series ma'lumotlar tuzilmasi
Lug'atdan Series yaratish
Series metodlari
TEST. Pandas Series
DataFrame ma'lumotlar tuzilmasi
DataFrame ustunlari
Lug'atdan DataFrame yaratish
TEST. Pandas DataFrame
Indekslar
Indeks metodlar
Qayta indekslash
Qator va ustunlarni tashlab yuborish
Elementlarni tanlash. Series
Elementlarni tanlash. Dataframe
.loc/iloc va .at/.iat
AMALIYOT. Series va Index
AMALIYOT. DataFrame
Arifmetik amallar
Funksiyalarni qo'llash
Tartiblash
Reytinglash
Dataset statistikasi: min, max, o'rta qiymat va summa
Dataset statistikasi: umumlashtiruvchi ma'lumotlar
Dataset statistikasi: Korrelyasiya
Ma'lumotlarni filtrlash
AMALIYOT. Dataset haqida ma'lumotlar
PANDAS. Yakuniy test. 1-QISM
PANDAS. Yakuniy test. 2-QISM
PANDAS. Yakuniy test. 1-QISM (test)
PANDAS. Yakuniy test. 2-QISM (tes
Pandas kutubxonasi bo'yicha test
Bo'lim bo'yicha amaliy vazifa
Irarxik indeksli ma'lumotlar to'plami
.stack() va .unstack() - DataFramelarga sochish va yig'ish
Ma'lumotlar to'plami ustida irarxik indekslash
Irarxik ustunli ma'lumotlar to'plami
.swaplevel(), sort_index() - Irarxik indeksli ma'lumotlarda indekslar o'rnini almashtirish
Jupyter Notebook - 1
Ma'lumotlar to'plamlarini (sql uslubida) uyg'unlashtirish - .merge(), .join()
Ma'lumotlar to'plamlarini uyg'unlashtirish usullari sodda misol ko'rinishida
Ma'lumotlar to'plamlarini ulash - .concat()
Uzun ma'lumotlar to'plamidan - Keng ma'lumotlar to'plamiga
Jupyter Notebook - 2
AMALIYOT
Kirish
Matplotib kutubxonasi bilan tanishuv
Jupyter Notebook. matplotlib
AMALIYOT. matplotlib
Seaborn kutubxonasi. Chiziqli grafik.
Jupyter Notebook. seaborn lineplot
Ustunli grafik. sns.barplot()
Heatmap
Jupyter Notebook. barplot va heatmap
AMALIYOT. lineplot, barplot, heatmap.
Tarqoqlik grafigi (scatterplot)
Tarqoqlik grafigi (scatterplot). 2-qism
Jupyter Notebook. scatterplot
AMALIYOT. scatterplot
Taqsimot. Distribution.
Taqsimot. KDE
Taqsimot. CDE
Jupyter Notebook. Distribution
AMALIYOT. Taqsimot grafigi.
Subplot
Jupyter Notebook. subplot
AMALIYOT. subplot
BONUS. Lux
Jupyter Notebook. Lux
Erkin amaliyot
Yakuniy amaliyot
Qaysi grafikdan foydalanay?
Machine Learning nima?
Supervised Learning
Unsupervised Learning
Semi-supervised & Reinforcement Learning
ML o'qitish usullari va qiyinchiliklari
Modelni sinash va natijalarni tasdiqlash
TEST. Machine Learning
ML Loyiha qadamlari
1-QADAM. Analitik yondoshuv. Modelni baholash
2-QADAM. Ma’lumotlarni o’rganish. DF bilan tanishuv.
2-QADAM. Ma’lumotlarni o’rganish. Grafiklar.
2-QADAM. Ma’lumotlarni o’rganish. Train va test set
2-QADAM. Ma’lumotlarni o’rganish. Muvozanatli train/test set.
2-QADAM. Ma’lumotlarni o’rganish. Korrelyasiya.
2-QADAM. Ma’lumotlarni o’rganish. Yangi parametrlar.
Jupyter Notebook. Ma'lumotlarni o'rganish.
3-QADAM. MLga tayyorgarlik. NaN qiymatlar.
3-QADAM. MLga tayyorgarlik. NaN qiymatlarni almashtirish
3-QADAM. MLga tayyorgarlik. Matnlar. SimpleEncoder
3-QADAM. MLga tayyorgarlik. Matnlar. OneHotEncoder
3-QADAM. MLga tayyorgarlik. Transformer yasaymiz.
3-QADAM. MLga tayyorgarlik. Normalizasiya (MinMaxScaler)
3-QADAM. MLga tayyorgarlik. Standartizasiya (StandardScaler)
Jupyter Notebook. MLga tayyorgarlik
3-QADAM. MLga tayyorgarlik. Pipeline. Sonlar
3-QADAM. MLga tayyorgarlik. Pipeline. Matnlar
Jupyter Notebook. Pipeline
4-QADAM. Machine Learning
5-QADAM. Modelni baholash
5-QADAM. Modelni baholash. Random Forest
5-QADAM. Modelni baholash. Cross-validation
6-QADAM. Taqdimot. Modelni saqlab olish.
Jupyter Notebook. Machine Learning
AMALIYOT. Toshkent uy narxlarini bashorat qilish.
Amaliyot | Kredit berish holatlarini bashorat qilish
Kirish
Simple Linear Regression
Simple Linear Regression. Vazifa
Amaliyot. Simple Linear Regression
Simple LR. scikit-learn
Jupyter Notebook. Simple Linear Regression
Amaliyot. scikit-learn Simple LR
Jupyter Notebook. Amaliyot
Multiple Linear Regression
Multiple Linear Regression. Scikit-learn
Jupyter Notebook. Multiple Linear Regression
Non-linear Regression
Polynomial Regression
curve_fit
Jupyter Notebook. Non-linear regression
Underfitting va Overfitting
Kirish
k-NN
Classificatorni baholash. Jaccard index
Classificatorni baholash. Confusion matrix (Precision, Recall)
k-NN. scikit-learn
k-NN. Eng yaxshi k tanlash
Jupyter Notebook. k-NN
Portfolio uchun amaliyot. Diabet kasalligiga tashxis qo'yish.
Decision Tree Algoritmi
Decision Tree. Scikit-learn
Decision Tree. Grafik
Decision Tree. Hyperparameters
Random Forest
Jupyter Notebook. Decision Tree
Logistic Regression
Qaysi modelni tanlaymiz?
Customer churn nima?
Customer churn. Ma'lumotlar tahlili
Logistic regression, SVM. ROC curve
Decision Tree, Random Forest, XGBoost
Jupyter Notebook. Customer churn
Klasterlash (Clustering) nima?
k-means algoritmi
Amaliyot. k-means
Amaliyot. Mijozlarni klasterlash
Ierarxik algoritm
Amaliyot. Ierarxik algoritm
DBSCAN
Deep Learningga kirish
Tayyorgarlik ko'rish
Birinchi modelimizni quramiz (rasm klassifikatsiyasi)
Klassik dastur, ML va DL misollarini tahlil qilish
Test. DL haqida boshlang'ich test
Transfer Learning
TEST. Transfer Learning & Over/UnderFitting
Jupyter Notebook - DL#1
LOYIHA - 1 qism
LOYIHA - 2 qism
LOYIHA
Semantic Segmentation
Natural Language Processing (NLP)
Tabular
Jupyter Notebook - DL#3
LoanDecision
UnderHood. 1
UnderHood.2
UnderHood.3
UnderHood-4(ML steps)
UnderHood-4(GD SGD MiniBatch)
Amaliyot | Tasvirlarda obyektni aniqlash (CIFAR-10 - Object Recognition in Images)
Kirish
Topshiriqlarni yuborish uchun qo'llanma
Vazifalarni qanday topshiramiz?
Aviachipta narxini bashorat qilish
Aviakompaniya yo'lovchilarining qoniqishini bashorat qilish
Pnevmoniya tashxisi
Introduction
What is an Audio?
Working with Audio using Python
Data Augmentation Theory Part
Data Augmentation Practise Part
Audio Feature Extraction Intro
Feature Extraction Practise
Voice Gender Classification Introduction
Collecting data and Extracting Features
Voice Gender Classification Modeling Part
Creating WEB UI without Frontend Skills
Introduction to STT
Simple STT project with Digits only
Plotting Spectrogram and Preparing Data
Modeling Part
Kirish
Windowsga PostgreSQL o'rnatish
PostgreSQL bilan tanishamiz
Ma'lumotlar va Jadvallar
Ma'lumotlar ombori (DB) yaratish
Ma'lumot turlari
Foydali buyruqlar
Ma'lumot kirgazish
NULL va standart (default) qiymatlar
SELECT. Kirish
Taqqoslash operatorlari
Buyruqlarni jamlash
LIKE, BETWEEN, IN
ORDERBY, MIN, MAX, GROUPBY
UPDATE
DELETE
Jadval Dizayni
PRIMARY KEY
ALTER TABLE
SEPARATE TABLE
Jadvallar o'rtasidagi munosabat
Munosabat turlariga misol
Buyruqlarni jamlash
SQL va Python
So'ngso'z
Intro
Mohinur Abdurahimova - Mastering Kaggle
Adham Zokhirov - Data Cleaning for ML
Machine Learning sohasida Matematikadan foydalanish
Zarifjon Naxalov - "How does artificial intelligence learn?"
Tarif
BITTADA TO'LOV
Tarif
BO'LIB TO'LASH