Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Sayısal verilerle ilk adımlar başlıklı makalede öğrendiklerinizi uygulamak için aşağıdaki alıştırmaları tamamlayarak biraz zaman ayırın.
Bir veri kümesiyle ilgili istatistikleri alma: Bu özellik, belirgin aykırı değerler içeren sütunları nasıl bulacağınızı gösterir:
Veri kümesinin kötü bölümünü bulma: Bu özellik, bir veri kümesindeki gizli kötü değerleri bulmak için görsel ve matematiksel yöntemler konusunda size yol gösterir:
Programlama alıştırmaları, Colaboratory platformu kullanılarak doğrudan tarayıcınızda çalışır (kurulum gerekmez). Colaboratory, başlıca tarayıcıların çoğunda desteklenir ve en kapsamlı testleri Chrome ile Firefox'un masaüstü sürümlerinde gerçekleştirilmiştir.
[[["Anlaması kolay","easyToUnderstand","thumb-up"],["Sorunumu çözdü","solvedMyProblem","thumb-up"],["Diğer","otherUp","thumb-up"]],[["İhtiyacım olan bilgiler yok","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Çok karmaşık / çok fazla adım var","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Güncel değil","outOfDate","thumb-down"],["Çeviri sorunu","translationIssue","thumb-down"],["Örnek veya kod sorunu","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Diğer","otherDown","thumb-down"]],["Son güncelleme tarihi: 2025-01-29 UTC."],[[["\u003cp\u003eThis page provides programming exercises focusing on practicing numerical data analysis skills learned in a previous lesson.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eTwo Colab exercises are available: one on calculating descriptive statistics and identifying outliers, and another on detecting and handling bad data values in a dataset.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe exercises are browser-based and require no setup, utilizing the Colaboratory platform, primarily supported on Chrome and Firefox desktop versions.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["Take some time to complete the following exercises to practice what you've\nlearned in\n[First steps with numerical data](/machine-learning/crash-course/numerical-data/first-steps).\n\n- **Get statistics on a dataset** , which shows you how to find columns containing blatant outliers: \n [Open math statistics exercise](https://colab.research.google.com/github/google/eng-edu/blob/main/ml/cc/exercises/numerical_data_stats.ipynb?utm_source=mlcc&utm_campaign=colab-external&utm_medium=referral&utm_content=numerical_data_stats)\n- **Find the bad part of the dataset** , which guides you through visual and mathematical ways to find hidden *bad* values in a dataset: \n [Open \"bad part\" dataset exercise](https://colab.research.google.com/github/google/eng-edu/blob/main/ml/cc/exercises/numerical_data_bad_values.ipynb?utm_source=mlcc&utm_campaign=colab-external&utm_medium=referral&utm_content=numerical_data_bad_values)\n\nProgramming exercises run directly in your browser (no setup\nrequired!) using the [Colaboratory](https://colab.research.google.com)\nplatform. Colaboratory is supported on most major browsers, and is most\nthoroughly tested on desktop versions of Chrome and Firefox. \n[Help Center](https://support.google.com/machinelearningeducation)"]]
