Veri bilimi projeleri, yeni başlayanlar için, veri bilimini bir hobi veya kariyer olarak sürdürmek için ihtiyaç duyacağınız çok temel veri bilimi becerileri ve dillerinden bazılarını kavramak için harika bir yoldur. Öğreticiler, dersler ve videoların hepsi harika, ancak projeler gerçekten veri bilimine dahil olmak ve ellerinizi kirletmek için bir basamak görevi görüyor.
Yeni başlayanlar için veri bilimi projeleri, daha katı oldukları için dil ve beceri öğrenmek için daha iyidir. Python öğrenmekle ilgili videoları yaklaşık 10.000 kez izledim, ancak Python'u ancak bir proje alıp kendim yaptığımda gerçekten anlamaya başladım. Veri bilimi projeleri harika çünkü yalnızca çevrimiçi bir öğreticiyi izlemekten çok daha fazla kişisel çıkarınız var. Bu konuda bir payınız olduğunda, bir şeyleri görmek için motive olursunuz.
İyi bir proje, bir veri kümesini nasıl içe aktaracağınızı öğrenmekten kendi web sitenizi oluşturmaya kadar her şey olabilir veya daha karmaşık bir şey olabilir. Projeler kişisel olabilir, sadece öğrenmenize yardımcı olur; neden bahsettiğinizi bildiğinizi kanıtlamak için bir portföy görevi görebilirler.
Bu makale, yeni başlayanlar için 18 veri bilimi projesi fikri sunacak. Birini veya hepsini seçin - size en eğlenceli görünen neyse. Hadi atlayalım.
6 Data Science Project Tutorials for Beginners
· Project 1: House Prices Regression
· Project 2: Titanic Classification
· Project 3: Deep Learning Number Recognition
· Project 4: YouTube comment sentiment analysis
· Project 5: Covid-19 Data Analysis Project
· Project 6: YouTube APIs with Python
5 DIY Data Science Project Ideas for Beginners [Unlimited Data Science Project Ideas]
· Project 7: Tidy Tuesdays
· Project 8: The Pudding
· Project 9: 538
· Project 10: NASA
· Project 11: The Tate museum
7 Skills-Based Data Science Projects
· Project 12: Collect data
· Project 13: Clean data
· Project 14: Explore data
· Project 15: Visualize data
· Project 16: Regression
· Project 17: Statistics in general
· Project 18: Machine learning
Data science project ideas for beginners are unlimited
Yeni başlayanlar için bu proje eğitimleri uygulamalı ve özeldir, bu nedenle başlamak istiyorsanız ancak tam olarak nerede olduğunu bilmiyorsanız mükemmeldirler. Beğendiğiniz birini seçin, nerede zorlandığınızı görün ve öğrenebileceğiniz diğer veri bilimi becerilerinin bir listesini oluşturmaya başlamak için bunu kullanın .
Proje 1: Konut Fiyatları Gerilemesi
Pandemi sırasında kendimi Zillow'da çok zaman geçirirken buldum. Veri açısından çok zengin oldukları için tüm farklı evlere bakmayı sevdim. Araştırmam ve kendimi kaybetmem için çok farklı yönler var. Bu garip ilgi beni Ames, Iowa'daki evlerin nihai fiyatını tahmin etmenizi sağlayan bu öğreticiye yönlendirdi .
Kulağa tuhaf geliyor ama eğlenceli.
Bu projeyi yürütmek için R veya Python kullanabilirsiniz. Dürüst olmak gerekirse, özellikle kodlama konusunda yeniyseniz, iddialı bir proje. Ama bununla başlıyorum çünkü bence birçok insanın sahip olduğu bir soruya cevap veriyor - evlerin değeri nedir? İnsanlar temelde meraklıdır ve en iyi veri bilimi projeleri, size beceriler öğretmek için bu meraktan yararlanır.
Kaggle'daki bu öğretici hakkında sevdiğim şey, onu tamamlamak için tonlarca farklı seçeneğe sahip olması ve bu farklı çözümlerin toplulukla paylaşılması. Herkes buna kendi kodunu yükleyebilir, bu yüzden diğer insanlardan öğrenmek ve kopyalamak için gerçekten iyi bir yerdir (ki bu gerçekten kodlamayı öğrenmenin en iyi yollarından biridir).
Tahminler, biraz makine öğrenimi ve biraz gerileme ile uğraşın.
Proje 2: Titanik Sınıflandırması
Dünyanın en bilinen trajedilerinden biri Titanik'in batmasıdır. 1.500'den fazla kişinin ölümüne neden olan gemide herkes için yeterli cankurtaran botu yoktu. Yine de verilere bakarsanız, bazı insan gruplarının hayatta kalma ihtimalinin diğerlerinden daha yüksek olduğu görülüyor.
Yukarıdaki projedeki ile aynı web sitesi olan Kaggle, bu yarışmayı yürütüyor . Hangi faktörlerin başarıya yol açması en muhtemel olduğunu bulmaya çalıştılar - sosyo-ekonomik durum, yaş, cinsiyet ve daha fazlası. Ev fiyatları projesine benzer şekilde, bu proje de öğrenebileceğiniz diğer birçok programcının koduna erişime sahiptir. Ayrıca, yeni başlayanlar için sundukları kendi öğreticileri de vardır. Bu, kodlamanın yanı sıra Kaggle'da yeni olan insanlar için gerçekten yararlıdır.
Sonunda, bu soruyu yanıtlayan tahmine dayalı bir model oluşturmuş olacaksınız. Bunun için Python'u tavsiye ederim.
Yarışmaya gerçekten katılsanız da katılmasanız da, bu, yeni başlayanlar için araştırmak için hala harika veri bilimi projelerinden biridir.
Proje 3: Derin Öğrenme Numarası Tanıma
Bilgisayarların görebildiğini biliyor muydunuz? En yeni ilginç veri bilimi projelerinin çoğu bilgisayarla görme ile ilgili. Bu eğitim, size sinir ağlarının ve sınıflandırma yöntemlerinin temellerini öğretmek için harikadır. Eğitim sırasında işiniz, on binlerce el yazısı resimden oluşan bir veri setinden rakamları doğru bir şekilde tanımlamaktır.
Bu yarışma/eğitici aynı zamanda Kaggle tarafından da barındırılıyor - kendi eğitimlerinden bazılarına göz atabilir veya yalnızca kullanıcı tarafından gönderilen koda takılıp kalabilirsiniz .
Bence bu proje Titanik ya da ev fiyatları öğreticisi kadar ilginç değil, ancak size çok karmaşık bir konunun bazı temellerini öğretecek. Ayrıca, bir bilgisayara görmeyi öğretmek oldukça çılgınca.
Proje 4: YouTube yorum duygu analizi
Yorumları okumayın! …Yeni başlayanlar için bir YouTube yorum duyarlılığı analizi veri bilimi projesi yapmıyorsanız.
Bu YouTube yorum duyarlılığı analizi öğreticisi harika çünkü gerçekten yeni başlayanlar için. Video eğitiminin yaratıcısı, bu eğitimde öğreneceğiniz beceri olan doğal dil işlemede acemidir. NLP'ye başlamak için mükemmel, yaklaşık 14 dakika uzunluğunda gerçekten harika bir video. Ayrıca, veri bilimi projelerinin sizden nasıl kaçabileceğini iyi bir şekilde gösteren harika bir sunum.
Video gerçekten komik ve GitHub'ındaki koda bağlantı veriyor . Kendiniz girmekten çekinmeyin!
Proje 5: Covid-19 Veri Analizi Projesi
Pandemi sırasında işler kontrolümden çıkmış gibi hissettim. Aptalca geliyor, ama kendimi topraklamanın yollarından biri sadece günlük sayıları takip etmekti. Bazen beni strese soktu, ama kendimi hayal edilemez olanı anlamanın bir yolu olarak verilere bakarken buldum.
Python Programmer kanalının da benzer bir fikri vardı. Bu eğitimde size Python kullanarak Covid-19 veri analizi yapmayı öğretiyor.
Bu eğitim videosu öncekinden biraz daha ciddi ve nasıl yapıldığı hakkında biraz daha derinlemesine gidiyor. Ayrıca pandalar gibi bazı önemli Python paketlerinin temellerini de kapsıyor. Pandalara ve Python'a gerçekten net bir giriş.
Proje 6: Python ile YouTube API'leri
API'lerden bahsetmişken, API'lerle çalışmak diğer tüm bilim adamları için gerekli bir beceri setidir. Bir proje seçerken, bu kritik beceriyi kapsadığınızdan emin olmak için en az birinin size API'lerle çalışmayı öğrettiğinden emin olun.
Bu eğitici , bir kanaldan video istatistiklerini toplamak ve bunu bir panda veri çerçevesi olarak kaydetmek için bir API çağrısı yapmanızda size yol göstermek için Python'u kullanır. Ayrıca size Python not defteri kodunu ve GitHub'da ek kaynaklar sunar.
Yeni Başlayanlar İçin 5 Kendin Yap Veri Bilimi Proje Fikirleri [Sınırsız Veri Bilimi Proje Fikirleri]
Öğretici ve video biçiminde belgelendiğim pratikte milyonlarca potansiyel veri bilimi projesi var. Ancak kendi projenizi nasıl oluşturacağınızı bilmek de yararlıdır. Dışarıdaki diğer her proje öğreticisi, diğer insanların ne yapmak istediği hakkında konuşacağız - ne yapmak istediğinizi düşünün.
Kendi projemi bulmak, ilk etapta Python'a nasıl girdiğimdi. Bir sorum vardı, bir cevaba ihtiyacım vardı, bunu almanın tek yolu verilerimi python ile analiz etmekti. Daha fazla bireysel öğretici listelemek yerine, sizi kendi veri bilimi projelerinizi sıfırdan tasarlamanıza yardımcı olabilecek bazı kaynaklara yönlendirmek istiyorum.
Proje 7: Düzenli Salılar
Bu proje Tidy Salı GitHub deposuna dayanmaktadır . Bu deponun en güzel yanı, her Salı yepyeni düzensiz verilerin yüklenmesidir. Grup onu analiz eder, görselleştirir ve genellikle onunla oynar. Diğer insanlardan bir şeyler öğrenmek ve bunu kendiniz denemek için harika bir yer.
Bu depo, R öğrenmek isteyenler için en iyisidir (ancak bazı Python için de iyidir). Dosya okuma, giriş analizi yapma, görselleştirme ve raporlama gibi temel veri bilimi becerileri için de en iyisidir.
Örneğin, bu haftanın Düzenli Salı veri seti Ulusal Ekonomik Araştırma Bürosu'ndandı. Veri kümesinin yapılandırılma şekli, tabloların nasıl birleştirileceğini öğrenmenin iyi olduğu anlamına geliyordu. Belki de makale yazarlarının kadın temsilini kontrol etmekle ilgileniyorsunuzdur. Belki yazın ve kışın yayın sıklığı hakkında bilgi edinmek istersiniz. Her iki durumda da TidyTuesday, her hafta yeni verilerle bazı temel veri bilimi becerilerinde size yardımcı olabilir. Ayrıca yıllar öncesine dayanıyor, bu nedenle ne tür verilerden hoşlanırsanız hoşlanın ilginç bir şeyler bulabileceksiniz ve veri bilimi proje fikirleriniz asla bitmeyecek.
Proje 8: Puding
Puding, genellikle JavaScript, Python veya R kullanarak gerçekten cazip görselleştirmeler ve analizler yapar. TidyTuesday, yüksek hacim için harikadır, ancak Pudding, üstlenilecek gerçekten tuhaf projeler sunar.
Belki siz de benim gibi büyük bir Topluluk hayranısınız ve Abed'in Jeff veya Annie'ye karşı kaç kez "Harika" dediğini bilmek istiyorsunuz . Belki de Acı Teyze mektuplarını okumayı seviyorsunuz ve Sevgili Abby mektupları aracılığıyla otuz yıllık Amerikan endişelerine dair bu içgörü ilginizi çekiyor.
Bu projeler çok sayıda kültürel yorum sunuyor. Bu listedeki diğerlerinden daha zorlu ve nişler, ancak sürükleyicidirler ve özellikle görselleştirmeler hakkında size çok şey öğretebilirler. Pudding, tüm kodlarını GitHub depolarında sunuyor ve kontrol etmenizi tavsiye ediyorum.
Proje 9: 538
Spor ve siyaset 538 blogunda çarpışıyor, muhteşem bir istatistik ve matematik patlamasında buluşuyor. Burada makaleler arasında gezinebilir, ilginizi çekenleri tespit edebilir ve bulguların arkasındaki kodu ve analizi görmek için GitHub deposuna gidebilirsiniz . Oradan, verilere kendiniz dalabilirsiniz.
Keyifle araştırdığım bir proje Superbowl reklamlarıydı. Orijinal makale, Amerikalıların Amerika'yı, hayvanları ve cinsiyeti (Superbowl reklamlarında sıklıklarıyla temsil edildiği gibi) nasıl sevdiğinden bahsediyordu. Yıllar boyunca daha fazla cinsel reklam olup olmadığını bilmek ilgimi çekti. Kendi sorunuzu bulun ve dalın!
Proje 10: NASA
Kim büyüdüğünde astronot olmak istemedi? Şimdi (bir nevi) bu rüyayı kovalama fırsatınız.
NASA'nın verileri , yukarıda sıraladığım üç seçenek kadar kullanıcı dostu değil. Ancak burada sunulan verilerin miktarı (ve genel olarak mükemmelliği), onu herhangi bir veri bilimi proje listesi için bir zorunluluk haline getiriyor. Yoğun literatür ve veritabanlarında trol yapmaya çalışmak yerine, bu “ Python ile Uzay Bilimi ” eğitim serisi ile başlamanızı tavsiye ederim . Örneğin, 1997BQ asteroitinin Mayıs 2020'de Dünya'nın yanından ne kadar yakın geçtiğini bilmek ister misiniz? Şimdi öğrenme şansın .
Proje 11: Tate Müzesi
Belki de daha çok Sanat ve Beşeri Bilimler tutkunusunuzdur. Neyse ki sizin için de kendi veri bilimi projenizi oluşturabileceğiniz veriler var. Tate müzesinin veri arşivinden başka bir yere bakmayın . Burada 3.500'den fazla sanatçının meta verilerini bulabilirsiniz.
Bu verilerle kendiniz için yapabileceğiniz çok şey var, ancak nereden başlayacağınızı merak ediyorsanız, Tate, başkalarının bu verilere erişimle yapmış olduğu örnek veri bilimi projelerini faydalı bir şekilde listeler. Örneğin, Florian Kraeutli, göz atabileceğiniz bazı muhteşem ve giriş niteliğinde keşif analizleri yaptı .
7 Beceriye Dayalı Veri Bilimi Projesi
Bu blog gönderisinin ilk bölümü oldukça özel öğreticilerle ilgiliydi. İkincisi, kendi veri bilimi proje fikirlerinizi oluşturmak için nereye bakmanız gerektiğini öğretti. Bu sonuncusu, beceriye dayalı veri bilimi proje fikirleri için sizi doğru yöne yönlendirecektir. Bu, bir özgeçmiş hazırlayan veya bir veri bilimi işine başvurmayı düşünenler için en uygun olanıdır .
Bu yedi adımın her biri yeni başlayanlar için kendi veri bilimi projesi olmaya değer, ancak hazır olduğunuzda, daha orta/ileri veri bilimcileri için tam bir proje oluşturmak için bu yedi adımı da kullanabilirsiniz.
Proje 12: Veri toplayın
Herhangi bir veri bilimi projesindeki ilk adım, bir veri bilimi projesi olmaya değerdir: veri toplamak.
Çoğu zaman, veriler bilgisayarınızda düzgün tablolar halinde mükemmel bir şekilde gelmez. İstediğiniz her şeyi yapmak için A noktasından B noktasına nasıl ulaşacağınızı bulmalısınız.
Bunu bir projeye dönüştürün ve Python ve SQL gibi en popüler veri bilimi dillerinden bazılarını kullanarak nasıl veri toplanacağını araştırın .
Proje 13: Temiz veri
Veriler içeride! Ama dağınık. Kuşların korunmasını okurken, yüksek lisansımdaki en büyük hayal kırıklıklarından biri verilerin nasıl temizleneceğini öğrenmekti. Verileri alıp hemen analiz etmeye başlayabileceğimi düşündüm. Ne yazık ki sorunlar vardı: kopyalar, N/As, metin olarak saklanan sayılar ve aklınıza gelebilecek hemen hemen tüm diğer sorunlar.
Bazı insanlar, verileri temizlemenin bir veri bilimcisinin işinin %80'i olduğunu söylüyor. Nasıl yapılacağını bilmekte fayda var.
Benim proje yani sizin eğer öyleyse, ben tavsiye, R kullanarak yaptığımız bu öğretici bir Pythonista tomurcuklanan ediyorsanız R. kullanarak yüklemek öğrenmek ve net veriler, bu öğretici , beni Pandas ve numpy ile veri temizleme vâkıf yardımcı hem çok yaygın hem de kullanışlı Python paketleri.
Proje 14: Verileri keşfedin
Verileriniz bir kez ve nispeten düzenli olduğunda, heyecan verici kısma geçme zamanı: verilerinizi keşfedin. Bu, onu görselleştirme veya analiz etme düzeyinde değil. Genellikle, baktığınız o kadar çok veri vardır ki, modeller oluşturmaya başlamadan önce gerçekte neler olup bittiğine dair bir fikir edinmenize yardımcı olur. Bu projeyi, sıcaklığı ölçmek için parmağınızı suya batırmak gibi düşünün.
Bu 2,5 saatlik video eğitimi size tamamen sıfırdan keşif amaçlı bir veri analizi projesi oluşturmayı öğretecek. Uzun ve %100 kapsamlı.
Proje 15: Verileri görselleştirin
Verileri görselleştirmek için yapabileceğiniz çok şey var ve birçok veri bilimi becerisi, hangi tür görselleştirmenin iletmeye çalıştığınız fikri en iyi temsil ettiğini bilmektir. Bu nedenle, basitçe veri üzerinde çalışmak, yeni başlayanlar için harika bir veri bilimi projesi fikridir.
Bu Kaggle öğreticisi biraz sıkıcı ama size veri görselleştirmenin bazı temellerini öğretecek. Bu bilgiyle devam edebilir ve kendi veri bilimi görselleştirme projenizi oluşturabilirsiniz - bu sefer önemsediğiniz verileri kullanarak.
Proje 16: Gerileme
Regresyon, veri biliminin tüm alanlarında kullanılan çok önemli bir tahmin aracıdır. X ve Y arasındaki ilişkiyi istatistiksel olarak belirlemenize yardımcı olan şey budur. Makine öğrenimi haline gelecek olan şeyin temelleri budur.
X ve Y değişkeni olan herhangi bir veri seti ile regresyona odaklanan bir proje oluşturabilirsiniz. Bunu kuş verilerimle kendim yaptım ve kuşun boyutunun kuşun hayatta kalmasını etkileyip etkilemediğini tahmin ettim. Beğendiğiniz herhangi bir veri kümesini seçin ve burada bağlantılı Kaggle'ın kırmızı şarap kalitesi veri öğreticisi gibi bir yöntem kullanın .
Proje 17: Genel olarak istatistik
NLP, ML, AI, DL ve diğer tüm veri bilimi kısaltmalarının yutturmacalarına kapılmak kolaydır. Ancak her türlü veri biliminin istatistik ve matematiğe dayandığını unutmayın. Sahip olabileceğiniz herhangi bir veri bilimi projesi fikrinden en iyi şekilde yararlanmak için, veri bilimi kavramlarını destekleyen istatistiklerin temellerini kavradığınızdan emin olun.
Tüm bu istatistiksel temel bilgileri tek bir alt başlık altında toplayarak biraz hile yapıyorum, ancak KDNuggets'ın sekiz temel istatistik kavramı listesini öneriyorum . Oradan, sekizin her birine odaklanan bir proje bulun. Örneğin, yukarıda bağladığım Tate veri setini alın ve resmin ortanca boya tarihini bularak “merkezi eğilim” hakkında bilgi edinin.
Bu proje için herhangi bir programlama dilini kullanabilirsiniz. Python'u yeni başlayanlar için harika olduğu için seviyorum, ancak R, SQL, JavaScript veya diğer kodlama dillerinden herhangi biri aynı amacı gerçekleştirebilir.
Proje 18: Makine öğrenimi
Yeni başlayanlar için bu veri bilimi proje fikirleri listesini bununla tamamlayalım: makine öğrenimi. İşinin ehli herhangi bir veri bilimcisi, makine öğrenimi hakkında bilgi sahibidir ve bunu herhangi bir sayıda şeyi tahmin etmek için başarıyla kullanabilir. Regresyondan öğrendiklerinizi kullanın ve burada uygulayın.
Size makine öğrenimini öğretecek bir proje oluşturmak için neredeyse tüm veri kümeleri yeterli olacaktır. Örneğin, Uber'in teslim alma verilerini kullanabilir ve şu gibi sorular sorabilirsiniz: Uber, tıkanıklığı daha da kötüleştirir mi? Alternatif olarak, size film önerilerinde bulunma konusunda rehberlik eden bu eğitim , ele alınması gereken iyi bir proje olabilir. Özellikle makine öğrenimi için oluşturulmuş TensorFlow paketi nedeniyle Python kullanmanızı öneririm.
Yeni başlayanlar için veri bilimi proje fikirleri sınırsızdır
Biraz yaratıcılığa ve meraka sahipseniz, ilginiz veya beceri seviyeniz ne olursa olsun, kendi veri bilimi projelerinizi oluşturmak için ihtiyaç duyduğunuz verileri ve öğreticileri bulmak için web'de gezinebilirsiniz. Bu makale, boş zamanlarınızda inceleyebileceğiniz potansiyel seçeneklere işaret eden bir yön tabelası görevi görmelidir.
Bunun gibi hikayeleri okumaktan hoşlanıyorsanız ve yazar olarak bana destek olmak istiyorsanız, Medium üyesi olmak için kaydolmayı düşünün . Ayda 5 dolar, size Medium'daki hikayelere sınırsız erişim sağlar. Eğer varsa benim bağlantıyı kullanarak kayıt , ben küçük bir komisyon kazanacaksınız.
https://zulie.medium.com/membership
Japanese Spanish German French Thai Portuguese Russian Vietnamese Italian Korean Turkish Indonesian Polish Hindi
Suggested posts
Ifood'da günde 1 milyardan fazla Kafka mesajı tüketiyor
Bu, Kullanıcı Profili ekibinde Ifood mimarisini nasıl geliştirdiğimizi gösteren bir dizi blog gönderisinin ikinci bölümüdür. O yüzden buradaki ilk mesajı okumanızı tavsiye ederim.
Uygulamalı pekiştirmeli öğrenme kursu - bölüm 1
Sıfırdan kahramana adım adım. Takviyeli öğrenme kursuma hoş geldiniz! ❤️ Python'da kodlama örnekleri ve öğreticilerle adım adım temel bilgilerden en son pekiştirmeli öğrenmeye (RL) giden bu güzel yolda birlikte yürüyelim! Bu ilk bölüm, bu yolculuğa çıkmanız için gereken minimum kavram ve teoriyi kapsar.
Related posts
yabancı
ˌoutˈsīdər/ belirli bir gruba ait olmayan bir kişi. (Bu, 4 yıl önce yazdığım ve asla yayınlamadığım, yaşadığım ve hala yaşadığım mücadeleyi mükemmel bir şekilde anlatan bir hikayeydi.
React 18 çok mu abartıldı?
Bir front-end geliştiricisi olarak şu başlıktaki makalelere rastlamış olmalısınız: Buna cevap verebilmek için “React 18'de Neler Yeni?” başlığına bakacağız. resmi plana göre. React 17'ye kadar, tek olay dinleyicileri birden fazla setState düzenleme özelliğine sahiptir.
Nasıl öğrendiğim konusunda takıntılı ve sürekli bir hayal kırıklığı içinde yaşıyorum ve…
.
Fleetwood Mac: Tam Olarak Kimler?
Gerçek Fleetwood Mac Lütfen Ayağa Kalkar Mı Fleetwood Mac biraz muamma. 54 yılda, grubun yaklaşık 18 farklı üyesi ve çeşitli kadroları vardı.
MORE COOL STUFF
Desi Arnaz'a Göre Neden 'Lucy'yi Seviyorum' 'Lucille'i Seviyorum' Olarak Adlandırılmadı
Birçok insan 'Lucy'yi Seviyorum' bölümleriyle büyüdü. Gösterinin asla 'I Love Lucille' olarak adlandırılmamasının gerçek nedeni bu.
2021-12-07.
İnceleme: BTS, Sahnede Dans Etme İzni İle Geleceğini Geri Kazandı – LA Show
28 Kasım'da Showbiz Cheat Sheet, BTS'in biletleri tükenen Permission to Dance On Stage - LA konserine katıldı ve inceledi.
2021-12-07.
BTS, 'Yeni Albüm' Yayınlamadan Önce 'Uzatılmış Dinlenme Dönemine' Devam Edecek
Big Hit Music, BTS'den Jin, Suga, J-Hope, RM, Jimin, V ve Jungkook'un 'yeni bir albüm' yayınlamadan önce kısa bir tatil yapacağını duyurdu.
2021-12-07.
Elvis Presley, Martin Luther King Jr.'ın Büyük Bir Hayranıydı: 'Kalbinde Bir Sivil Haklar Kişisiydi'
Elvis Presley ırkçılık iddialarıyla karşı karşıya kaldı, ancak aynı zamanda Martin Luther King Jr.'ın sivil haklar kampanyasına bağışta bulundu.
2021-12-07.
Mini Bulmacamızı Deneyin
Her hafta güncellenen mini bulmacamız, en sevdiğimiz HowStuffWorks okumalarımızı zeki ipuçlarıyla birleştiriyor!
2021-11-09.
En İyi Hangisi Çalışır: Çamaşır Bölmeleri, Toz veya Sıvı Deterjanlar?
Doğru deterjanı seçme konusunda endişelenmenize gerek kalmadan çamaşır yıkamak yeterince kötü. Peki en iyisi hangisi? Yoksa önemli mi?
2021-11-09.
Kentucky'nin Mavi Halkının Gerçek Hikayesi
Kentucky kırsalındaki Fugates ve Combs aileleri, genetik piyangoyu kaybettiler ve her ikisi de, evlenirken tenlerinin mavi görünmesine neden olan nadir bir çekinik özelliği paylaştılar. Bunun nedeni neydi? Ve ailelere ne oldu?
2021-11-08.
California Condor 'Bakire Doğum' Türleri Kurtarabilir mi?
İki babasız erkek civciv, California akbabasını yok olmaktan kurtarmak için bir programda yetiştiriliyor. Böyle 'bakire' doğumlar nasıl mümkün olabilir?
2021-11-05.
Kebabın gerçek kökeni (ve dün gece yediğiniz o şey muhtemelen otantik kebap değil)
Marine edilmiş et, marul, domates, beyaz sos ve kırmızı sos, hepsi pide kekinden taşan. Kebap, gece geç saatlerde en sevilen atıştırmalıklardan biridir, peki ya Cumartesi sabahı yediklerinizin tam olarak kebap olmadığını söylesem? Bugün kebap olarak bildiklerimizdeki ilk sorun anlambilim meselesidir. .
2021-12-08 13:08.
James Comey, Donald Trump ve Onun Pee'sine Çay Döktü
Başkan Donald Trump, 22 Ocak 2017'de Washington, D'de Beyaz Saray'ın Mavi Odası'nda o zamanlar FBI'ın yöneticisi olan James Comey ile el sıkışıyor.
2021-12-08 13:08.
Muhafazakar Sinclair Haber Sunucusu Cinsel Saldırıya Neden Olan Tehdit Sonrası İstifa Etti Parkland, Fla., Öğrenci
Muhafazakar yorumcu Jamie Allman Bir Sinclair Yayın Grubu sunucusu, Parkland, Florida, öğrenci ve silah reformu aktivisti David Hogg'u sodomize etmekle tehdit ettiği bir tweet yazdıktan sonra kıçını tüm kıçını gösterdi ve istifa etmek zorunda kaldı.
2021-12-08 13:08.
Thumper En İyi Müzik Oyunudur
Thumper, kaçırdığım bir ritim oyunu türü: Vahşi, acımasız ve şiddetli. Bu oyun kafanı uçuracak dostum.
2021-12-08 13:08.
Cardi B ve Offset'in Kızı Kulture Instagram'da Güzel Yeni Örgüler Sergiliyor
Cardi B ve Offset'in 3 yaşındaki kızı Kulture, yeni örgülü saç modelini Instagram'da sergiledi.
2021-11-19.
Selena Gomez, Knicks Oyununda Kiss Cam için Cara Delevingne'nin Yanağına Bir Öksürdü
Selena Gomez daha önce arkadaşı Cara Delevingne için "Çok eğlenceli ve son derece maceracı" dedi.
2021-11-19.
Madonna Spor Salonundaki Şişeden Cin İçiyor: 'Bugünün Egzersizi'
Şarkıcı Perşembe günü fitness rutinini değiştirmeye karar verdi.
2021-11-19.
Jamie Dornan, Süpermen Rolünü Henry Cavill'e Kaybettiğini ve Bir Süper Kahraman Rolü için Marvel'e Yaklaştığını Söyledi
Jamie Dornan, Superman rolü için seçmelere katıldığını ancak Henry Cavill'e yenildiğini açıkladı; ve Marvel ile MCU'ya katılma hakkında konuştu.
2021-11-19.
14 yaşında bir kızın 18 yaşında bir erkekle çıkması benim için uygun mudur?
555555+ olumlu oyu hak eden bazı resimler nelerdir?
Cep telefonunuzda çektiğiniz en iyi ekran görüntülerinden bazıları nelerdir?
Arkadaşınızın annesi ya da babasından, yatıya kalma partisinde ceza için hiç çıplak popolu bir şaplak aldınız mı?
13 yaşında bir erkek 16 yaşında bir kızla çıkabilir mi?
13 yaşındaki bir kızın 12 yaşındaki bir kızla internette çıkması doğru mu?
12 yaşında bir kız kaç yaşında çıkmalı?
17 yaşındaki bir kızın 15 yaşındaki bir kızla çıkması garip mi?
12 yaşında ve ben 14 yaşında olan bir kızla çıkabilir miyim ama o 13 olacak ve ben 15 yaşıma basacağım?
Yaşına göre çok olgun 12 yaşındaki bir kızın 15 yaşındaki bir erkekle çıkması sorun olur mu?
1 Ellerman bombaları nedir ve onları nasıl tanımlayabiliriz?
1 Wilson etkisi: Güneş lekeleri ne kadar “derin”?
6 Sağlık sorunları nedeniyle öğrenciyi reddeden doktora danışmanı hakkında
1 Normal ifade_arama c++
1 " $\Sigma_1^1$-Peano aritmetiği ”- sabitliyor mu $\mathbb{N}$?
2 Türev operatörünün logaritmasının matrisi nedir ( $\ln D$)? Bu operatörün çeşitli matematik alanlarında rolü nedir?