Veri Bilimi için Python Programlama

Veri okuma, veri ön işleme, özellik geliştirme ve makine öğrenimi modelleri üretimi gibi tüm temel veri bilimi çalışmalarını yapabilmek için gerekli altyapıyı proje geliştirme düzeyinde edinin.

Kayıt Ol Sana özel - esnek ödeme planlarına göz at

Endüstriden Güç Alan Programlar Sunuyoruz

Eğitim programlarımız lider şirketlerle kurduğumuz ortaklıklar ile güçlendirilmiş ve inovatif ekipler tarafından kullanılmaktadır.

Program hakkında ayrıntılı bilgi edinin

UZMANLIK PROGRAMI 8 saat

Veri Bilimi için Python Programlama

Bu eğitim, Veri bilimi adaylarının Python programlama dilini etkin bir PyCharm IDE kullanımı ile fonksiyonel yetenekler kapsamında öğrenmesini sağlar. Öğrenciler aldıkları Python eğitimi ile veri okuma, veri ön işleme, özellik geliştirme ve makine öğrenimi modelleri üretimi gibi tüm temel veri bilimi işlemlerini yapabilmeleri için gerekli altyapıyı proje geliştirme düzeyinde edinirler.
1
Fonksiyonlar, Koşullar, Döngüler, Comprehensions

Sıfırdan kapsamlı bir şekilde ileri seviye fonksiyonları yazmayı öğrenecek ve zor senaryolar için kendi fonksiyonlarınızı yazabileceksiniz. Ayrıca comprehensions konusu ile veri bilimi ve makine öğrenmesi süreçlerini ölçeklenebilir pipeline’lar ile sürdürebilmek için çok değerli bilgiler edineceksiniz.

Python ile Veri Analizi: NumPy, Pandas, Veri Görselleştirme, Gelişmiş Fonksiyonel Keşifçi Veri Analizi

  • Fonksiyonlara Giriş ve Fonksiyon Okuryazarlığı
  • Docstring
  • Fonksiyonların Statement Bölümleri
  • Ön Tanımlı Argümanlar
  • Ne Zaman Fonksiyon Yazılır
  • Return
  • Fonksiyon İçerisinden Fonksiyon Çağırmak
  • Local & Global Değişkenler
  • If
  • Else & Elif
  • For Döngüsü
  • Uygulama - Mülakat Sorusu Alternating
  • Break & While & Continue
  • Enumerate
  • Uygulama - Mülakat Sorusu Enumerate
  • Alternating Fonksiyonunun Enumerate ile Yazılması
  • Zip
  • Lambda & Map & Filter & Reduce
  • List Comprehensions
  • Dict Comprehensions
  • Uygulama - Mülakat Sorusu Dict Comprehensions
  • List & Dict Comprehensions Uygulamaları 1
  • List & Dict Comprehensions Uygulamaları 2
  • List & Dict Comprehensions Uygulamaları 3

2
Veri Yapıları

Python programlamanın temellerini oluşturan veri yapılarını kapsamlı bir şekilde öğrenme imkanı bulacaksınız.

  • Veri Yapılarına Giriş
  • Sayılar
  • Karakter Dizileri
  • String Metodları
  • Liste
  • Sözlük
  • Tuple
  • Set

3
Çalışma Ortamı Ayarları
PyCharm, Virtual Environment ve Dependency Management konuları ile büyük ölçekli projeler için kendi çalışma ortamınızı oluşturmayı ve yönetmeyi öğreneceksiniz. Çalışma ortamı ayarları gerçekleştirildikten sonra Python’da ilk adımlarımızı atmış olacağız.

  • Pycharm
  • Python İlk Adımlar
  • Virtual Environment
  • Package Management
  • Virtual Environment & Package Management

4
Python ile Veri Analizi: NumPy, Pandas, Veri Görselleştirme, Gelişmiş Fonksiyonel Keşifçi Veri Analizi
Veri bilimi, makine öğrenmesi ve yapay zeka uygulamaları için kaçınılmaz olan temel kütüphaneleri öğreneceksiniz. Bu bilgileri yaygın kaynaklardan farklı olarak gelişmiş fonksiyonlar yazmak için kullanacaksınız ve fonksiyonel veri analizi modülünüzü dokümantasyonu ile birlikte yazabiliyor olacaksınız. Bu modül iş ya da eğitim hayatınız boyunca birçok ihtiyacınıza çözüm olacak.

  • Python ile Veri Analizine Giriş
  • NumPy Giriş
  • NumPy Array'i Oluşturma
  • NumPy Array Özellikleri
  • Reshaping
  • Index İşlemleri
  • Fancy Index
  • Matematiksel İşlemler
  • NumPy Koşullu İşlemler
  • Pandas Series
  • Veri Okuma
  • Veriye Hızlı Bakış
  • Pandas Seçim İşlemleri
  • Değişkenler Üzerinde İşlemler
  • Loc & Iloc
  • Koşullu Seçim
  • Toplulaştırma & Gruplama
  • Pivot Table
  • Apply & Lambda
  • Birleştirme İşlemleri
  • Kategorik Değişken Görselleştirime
  • Sayısal Değişken Görselleştirme
  • Matplotlib Özellikleri
  • Seaborn ile Veri Görselleştirme
  • Genel Resim
  • Kategorik Değişken Analizi I
  • Kategorik Değişken Analizi II
  • Sayısal Değişken Analizi
  • Değişkenlerin Yakalanması
  • Hedef Değişken Analizi
  • Korelasyon Analizi

2
Veri Yapıları

Python programlamanın temellerini oluşturan veri yapılarını kapsamlı bir şekilde öğrenme imkanı bulacaksınız.

  • Veri Yapılarına Giriş
  • Sayılar
  • Karakter Dizileri
  • String Metodları
  • Liste
  • Sözlük
  • Tuple
  • Set

4
Python ile Veri Analizi: NumPy, Pandas, Veri Görselleştirme, Gelişmiş Fonksiyonel Keşifçi Veri Analizi
Veri bilimi, makine öğrenmesi ve yapay zeka uygulamaları için kaçınılmaz olan temel kütüphaneleri öğreneceksiniz. Bu bilgileri yaygın kaynaklardan farklı olarak gelişmiş fonksiyonlar yazmak için kullanacaksınız ve fonksiyonel veri analizi modülünüzü dokümantasyonu ile birlikte yazabiliyor olacaksınız. Bu modül iş ya da eğitim hayatınız boyunca birçok ihtiyacınıza çözüm olacak.

  • Python ile Veri Analizine Giriş
  • NumPy Giriş
  • NumPy Array'i Oluşturma
  • NumPy Array Özellikleri
  • Reshaping
  • Index İşlemleri
  • Fancy Index
  • Matematiksel İşlemler
  • NumPy Koşullu İşlemler
  • Pandas Series
  • Veri Okuma
  • Veriye Hızlı Bakış
  • Pandas Seçim İşlemleri
  • Değişkenler Üzerinde İşlemler
  • Loc & Iloc
  • Koşullu Seçim
  • Toplulaştırma & Gruplama
  • Pivot Table
  • Apply & Lambda
  • Birleştirme İşlemleri
  • Kategorik Değişken Görselleştirime
  • Sayısal Değişken Görselleştirme
  • Matplotlib Özellikleri
  • Seaborn ile Veri Görselleştirme
  • Genel Resim
  • Kategorik Değişken Analizi I
  • Kategorik Değişken Analizi II
  • Sayısal Değişken Analizi
  • Değişkenlerin Yakalanması
  • Hedef Değişken Analizi
  • Korelasyon Analizi

YETKİNLİK EDİN
Veri Bilimi için Python Programlama Öğren
EN İYİ FİYAT

BUGÜN ÖĞRENMEYE BAŞLA

6 hafta boyunca sınırsız erişim

$ 40 .00 /tek seferlik

  • Kendi hızınızda öğrenme fırsatı
  • Ders videoları & materyalleri
  • Puanlanan quiz’ler
  • Linkedin’de paylaşılabilir Sertifika

Ücretler tekil kayıt olan kişiler içindir.

Kurum çalışanlarınıza özel teklif almak için bize yazın

Veri Bilimi için Python Programlama öğrenmeye bugün başla!

Kayıt Ol
© 2021 Miuul