Yaklaşan Etkinlik İşletmeler için Yapay Zeka ve Generative AI
Semineri İncele
Sohbete Başla

Veri Bilimi için Python Programlama

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

Kayıt Ol

Mezunlarımızın Çalıştığı Şirketler

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

Program hakkında ayrıntılı bilgi edinin

Kurs 11 Saat

Veri Bilimi için Python Programlama

Bu eğitim Python programlama dilini etkin bir PyCharm IDE kullanımı ile fonksiyonel yetenekler kapsamında öğrenilmesini sağlar. Veri okuma, veri ön işleme, özellik geliştirme ve makine öğrenmesi (machine learning) modelleri üretimi gibi tüm temel veri bilimi işlemlerini yapabilmeniz için gerekli altyapıyı proje geliştirme düzeyinde edineceksiniz.

1
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

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
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.

  • 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

4
Python ile 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 yazabileceksiniz.

Kural Tabanlı Sınıflandırma

  • 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

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 yazabileceksiniz.

Kural Tabanlı Sınıflandırma

  • 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

Yetkinlik Edin
Veri Bilimi için Python Programlama Öğren
En İyi Fiyat

Bugün Öğrenmeye Başla

1 yıl boyunca sınırsız erişim

$ 40 .00 /tek seferlik

  • Tüm materyallere 1 yıl erişim
  • Ders videoları & materyalleri
  • Puanlanan quiz’ler
  • Sertifika

Çeşitli ölçeklerdeki kurumlar ekipleri için Miuul'u kullanıyor.

Çalışanlarınıza özel teklif almak için Bize yazın

Veri Bilimi için Python Programlama öğrenmeye bugün başla!
Kayıt Ol