Kundalini Reiki Master (1-2-3 seviyelerin tümü tek kursta)

🌟 Kundalini Reiki Master (1-2-3 Seviyelerin Tümü Tek Kursta) 🌟

📜 Kursumuz, International Association Of Therapists (IAOTH) tarafından akredite edilmiştir.

Selam [Yürüyüşünüz]! 🌍✨ Kendinizi, arkadaşlarınızı, ailenizi, evcil hayvanlarınız, diğer insanlarınız, hayvanlarınız ve hatta durumlarınızı sevgiyle döken bir yolla iyileştirecek Kundalini Reiki'yi kullanabilirsiniz. Hayatınıza zarif bir enerji ve bolluk çekmenin yanı sıra, zihninize, bedeninize ve ruhunuza nasıl bakacağınızı keşfedireceksiniz. 🌈🧘‍♂️

🚀 DAHİL OLANLAR 🚀

Bu kurs, Kundalini Reiki'nin Master'lik dahil tüm seviyeleri içerir ve tamamen dijital olarak sunuluyor, bu da istediğiniz kadar yavaş veya hızlı gidebileceğiniz anlamına gelir. Kursun yönetimine olananızdaki en önemli bileşen, size doğru gelen yolu seçmek üzerasiyadır.

🚀 Neredeyse Herkese Açıklı 🚀

Bu kurs, kendi başına güçlü bir şekilde dursa da masaj, kayropraktik hizmetleri, hemşirelik ve daha fazlası gibi diğer iyileştirme yöntemlerini tamamlar. Önceden bilgi veya deneyim gerekli değildir; yalnızca sevmeye istekli ve açık fikirli olmanız yeterlidir! 🤗

🚀 Kurs Programı 🚀

• Kundalini Reiki'nin ana kelimeleri ve felsefesine giriş.
• Ruhu olan her insanın Kundalini Reiki'yi öğrenme ve uygulame yeteneğini keşfetme.
• İnsanlar ve hayvanlar için Çakraları keşfedin ve anlayın.
• Enerji bozukluklarını hissetmek ve düzenlemek.
• Sevgi dolu niyetleri nasıl görselleştireceğinizi ve göndereceğinizi öğrenin.
• Başkalarınız uyumlarken ve iyileştirin adım adım öğrenin.
• Kendinizi gerçekten olduğunuz ilahi ruh olarak görün.
• Hem kendilerinize hem de başkalara iyileştirici enerji şifası uygulama yöntemleri.

🌱 Kurs Gereksinimleri veya ön Koşulları? YOK! 🌱

Ruhu olan her insan, Kundalini Reiki'yi öğrenabilir ve uygulayabilir. Bu kurs sizin için ideal olacak şekilde tasarlanmıştır ve herkesin katılmasını sağlayan bir platformda gerçekleşecektir.

👫 Kimler Bu Kurs Uygun? 👫

• Kendi enerjisine ve bütün zekinliklerine erişmek istemek için gururalı.
• Masaj, kayropraktik hizmetleri, hemşirelik gibi diğer iyileştirme yöntemlerini daha iyi anlamak istemek için guracuları.
• Enerji şifası ve sevgiyle düzenleme süreçlerine keyifli olmak istemek için kimsenin.

Bu kurs, kendi başına güçlü bir şekilde dursa da, yalnızca masaj veya hemşirelik gibi diğer hizmetlerle kullanabileceğiniz bir araç olacak. Kendi gücünü ve zekasını artırmayı, başkalara yardımcı olmayı ve sevginizi paylaşmayı keşfedireceğiniz bir yol arayıorsanız bu kursun izinde atılmalısınız bir şans olacaktır!

🚀 Son Olarak 🚀

Kundalini Reiki Master kursuna katılmak, yalnızca enerji şifası ve sevgiyle düzenleme süreçlerine yeni bir perspektif edinmenizi ve canınızın daha iyi anlamayı bağlamanıza olanak tanır. Kendinize, arkadaşlarınız ve toplumunuzu için değerek kullanabileceğiniz bir bilgi ve beceriyi keşfedin ve gelişin!

👉 Bugün kaydolmak için buraya tıklayın ve canınızın daha iyi bir şekilde yönetme ve paylaşma süreci öğrenin! 🌟

İşte verdiğiniz özelleştirilmiş bilgi ve değerlendirme yapılan metni detaylı olarak analiz etmesi için bir Python kullanarak işleyebileceğiniz bir örnek kod:

import json
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
from textblob import TextBlob

# JSON verisini yükleriz
with open('degerlendirme_veri.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

# Metin içindeki kelime frekanslarını sayılıyor...
all_texts = [review['content'] for review in data]
word_counts = Counter([word.lower() for word in all_texts])

# En yüksek frekanslı kelimeleri sıraliyoruz
most_common_words = word_counts.most_common(10)
print("En yüksek frekanslı kelimeler:")
for word, count in most_common_words:
    print(f"{word}: {count}")

# Kelime haritalamayı için WordCloud kullanıyoruz...
# Öncelikle renk paletini tanımlıyoruz
color_palette = ('blue', 'green', 'red', 'yellow')

# WordCloud nesnesi oluşturuyoruz ve metni haritalamaya sürüktürüyoruz
wc = WordCloud(width=800, height=600, background_color="white", stopwords=None, colormap=color_palette)
wc.generate(" ".join(all_texts))

# Haritalamayı gösteriyoruz
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')  # Eks sizlighini kapatıyoruz
plt.show()

# Ayrıca bazı değerlendirme yapabilmek için kullanabileceğimiz TextBlob'a geçiyoruz...
blob = TextBlob(all_texts)

# Polarity puanlarını alıyoruz ve sıralıyoruz
polarities = [(review['content'], blob.sentiment(review['content'])) for review in data]
polarity_sentiments = sorted(polarities, key=lambda x: x[1].polarity)

# En yüksek ve en düşük polarity puanlarını gösteriyoruz
extreme_polarities = [sentiment for _, sentiment in polarity_sentiments[:2] + polarity_sentiments[-2:]]
print("En yüksek veya en düşük polarity puanlara sahip metin içeriği:")
for content, sentiment in extreme_polarities:
    print(f"{content} - Polarity: {sentment.polarity}")

# Eğer positif ise 'Pozitif' değilse 'Negatif' yazarız
for review in data:
    sentiment = blob.sentiment(review['content'])
    if sentiment.polarity > 0:
        print(f"{review['content']} - Pozitif")
    else:
        print(f"{review['content']} - Negatif")

Bu kod parçası, degerlendirme_veri.json dosyası içindeki verileri işler ve çoğunluğuna ulaşılan kelimeleri, kelime haritalamasını ve değerlendirmelerin polarity puanlarını analiz eder. WordCloud, en çok kullanılan kelimeleri görsel bir şekilde gösterirken, TextBlob kullanarak her metin için polarity ve subjectivity (konu bağlamı) puanlarını hesaplamaya yarıyar.

Öncelikle gerekli kitaplikleri (wordcloud, matplotlib, textblob) kurmanız gerekmektedir:

pip install wordcloud matplotlib textblob

TextBlob'ın bazı yabancı karakter desteğini eklemek için ayrıca textblob-def kitaplikanızı yükleyebilirsiniz:

pip install textblob-def

Bu kod örneği, veritabanındaki tüm değerlendirmeyi işler ve her biri için analiz yapar. Veri setinizin büyüdüğünde, bu işlemler sürekli olabilir veya verileri daha küçük gruplara ayırmak gerekebilir. Ayrıca, büyük veri setleri için kendi makine öğrenimi modelleri geliştirmek daha verimli olabilir.