Python ile Veri Analizi

Veri Analizi & Veri Görselleştirme | Data Analysis & Visualization | NumPy, Pandas, Matplotlib

3.75 (70 reviews)
Udemy
platform
Türkçe
language
IT Certification
category
instructor
1,063
students
10 hours
content
May 2023
last update
$44.99
regular price

What you will learn

Python'ın popüler "Pandas" kütüphanesi ile veriler üzerinde ekleme, çıkarma, gruplama ve pivot işlemleri gerçekleştirin!

Verileri estetik bir biçimde görselleştirin, raporlar ve harika sunumlar oluşturup onları anlaşılır kılın!

Excel, CSV gibi dosyalardan veri çekin, veri ekleyin ya da istediğiniz uzantıda dosyalar yaratın.

Bozuk veya eksik veri kümelerindeki yaygın sorunları çözün.

Çok sayıda Pandas nesnesi ile pek çok yöntem ve özellik öğrenin. 1B, 2B ve 3B veri kümelerini manipüle etme konusunda güçlü bir anlayışa sahip olun.

Gerçek veri kümeleri ile çalışarak kesin bir deneyim ve bilgi edinin.

Description

Merhaba!


Bu kurs size Python kullanarak verileri analiz etme, veri görselleştirme becerisi ve bu alanda kaynak sağlayacaktır. Veri Biliminde bir kariyer inşa edin!

Python Programlama Dili; büyük veri (big data), yapay zeka (AI), nesnelerin interneti (IoT), yapay sinir ağları, deep learning, machine learning gibi yakın gelecekte oldukça büyük önem arz eden alanlarda kendinizi geliştirme ve meslek edinme ayrıcalıkları sunan, oldukça geniş bir yelpazeye yayılabilen açık kaynak kodlu bir dildir.


  • Önceden programlama bilmeniz gerekmiyor.

  • Kullanacağınız platformlar ve yükleme işlemlerini bulabileceksiniz.

  • NumPy ile bilimsel altyapıyı kullanabilecek, Pandas ile veriler üzerinde manipülasyonlar gerçekleştireceksiniz.

  • Python'ın en güncel versiyonu ile oluşturulan kurs müfredatı daha gelişmiş bir kodlama ekosistemi sunmaktadır.

  • Veri Bilimine yönelen bir kariyer doğrultusunda işe yarayabilecek veri analizi ve görselleştirme kütüphanelerini detaylı işleyeceğiz.

  • Kurs boyunca cevapsız bırakılan hiçbir soru ile karşılaşmayacaksınız.

  • Kurs müfredatı 2022 yılı içerisinde oluşturulmuş ve en güncel metotlar ile kod örneklerine yer verilmiştir.

  • Kurs boyunca Python ile programlama, veri tipleri ile çalışma, gerçek verisetleri, veri analizi, veri görselleştirme ve daha pek çok ileri düzey metaya erişim sağlayacak; böylece kendinize belki de binlerce liraya tekabül eden bir yatırım yapmış olacaksınız.

Bu kursun sonunda, Python kullanarak verisetlerini yorumlayabilir; verileri görselleştirebilir; ve karmaşık bir verisetini manipüle ederek basit sorgular üzerinden pek çok bilgiye ulaşabilirsiniz. Veri biliminin temellerine doğrudan girerek başlayacağız. Yol boyunca, etkileşimli alıştırmalar ve gerçek dünyadan örnekler aracılığıyla veri dünyasının kavramlarıyla ilgili uygulamalı deneyim edineceksiniz. Bilgisayarların çok sayıda görevi nasıl yerine getirebileceğini hızla görmeye başlayacaksınız. Bu görevleri yerine getirmeleri için onlara ne yapacaklarını söyleyen bir kod yazmanız yeterli.


  • Her bölüm öncesi slaytlar ve görsellerle bölüm hedefleri açıklanacak.

  • Tüm derslere ait kaynaklar ve kod defterlerinden yararlanabileceksiniz.

  • Her türlü sorunuza olabildiğince hızlı ve açıklayıcı yanıtlar sunmaya çalışacağız.

  • Kurs materyallerinden, içeriğinden ve soru cevap opsiyonunuzdan süresiz bir şekilde faydalanabileceksiniz.

  • Excel, csv gibi dosyalar ile çalışıp SQL gibi veritabanı programlama ve ilişkisel veritabanları ile çalışabilme konusunda daha güçlü bir bakış açısı elde edeceksiniz.

  • Verilerden anlam çıkarma, veri madenciliği (data mining), makine öğrenimi, derin öğrenme, yapay zeka, nesnelerin interneti gibi yakın geleceğin en önemli gelişmelerinin merkezinde yer alabilmek için Python programlama dilini bilmek ayrıca önem ifade etmektedir.

Bu eğitim boyunca Python 3.9 versiyonu kullanılacak olup kodlamalar Jupyter üzerinde yapılacaktır. Oluşturulan her bir çalışma dosyası ve ipynb uzantılı kod defterleri kaynaklar bölümünde yer alacak ve indirilmeye açık kalacaktır.


İçerik

  1. Kurs Tanıtımı ve Temel Bilgiler

  2. Kendimizi Geliştirmek için Adımlar

    • Kaggle

    • Coursera

    • Github

    • ChatGPT

  3. Veri Analizinin Temelleri

  4. Anaconda

    • Anaconda Kurulumu

    • Environment Oluşturmak

  5. Veri Analizi için Pandas

    • Seriler

    • Sözlükler

    • DataFrame

    • Matrisler

    • Random ve Rand

    • Loc ve iloc

    • Set Index ve Reset Index

    • Multi Index

    • Eksik Veri

    • Concat Metodu

    • Groupby Metodu

    • Merge İşlemi

  6. Veri Görselleştirme

    • Veri Görselleştirmenin Önemi

    • Python'da Veri Görselleştirme

    • Veri Görselleştirme Kütüphaneleri

  7. Matplotlib

    • Plot

    • Figure

    • Bar

    • Pie Chart

    • Histogram

    • Scatter

    • 3D Grafik

    • WordCloud

  8. Veri Analizi: Google Arama Trendleri

    • Verisetini Tanımak

    • Belirli Çıktılar Elde Etmek

    • İstatistik Verileri Çıkarmak

  9. Veri Analizi: PS4 Satış Verisi

    • Bellek Kulanımı

    • Data Type Conversation

    • Veri Ön İşleme

    • Veri Analizi ve Görselleştirmeler

  10. Makine Öğrenmesi

    • Lineer Regresyon

    • Polinomal Regresyon

    • Regresyon ile Veri Analizi

  11. Veri Analizi: Wind Speed Prediction

    • Dataset

    • Korelasyon Matrisi ve Heatmap

    • Görselleştirmeler ve Hata Yönetimi

    • Train Test Split

    • Sonuç ve Değerlendirme Metrikleri

      • Mean Squared Error

      • Root Mean Squared Error

      • Mean Absolute Error

Content

Kurs Tanıtımı ve Temel Bilgiler

Başlangıç

Veri Analizinin Temelleri

Veri Analizi
Veri Analizi Yöntemleri

Kurulum İşlemleri

Anaconda Kurulumu

Veri Analizi için Pandas

Seriler
Sözlükler
Özet
DataFrame
DataFrame: Index
Özet 2
Matrisler
Matrisler (2)
Matrisler (3)
Özet 3
Random ve Rand
Random ve Rand (2)
Loc ve iloc Metodu
Loc ve İloc Metodu (2)
Loc ve iloc Metodu (3)
Loc ve iloc Metodu (4)
Set Index ve Reset Index
Set Index ve Reset Index (2)

Screenshots

Python ile Veri Analizi - Screenshot_01Python ile Veri Analizi - Screenshot_02Python ile Veri Analizi - Screenshot_03Python ile Veri Analizi - Screenshot_04

Reviews

Nazlı
October 13, 2023
The instructor talked about the overview of the course which gave me an idea what to expect during this course. He made a good entrance by talking about data resources like Kaggle.
Tayfun
July 13, 2023
Anlatım iyi ama sanki çok özet bir kurs olmuş.Veri analizinde mantık yürütmeye dair taktiler örneklerle çoğaltılırsa iyi olur.Kursa eklenirse iyi olacağını düşünüyorum.Emeğinize sağlık
Mustafa
March 9, 2023
Özellikle son bölüm çok iyi açıklanmış. Lineer ve polinomal regresyonları gerçekten anlamaya başladım.
Mehmet
October 14, 2022
Kısıtlı bir alanı çok iyi öğreten bir kurs. Her şeyi yarım yamalak öğretmeye çalışan (sözde büyük) kurslardan çok daha başarılı

Charts

Price

Python ile Veri Analizi - Price chart

Rating

Python ile Veri Analizi - Ratings chart

Enrollment distribution

Python ile Veri Analizi - Distribution chart

Related Topics

4313858
udemy ID
9/22/2021
course created date
9/18/2022
course indexed date
Bot
course submited by