Python Programlama Kullanarak Veri Bilimi: NumPy | A-Z™

"Python Programlama Kullanarak Veri Bilimi: NumPy | A-Z™" kursumuza hoşgeldiniz.

Python'da uzman ol: Python ile Data Science (Veri Bilimi), Machine Learning(Makine Öğrenmesi) için Numpy kütüphanesi

21. Yüzyılın en popüler mesleklerinden birisi olarak görülen veri bilimi için gerekli olan NumPy Kütüphanesinin mantığını kavramaya çalışacağımız bu eğitim ile bir çok gerçek hayat uygulaması üzerinden çalışma yapacağız

Kurs içeriği gerçek hayat senaryoları ile oluşturulmuştur ve sıfırdan başlayanları NumPy Kütüphanesi kapsamında ileriye taşımayı hedeflemektedir.

Numpy Veri bilimi alanında en çok kullanılan kütüphanelerden bir tanesidir.

Evet, Veri bilimi ihtiyaçlarının 2026 yılına kadar 11,5 milyon iş fırsatı yaratacağını biliyor musunuz?

Veri bilimi kariyerleri için ortalama maaşın 100.000 dolar olduğunu biliyor musunuz?

Veri Bilimi Kariyerleri Geleceği Şekillendiriyor.

Veri bilimi ve Makine öğrenimi olmadan yaşamımızın hayalini kurmak zordur. Kelime tahmin sistemi, e-posta filtreleme ve Amazon'un Alexa'sı ve iPhone'nun Siri'si gibi sanal kişisel yardımcılar, makine öğrenimi algoritmalarına ve matematiksel modellere dayalı olarak çalışan teknolojilerdir.

Veri bilimi ve Makine öğrenimi (Machine Learning) yalnızca kelime tahmin sistemi veya akıllı telefon ses tanıma özelliği için fayda sağlamaz. Makine öğrenimi ve veri bilimi, yeni sektörlere ve yeni sorunlara sürekli olarak uygulanır.

Özetle Devlet güvenliğinden, günlük hayatta kullandığımız uygulamalara kadar hemen hemen her alanda veri bilimi uzmanlarına ihtiyaç vardır. Milyonlarca işletme ve devlet dairesi, başarılı olmak ve müşterilerine daha iyi hizmet vermek için büyük verilere güveniyor. Dolayısıyla veri bilimi kariyerleri yüksek talep görüyor.

İşverenin en çok talep ettiği becerilerden birini öğrenmek istiyorsanız?

Python programlama dilini kullanarak Machine learning (Makine Öğrenmesi) ve deep learning (Derin Öğrenme) alanında Numpy kütüphanesini kullanmak istiyorsanız?

Veri bilimine giden yolda kendinizi geliştirmek istiyor ve ilk adımı atmak istiyorsanız. Her durumda, doğru yerdesiniz!

"Python Programlama Kullanarak Veri Bilimi: NumPy | A-Z™" kursunu sizin için tasarladık.

Derste, gerçek hayattan örnekler ile konuları kavramış olacaksınız. Bu kurs ile adım adım Numpy kütüphanesini öğreneceksiniz.

Veri Bilimi dünyasının kapısını aralayacak ve bundan sonrası için daha derine inme kabiliyetine sahip olacaksınız.

Bu Numpy kursu herkes içindir!

Daha önce deneyiminiz yoksa sorun değil! Bu kurs, yeni başlayanlardan profesyonellere kadar herkese (bir tazeleme olarak) öğretmek için ustalıkla tasarlanmıştır.

Veri bilimi her yerdedir. Daha iyi veri bilimi uygulamaları, şirketlerin gereksiz maliyetleri azaltmalarını, bilgi işlemi otomatikleştirmelerini ve pazarları analiz etmelerini sağlıyor. Temel olarak veri bilimi, rekabetçi bir küresel ortamda ilerlemenin anahtarıdır.

Kurs süresince aşağıdaki konuları öğreneceksiniz:

• Anaconda Windows İşletim Sistemi Kurulum

• Anaconda Linux İşletim Sistemi Kurulum

• Jupyter Notebook’u İnceleme

• Jupyter Lab’ı İnceleme

• Meraklılarına Doküman Tavsiyeleri

• NumPy Kütüphanesi Tanıtım

• Python’da NumPy’ın Gücü

• Array() Fonksiyonu İle NumPy Array’i Oluşturma

• Zeros() Fonksiyonu İle NumPy Array’i Oluşturma

• Ones() Fonksiyonu İle NumPy Array’i Oluşturma

• Full() Fonksiyonu İle NumPy Array’i Oluşturma

• Arange() Fonksiyonu İle NumPy Array’i Oluşturma

• Eye() Fonksiyonu İle NumPy Array’i Oluşturma

• Linspace() Fonksiyonu İle NumPy Array’i Oluşturma

• Random() Fonksiyonu İle NumPy Array’i Oluşturma

• NumPy Array’inin Özellikleri

• Numpy Array’ini Yeniden Şekillendirme: Reshape() Fonksiyonu

• Numpy Array’inin En Büyük Elemanını Tespit Etme: Max(), Argmax() Fonksiyonları

• Numpy Array’inin En Küçük Elemanını Tespit Etme: Min(), Argmin() Fonksiyonları

• Numpy Array’lerini Birleştirme: Concatenate() Fonksiyonu

• Tek Boyutlu Numpy Array’lerini Bölme: Split() Fonksiyonu

• İki Boyutlu Numpy Array’lerini Bölme: Split(), Vsplit, Hsplit() Fonksiyonu

• Numpy Array’lerini Sıralama: Sort() Fonksiyonu

• Numpy Array’lerini İndexleme

• Tek Boyutlu Numpy Array’lerini Dilimleme

• İki Boyutlu Numpy Array’lerini Dilimleme

• Tek Boyutlu Array’lerde Değer Atama İşlemi

• İki Boyutlu Array’lerde Değer Atama İşlemi

• Tek Boyutlu Arrray’lere Fancy İndex İle İşlem Yapma

• İki Boyutlu Arrray’lere Fancy İndex İle İşlem Yapma

• Fancy İndex ile Normal İndex’lemeyi birlikte kullanma

• Fancy İndex ile Normal Dilimlemenin birlikte kullanma

• Karşılaştırma Operatörleri İle İşlemler

• Numpy Kütüphanesi’nde Aritmetik İşlemler

• Numpy Kütüphanesi’nde İstatistiksel İşlemler

• Numpy İle İkinci Dereceden Denklem Çözümü

• Python ile veri bilimi, data analiz

• Python numpy

• Machine Learning (Makine Öğrenmesi)

• Data anlaysis (veri analizi)

• Big Data

• Python ile istatistik, temel istatistik

• Python Data analysis, big data

Güncel kursum ile kendinizi güncel tutma ve Numpy becerileri ile donatma şansınız olacak. Ayrıca, öğrenmenizi desteklemek ve sorularınızı yanıtlamak için sürekli olarak hazır olacağımı söylemekten mutluluk duyuyorum.

Neden bu kursu almak istiyorsunuz?

Cevabımız basit: Öğretimin kalitesi.

İster makine öğrenimi, ister finans alanında çalışıyor olun, ister web geliştirme veya veri bilimi alanında kariyer yapıyor olun, Python ve veri bilimi(Data Science) öğrenebileceğiniz en önemli becerilerden biridir. Python'ın basit söz dizimi özellikle masaüstü, web ve iş uygulamaları için uygundur.

OAK Academy 'deki Python eğitmenleri, yazılım geliştirmeden veri analizine kadar her konuda uzmandırlar ve her seviyedeki öğrencilere yönelik etkili, samimi eğitimleriyle bilinirler.

Eğitmenlerimiz Python programlama dili gibi her alanda yukarıda anlatıldığı şekilde eğitim kalitesi sunmaktadır.

Londra merkezli OAK Academy, çevrimiçi bir eğitim şirketidir. OAK Academy, 1000 saatin üzerinde video eğitim derslerinin bulunduğu Udemy platformunda Bilişim, Yazılım, Tasarım, İngilizce, Portekizce, İspanyolca, Türkçe ve bir çok farklı dilde geliştirme alanında eğitim vermektedir. OAK Akademi, yeni dersler yayınlayarak hem eğitim seri sayısını artırmakta hem de güncellenerek daha önce yayınlanmış derslerin tüm yeniliklerinden öğrencilerini haberdar etmektedir.

Kaydolduğunuzda, OAK Academy'nin deneyimli geliştiricilerin uzmanlığını hissedeceksiniz. Öğrencilerin hocalarımıza ilettikleri sorular hocalarımız tarafından en geç 48 saat içerisinde cevaplanmaktadır.

Udemy, yeni verileri nasıl görselleştireceğinizi ve bunlara nasıl yanıt vereceğinizi öğrenmenize ve ayrıca yenilikçi yeni teknolojiler geliştirmenize yardımcı olacak yüksek puan alan veri bilimi kursları sunmaktadır. İster makine öğrenimi, ister veri madenciliği, ister veri analizi ile ilgileniyor olun, Udemy'de size uygun bir kurs vardır.

Video ve Ses Üretim Kalitesi

Tüm videolarımız, size en iyi öğrenme deneyimini sağlamak için yüksek kaliteli video ve ses olarak oluşturulur/üretilir.

Bu kursta şunlara sahip olacaksınız:

• Kursa Ömür Boyu Erişim

• Soru-Cevap bölümünde Hızlı ve Kolay Destek

• İndirilmeye Hazır Udemy Bitirme Sertifikası

• Her türlü soruyu yanıtlayarak tam destek sunuyoruz.

  
  

  “Python Programlama Kullanarak Veri Bilimi: NumPy | A-Z™” kursu.

Hemen gelin! Kursta görüşürüz!

English Version:

Hello dear,

Python instructors on Udemy specialize in everything from software development to data analysis and are known for their effective, friendly instruction for students of all levels.

Udemy offers highly-rated data science courses that will help you learn how to visualize and respond to new data, as well as develop innovative new technologies. Whether you’re interested in machine learning, data mining, or data analysis, Udemy has a course for you.

For every topic, the instructor first teaches the theory then helps you implement it from scratch. This taught me both the "why" and the "how", and I believe that this is an effective way to learn. Thank you for a great course!

Data science is everywhere. Better data science practices are allowing corporations to cut unnecessary costs, automate computing, and analyze markets. Essentially, data science is the key to getting ahead in a competitive global climate.

What is Data Science?

We have more data than ever before. But data alone cannot tell us much about the world around us. We need to interpret the information and discover hidden patterns. This is where data science comes in. Data science uses algorithms to understand raw data. The main difference between data science and traditional data analysis is its focus on prediction. Data science seeks to find patterns in data and use those patterns to predict future data. It draws on machine learning to process large amounts of data, discover patterns, and predict trends. Data science includes preparing, analyzing, and processing data. It draws from many scientific fields, and as a science, it progresses by creating new algorithms to analyze data and validate current methods.

Learn more about Python

Whether you work in machine learning or finance or are pursuing a career in web development or data science, Python is one of the most important skills you can learn. Python's simple syntax is especially suited for desktop, web, and business applications. Python's design philosophy emphasizes readability and usability. Python was developed upon the premise that there should be only one way (and preferably one obvious way) to do things, a philosophy that has resulted in a strict level of code standardization. The core programming language is quite small and the standard library is also large. In fact, Python's large library is one of its greatest benefits, providing a variety of different tools for programmers suited for many different tasks.

Python vs R:
Python is a general-purpose, object-oriented, high-level programming language. Whether you work in artificial intelligence or finance or are pursuing a career in web development or data science, Python is one of the most important skills you can learn. Python's simple syntax is especially suited for desktop, web, and business applications. Python's design philosophy emphasizes readability and usability. Python was developed on the premise that there should be only one way (and preferably, one obvious way) to do things, a philosophy that resulted in a strict level of code standardization. The core programming language is quite small and the standard library is also large. In fact, Python's large library is one of its greatest benefits, providing different tools for programmers suited for a variety of tasks.

Python and R are two of today's most popular programming tools. When deciding between Python and R, you need to think about your specific needs. On one hand, Python is relatively easy for beginners to learn, is applicable across many disciplines, has a strict syntax that will help you become a better coder, and is fast to process large datasets. On the other hand, R has over 10,000 packages for data manipulation, is capable of easily making publication-quality graphics, boasts superior capability for statistical modeling, and is more widely used in academia, healthcare, and finance.

What is machine learning?

Machine learning describes systems that make predictions using a model trained on real-world data. For example, let's say we want to build a system that can identify if a cat is in a picture. We first assemble many pictures to train our machine learning model. During this training phase, we feed pictures into the model, along with information around whether they contain a cat. While training, the model learns patterns in the images that are the most closely associated with cats. This model can then use the patterns learned during training to predict whether the new images that it's fed contain a cat. In this particular example, we might use a neural network to learn these patterns, but machine learning can be much simpler than that. Even fitting a line to a set of observed data points, and using that line to make new predictions, counts as a machine learning model.

What is machine learning used for?

Machine learning is being applied to virtually every field today. That includes medical diagnoses, facial recognition, weather forecasts, image processing, and more. In any situation in which pattern recognition, prediction, and analysis are critical, machine learning can be of use. Machine learning is often a disruptive technology when applied to new industries and niches. Machine learning engineers can find new ways to apply machine learning technology to optimize and automate existing processes. With the right data, you can use machine learning technology to identify extremely complex patterns and yield highly accurate predictions.

Does machine learning require coding?

It's possible to use machine learning without coding, but building new systems generally requires code. For example, Amazon’s Rekognition service allows you to upload an image via a web browser, which then identifies objects in the image. This uses a pre-trained model, with no coding required. However, developing machine learning systems involves writing some Python code to train, tune, and deploy your models. It's hard to avoid writing code to pre-process the data feeding into your model. Most of the work done by a machine learning practitioner involves cleaning the data used to train the machine. They also perform “feature engineering” to find what data to use and how to prepare it for use in a machine learning model. Tools like AutoML and SageMaker automate the tuning of models. Often only a few lines of code can train a model and make predictions from it. A

Hope you enjoy the course,

See you in the course