Python Programlama Kullanarak Veri Bilimi: Pandas A-Z™

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

4.65 (34 reviews)
Udemy
platform
Türkçe
language
Data Science
category
instructor
Python Programlama Kullanarak Veri Bilimi: Pandas A-Z™
128
students
6.5 hours
content
Nov 2022
last update
$84.99
regular price

What you will learn

Python Anaconda Windows İşletim Sistemi Kurulum

Python Anaconda Linux İşletim Sistemi Kurulum

Python Jupyter Notebook’u İnceleme

Jupyter Lab’ı İnceleme

Meraklılarına python, pandas, data analiz, Doküman Tavsiyeleri

Pandas Kütüphanesi Tanıtım

Liste İle Python Pandas Serisi Oluşturma

Sözlük İle Pandas Serisi Oluşturma

Numpy Array’i İle Pandas Serisi Oluşturma

Seri İçindeki Nesne Türleri

Pandas Serilerinin Temel Özelliklerini İnceleme

Pandas Serileri Üzerine En Sık Uygulananan Metodlar

Pandas Serilerini İndexleme Ve Dilimleme

Liste İle python Pandas DataFrame’i Oluşturma

NumPy Array’i İle Pandas DataFrame’i oluşturma

Sözlük İle Pandas DataFrame’i oluşturma

Pandas DataFrame'lerinin Özelliklerini İnceleme

Pandas DataFrame’lerinde Eleman Seçim İşlemleri 1

Pandas DataFrame’lerinde Üst Düzey Eleman Seçimi: loc ve iloc Yapısı

Pandas DataFrame’lerinde Koşullu İşlemler İle Elaman Seçimi

Pandas DataFrame’lerine Sütun Ekleme

Pandas Data Frame’lerinden Satır ve Sütun Çıkarma

Pandas Dataframelerinde Boş(Null) Değerler

Boş(Null) Değerleri Düşürme: Dropna() Fonksiyonu

Boş(Null) Değerleri Doldurma: Fillna() Fonksiyonu

Pandas DataFrame’lerinde İndex Ayarı

Pandas DataFrame’lerinde Multi-İndex Ve İndex Hiyerarşisi

Multi-İndex'li Pandas DataFrame'lerde Eleman Seçme İşlemi

Multi-İndex'li DataFrame'lerde xs() Fonksiyonunu Kullanarak Eleman Seçme İşlemi

Pandas Dataframe’lerini Birleştirme: Concat () Fonksiyonu

Pandas Dataframe’lerini Birleştirme: Merge() Fonksiyonu

Pandas Dataframe’lerini Birleştirme: Join() Fonksiyonu

Seaborn Kütüphanesi İçerisinden Veri Seti Yükleme

Veri Setini İnceleme

Pandas DataFrame’lerinde Toplulaştırma Fonksiyonları

Veri Setini İnceleme 2

Pandas Dataframe’lerinde Gruplama İşlemleri Ve Toplulaştırma Fonksiyonlarının Birlikte Koordineli Kullanımı

Seviye Toplulaştırma Fonksiyonları: Aggregate() Fonksiyonu

İleri Seviye Toplulaştırma Fonksiyonları: Filter() Fonksiyonu

İleri Seviye Toplulaştırma Fonksiyonları: Transform() Fonksiyonu

İleri Seviye Toplulaştırma Fonksiyonları: Apply() Fonksiyonu

Veri Setini İnceleme 3

Pivot Tablolar

Çalışma Dosyalarına Erişme Ve Dosyaları Hazır Hale Getirme

Csv ve Txt Dosyaları İle Veri Girişi

Excel Dosyaları İle Veri Girişi

CSV Uzantılı Dosya Çıktısı Alma

Excel Dosyası Olarak Çıktı Alma

Description

Merhabalar,

"Python Programlama Kullanarak Veri Bilimi: Pandas A-Z™" kursuna hoşgeldiniz

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

21. Yüzyılın en popüler mesleklerinden birisi olarak görülen veri bilimi için gerekli olan PANDAS Kütüphanesinin mantığını kavramaya çalışacağımız bu eğitim ile bir çok gerçek hayat uygulaması üzerinden çalışma yapacağız. Pandas, pandas python, python pandas, python pandas numpy, numpy pandas, pandas numpy, python numpy pandas, pandas bootcamp, numpy pandas matplotlib

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

PANDAS 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 (data science and machine learning) 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 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 ve deep learning alanında pandas kütüphanesini kullanmak istiyorsanız?

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

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

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

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

Bu Pandas kursu herkes içindir!

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

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

  • Pandas Kütüphanesi Tanıtım

  • Liste İle Python Pandas Serisi Oluşturma

  • Sözlük İle Pandas Serisi Oluşturma

  • Numpy Array’i İle Pandas Serisi Oluşturma

  • Seri İçindeki Nesne Türleri

  • Pandas Serilerinin Temel Özelliklerini İnceleme

  • Pandas Serileri Üzerine En Sık Uygulananan Metodlar

  • Pandas Serilerini İndexleme Ve Dilimleme

  • Liste İle python Pandas DataFrame’i Oluşturma

  • NumPy Array’i İle Pandas DataFrame’i oluşturma

  • Sözlük İle Pandas DataFrame’i oluşturma

  • Pandas DataFrame'lerinin Özelliklerini İnceleme

  • Pandas DataFrame’lerinde Eleman Seçim İşlemleri 1

  • Pandas DataFrame’lerinde Üst Düzey Eleman Seçimi: loc ve iloc Yapısı

  • Pandas DataFrame’lerinde Koşullu İşlemler İle Elaman Seçimi

  • Pandas DataFrame’lerine Sütun Ekleme

  • Pandas Data Frame’lerinden Satır ve Sütun Çıkarma

  • Pandas Dataframelerinde Boş(Null) Değerler

  • Boş(Null) Değerleri Düşürme: Dropna() Fonksiyonu

  • Boş(Null) Değerleri Doldurma: Fillna() Fonksiyonu

  • Pandas DataFrame’lerinde İndex Ayarı

  • Pandas DataFrame’lerinde Multi-İndex Ve İndex Hiyerarşisi

  • Multi-İndex'li Pandas DataFrame'lerde Eleman Seçme İşlemi

  • Multi-İndex'li DataFrame'lerde xs() Fonksiyonunu Kullanarak Eleman Seçme İşlemi

  • Pandas Dataframe’lerini Birleştirme: Concat () Fonksiyonu

  • Pandas Dataframe’lerini Birleştirme: Merge() Fonksiyonu

  • Pandas Dataframe’lerini Birleştirme: Join() Fonksiyonu

  • Seaborn Kütüphanesi İçerisinden Veri Seti Yükleme

  • Veri Setini İnceleme

  • Pandas DataFrame’lerinde Toplulaştırma Fonksiyonları

  • Veri Setini İnceleme 2

  • Pandas Dataframe’lerinde Gruplama İşlemleri Ve Toplulaştırma Fonksiyonlarının Birlikte Koordineli Kullanımı

  • Seviye Toplulaştırma Fonksiyonları: Aggregate() Fonksiyonu

  • İleri Seviye Toplulaştırma Fonksiyonları: Filter() Fonksiyonu

  • İleri Seviye Toplulaştırma Fonksiyonları: Transform() Fonksiyonu

  • İleri Seviye Toplulaştırma Fonksiyonları: Apply() Fonksiyonu

  • Veri Setini İnceleme 3

  • Pivot Tablolar

  • Çalışma Dosyalarına Erişme Ve Dosyaları Hazır Hale Getirme

  • Csv ve Txt Dosyaları İle Veri Girişi

  • Excel Dosyaları İle Veri Girişi

  • CSV Uzantılı Dosya Çıktısı Alma

  • Excel Dosyası Olarak Çıktı Alma

  • Pandas

  • Pandas Python

  • Python pandas numpy

  • Numpy pandas

  • Python Numpy pandas

  • Numpy pandas matplotlib

Güncel kursum ile kendinizi güncel tutma ve Pandas 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.

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: Pandas A-Z™" kursu.

Hemen gelin! Kursta görüşürüz!


Content

Python Kurulumlar(Anaconda Navigator, Jupyter Notebook, Jupyter Lab)

Anaconda Windows İşletim Sistemi Kurulum
Anaconda Linux İşletim Sistemi Kurulum
Jupyter Notebook’u İnceleme
Jupyter Lab’ı İnceleme
Meraklılarına Python Pandas Doküman Tavsiyeleri
Python Pandas hakkında Sık Sorulan Sorular

Pandas Kütüphanesi Giriş

Pandas Kütüphanesi Tanıtım

Pandas Kütüphanesinde Seri Yapıları

Liste İle Python Pandas Serisi Oluşturma
Sözlük İle Pandas Serisi Oluşturma
Numpy Array’i İle Pandas Serisi Oluşturma
Seri İçindeki Nesne Türleri
Pandas Serilerinin Temel Özelliklerini İnceleme
Pandas Serileri Üzerine En Sık Uygulanan Metodlar
Pandas Serilerini İndexleme Ve Dilimleme

Pandas Kütüphanesinde DataFrame Yapıları

Liste İle python Pandas DataFrame’i Oluşturma
NumPy Array’i İle Pandas DataFrame’i oluşturma
Sözlük İle Pandas DataFrame’i oluşturma
Pandas DataFrame'lerinin Özelliklerini İnceleme

DataFrame Yapılarında Eleman Seçim İşlemleri

Pandas DataFrame’lerinde Eleman Seçim İşlemleri 1.Ders
Pandas DataFrame’lerinde Eleman Seçim İşlemleri 2.Ders
Pandas DataFrame’lerinde Üst Düzey Eleman Seçimi: loc ve iloc Yapısı 1.Ders
Pandas DataFrame’lerinde Üst Düzey Eleman Seçimi: loc ve iloc Yapısı 2.Ders
Pandas DataFrame’lerinde Üst Düzey Eleman Seçimi: loc ve iloc Yapısı 3.Ders
Pandas DataFrame’lerinde Koşullu İşlemler İle Elaman Seçimi

Pandas DataFrame'i Üzerinde Yapısal İşlemler

Pandas DataFrame’lerine Sütun Ekleme
Pandas Data Frame’lerinden Satır ve Sütun Çıkarma
Pandas Dataframelerinde Boş(Null) Değerler
Boş(Null) Değerleri Düşürme: Dropna() Fonksiyonu
Boş(Null) Değerleri Doldurma: Fillna() Fonksiyonu
Pandas DataFrame’lerinde İndex Ayarı

Multi-Index'li DataFrame Yapıları

Pandas DataFrame’lerinde Multi-İndex Ve İndex Hiyerarşisi
Multi-İndex'li Pandas DataFrame'lerde Eleman Seçme İşlemi
Multi-İndex'li DataFrame'lerde xs() Fonksiyonunu Kullanarak Eleman Seçme İşlemi

Pandas DataFrame'inde Yapısal Birleştirme İşlemleri

Pandas Dataframe’lerini Birleştirme Concat () Fonksiyonu
Pandas Dataframe’lerini Birleştirme: Merge() Fonksiyonu 1. Ders
Pandas Dataframe’lerini Birleştirme: Merge() Fonksiyonu 2. Ders
Pandas Dataframe’lerini Birleştirme: Merge() Fonksiyonu 3. Ders
Pandas Dataframe’lerini Birleştirme: Merge() Fonksiyonu 4. Ders
Pandas Dataframe’lerini Birleştirme: Merge() Fonksiyonu 5. Ders
Pandas Dataframe’lerini Birleştirme: Join() Fonksiyonu

DataFrame Üzerine Uygulanabilecek Fonksiyonlar

Seaborn Kütüphanesi İçerisinden Veri Seti Yükleme
Veri Setini İnceleme 1
Pandas DataFrame’lerinde Toplulaştırma Fonksiyonları
Veri Setini İnceleme 2
Gruplama İşlemleri, Toplulaştırma Fonksiyonlarının Birlikte Koordineli Kullanımı
İleri Seviye Toplulaştırma Fonksiyonları: Aggregate() Fonksiyonu
İleri Seviye Toplulaştırma Fonksiyonları: Filter() Fonksiyonu
İleri Seviye Toplulaştırma Fonksiyonları: Transform() Fonksiyonu
İleri Seviye Toplulaştırma Fonksiyonları: Apply() Fonksiyonu

Pandas Kütüphanesinde Pivot Tablolar

Veri Setini İnceleme 3
Pivot Tablolar

Pandas Kütüphanesinde Dosya İşlemleri

Çalışma Dosyalarına Erişme Ve Dosyaları Hazır Hale Getirme
Csv ve Txt Dosyaları İle Veri Girişi
Excel Dosyaları İle Veri Girişi
CSV Uzantılı Dosya Çıktısı Alma
Excel Dosyası Olarak Çıktı Alma

Reviews

Bayram
June 5, 2022
Hocanın anlatımı çok temiz. Konularına oldukça hakim. Pandas konusunu halletmem gerekiyor diyorsan, doğru eğitim bu.
Mehmt
May 20, 2022
Gayet akıcı ve kesin adımlarla ilerlenmiş bir kurs. Hatırlama amacı ile aldım ancak o kadar çok yeni şey kattı ki inanılmaz . Ayrıca hocamızın soruma hızlı geri dönüşü için tekrardan teşekkür eder ve gönül rahatlığı ile alabileceğiniz bir kurs olduğunu belirtmek isterim.
Murat
February 17, 2022
Derslerin anlatımı açık ve net. Konunun anlaşılmasını sağlayan bir bütünlük içerisinde anlatım yapılıyor. Örneklerle konunun pekiştirilmesi sağlanıyor. Dersler verimli geçmektedir. Akıcı ve kolay anlaşılır olması da verimi artırmaktadır. Memnun kaldığımı belirtebilirim.

Charts

Price

Python Programlama Kullanarak Veri Bilimi: Pandas A-Z™ - Price chart

Rating

Python Programlama Kullanarak Veri Bilimi: Pandas A-Z™ - Ratings chart

Enrollment distribution

Python Programlama Kullanarak Veri Bilimi: Pandas A-Z™ - Distribution chart
4415794
udemy ID
11/26/2021
course created date
2/16/2022
course indexed date
Bot
course submited by