Python Uygulamalı Veri Bilimi ve İstatistik

Python Uygulamalı Veri Bilimi ve İstatistik

4.45 (26 reviews)
Udemy
platform
Türkçe
language
Humanities
category
instructor
140
students
8 hours
content
Jun 2021
last update
$49.99
regular price

What you will learn

Veri temizleme, veri hazırlama, veri görselleştirme ve veri analizi dahil olmak üzere istatistiksel yöntemleri gerçek hayat problemleri üzerinden uygulayarak öğreneceksiniz.

Description

Bilimsel gelişmelerin hızlı yaşandığı günümüzde giderek daha fazla veri toplanır ve depolanır hale gelmiştir. İlk başta veriler; sayı, metin, resim, video ve daha birçok kaynaktan elde edilen anlamsız bir yığın olarak görülebilir. Büyük veri, değişik kaynaklardan toparlanan ham verilerin anlamlı ve işlenebilir biçime dönüştürülmüş biçimine denir. Veri Bilimi; verilerin işlenmesi, analiz edilmesi ve yorumlanması adımlarını kullanarak faydalı bilgilerin elde edilmesini sağlar. Verilerin analiz edilmesinde istatistiksel yöntemlerin kullanılması verilerin yorumlanmasında hatalı sonuçların elde edilmesini önler. Kursta bu amaçla; veri temizleme, veri hazırlama, veri görselleştirme ve veri analizi dahil olmak üzere istatistiksel yöntemler kullanılmıştır.

Bu kursta sunulan pratik kavramlar karar verme süreçlerinde bilgiyi geliştirmek ve yorumlamak için sosyoloji, pazarlama, işletme, kalite kontrol, eğitim, ekonomi, tıp ve mühendislik gibi veri analizi ve sentezinin gerekli olduğu birçok bilim dalında faydalı olacağı düşünülmektedir. Ayrıca kursta yer alan örnek uygulama ve sorularda gerçek veri setleri ve güncel örnekler kullanılmıştır. Örneklerin tamamında uygulama adımları en baştan itibaren verilerek uygulamaların anlaşılabilirliği arttırılmıştır. Ayrıca her ders altında uygulamada yapılan konu ile ilgili çalışma dosyaları ve uygulaması notebook şeklinde eklenmiştir. Çalışmada Python programlama dili, öğrenmesi ve kullanması kolay olması yanında diğer programlama dillerinden daha az ayrıntılı ve okunaklı olduğu için tercih edilmiştir. Özellikle Python programında uygulamalar sonrası elde edilen çıktılar, analistler ve karar vericiler için tatmin edici olmaktadır.

Content

PYTHON KURULUMU ve KÜTÜPHANELER

Python Kurulumu
Jupyter Notebook ve Çalışma Alanı
Veri Türleri ve Veri Girişi-1
Veri Türleri ve Veri Girişi-2
Veri Türleri ve Veri Girişi-3
Python’da Dosya ile Veri Girişi-1
Python’da Dosya ile Veri Girişi-2

PYTHON’DA KULLANILAN TEMEL İFADELER ve DÖNGÜLER

“if” İfadesi
“for” Döngüsü
“range()” ve “while” Döngüsü
“def” ile Fonksiyon Tanımlama

VERİLERİN TEMİZLENMESİ ve HAZIRLANMASI

Hiyerarşik İndeksleme ve Birleştirme
Eksik Verilerin Düzenlenmesi
Yinelemeleri Kaldırma, Veriler ile Satır ve Sütun İsimlerini Değiştirme

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLERİN HESAPLANMASI

Popülasyon ve Örneklem

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

Ortalama, Mod ve Medyan

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ

Varyans, Standart sapma ve Aralık
Çarpıklık, Basıklık ve Yüzdelikler

VERİ GÖRSELLEŞTİRME

Çizgi Grafikleri
Birikimli Alan Grafikleri
Kutu Grafikleri
Histogramlar
Pasta Grafikleri
Çubuk Grafikler
Dağılım Grafikleri
Isı Haritaları
Üç Boyutlu Grafikler

OLASILIK DAĞILIMLARI

Bernoulli, Binom ve Poisson Dağılımı
Normal Dağılım ve Görsel Normallik Testleri
İstatistiksel Normallik Testleri
Örnek: Uygulama: Verinin Normalliğinin İncelenmesi

AYKIRI DEĞERLERİN TESPİTİ ve KALDIRILMASI

Görselleştirme ile Aykırı Değer Tespiti ve Kaldırılması
Z Puanı ile Aykırı Değer Tespiti ve Kaldırılması
Çeyrekler Arası Aralık (IQR) ile Aykırı Değer Tespiti ve Kaldırılması

HİPOTEZ TESTİ

Hipotez Testi ve Temel Kavramlar
Güç Analizi

PARAMETRİK TESTLER

Konu Çerçevesi
Tek Anakütle Ortalamasının Z Testi
Tek Anakütle Oranının Z Testi
İki Anakütle Ortalamasının Z Testi
İki Anakütle Oranının Z Testi
Örnek Uygulama: Z testi
Tek Örneklem T-Testi
İki Örneklem T-Testi-Örneklerin Bağımsız Olması
İki Örneklem T-Testi-Eşlenkik(Çift) Örnekler

VARYANS ANALİZİ (ANOVA) ( F TESTİ)

Varyans Analizi
Varyans Homojenlik Testleri
Çoklu Karşılaştırma Testleri-Parametrik
Varyans Analizi Anlatım
Tek Yönlü ANOVA
Tek Yönlü ANOVA-uygulama
İki Yönlü ANOVA
İki Yönlü ANOVA-Örnek-2
Tek Yönlü MANOVA
İki Yönlü MANOVA

NONPARAMETRİK TESTLER

Konu Çerçevesi
Tek Örneklem Ki-Kare Testi
Ki- Kare Bağımsızlık Testi-Yates Düzeltmesi
Fisher’ın Kesin Ki-kare Testi
McNemar Ki-kare Testi
Tek Örneklem Kolmogorov-Smirnov Testi
Bağımsız İki Örnek-Mann-Whitney U Testi
Bağımsız İki Örnek-Kolmogorov-Smirnov Testi
Bağımsız İki Örnek-Wald-Wolfowitz Dizi Sayıları
İkiden Fazla Bağımsız Örnek-Kruskal Wallis H Testi
İkiden Fazla Bağımsız Örnek-Mood Medyan Testi
İlişkili(Eşlenik-Çift) İki Örnek-Wilcoxon İşaretli Sıra (Eşlenik) Testi
İkiden Fazla İlişkili Örnek-Friedman Testi

KORELASYON

Korelasyon Konu Anlatımı
Pearson Korelasyon
Spearman Korelasyon
Kendall Tau Korelasyon
Kovaryans

REGRESYON

Regresyon Modelleri ve Heteroskedastisite Sorunu
Basit Doğrusal Regresyon
Çok Değişkenli Regresyon
Çok Değişkenli Regresyon Örnek Uygulama
Polinomal Regresyon
Lojistik Regresyon

FAKTÖR ANALİZİ

Açıklayıcı Faktör Analizi

KÜMELEME ANALİZİ

Hiyerarşik Kümeleme
K-Ortalamalar (K-Means)

Screenshots

Python Uygulamalı Veri Bilimi ve İstatistik - Screenshot_01Python Uygulamalı Veri Bilimi ve İstatistik - Screenshot_02Python Uygulamalı Veri Bilimi ve İstatistik - Screenshot_03Python Uygulamalı Veri Bilimi ve İstatistik - Screenshot_04

Reviews

İskender
October 16, 2021
Direkt konuya girmek yerine programın işlevinden bahsedilmesi lazımdı. Ayrıca programın indiriliş sürecini çok hızlı geçtiniz

Charts

Price

Python Uygulamalı Veri Bilimi ve İstatistik - Price chart

Rating

Python Uygulamalı Veri Bilimi ve İstatistik - Ratings chart

Enrollment distribution

Python Uygulamalı Veri Bilimi ve İstatistik - Distribution chart
4035598
udemy ID
5/8/2021
course created date
6/10/2021
course indexed date
Bot
course submited by