Python Programlama Dili ve Temel Kavramlar
Python ile program geliştirmek için kullanılan geliştirme ortamlarına bakış
- Anaconda ve Python Geliştirme Ortamı (Spyder, Jupyter Notebook)
- Google Colaboratory (Eğitim Sırasında Uygulamaların Gerçekleştirileceği Ortam)
Python programlama dilinin kullanım alanları
Python Dili Temel Kavramlar
- Kodlama Yapısı
- Kontrol Yapıları ve Döngüler
- Fonksiyon Kullanımı
- Veri Türleri ve Koleksiyonlar
- Hazır Modüllerin Kullanımı (math, random, statiscs vb.)
Python ile Dosyalama İşlemleri
- Dosya Oluşturma, Okuma ve Yazma, Kapatma İşlemleri
- CSV ve Excel Dosya Türleri Üzerinde İşlem Yapma
Veri Analizine Genel Bakış
- Veri Analizi Nedir? Veri Analizi ile Neler Yapılabilir?
- Veri Bilimi Nedir? Veri Biliminin Unsurları Nelerdir?
- Veriden Faydalı Bilgi Çıkarma Aşamaları Nasıl İşler?
- CRISP-DM Metodolojisi ve Bir Örnek Üzerinde Gösterimi
Python ile Veri Analizi Uygulamaları Geliştirme
Veri Analizi Uygulamaları Geliştirme İçin Kullanılan Araçlar ve Kullanımları
Veri Ön İşleme Süreçleri
- Excel, CSV vb. dosyalardan verilerin okunması
- Veri seti hakkında bilgi sahibi olma (kaç verimiz var, eksik verimiz var mı?)
- Veri ekleme ve silme,
- Tekrar eden verilerin tespiti ve temizlenmesi
- Veriler içerisinde filtreleme yapma
- Eksik verileri tamamlama
Sayısal Veriler Üzerinde İstatistiki İşlemler
- Temel işlemler (en büyük, en küçük, ortalama vb. değerlerin bulunması)
- İstatistiki dağılımların çıkarılması (standart sapma, varyans, korelasyon vb.)
Veri Görselleştirme
- Grafik çizimi (çizgi, çubuk, pasta vb.)
- Grafikler üzerinde işlemler yapma
Hazır Veri Setleri Üzerinde Veri Analizi Uygulama Çalışmaları
