[25% Off] Python DataScience - Veri Bilimi (Pandas, Numpy, Matplotlib) Course Coupon

Description

Python Mucizesi – Veri Bilimi eğitimine hoş geldiniz.

Temel Gereksinimler

Öncelikle Python biliyor olmanız gerekmektedir. Bu kapsamda Python’ı temelden uzman seviyesine kadar öğrenebileceğiniz Python Mucizesi – Temel, Orta ve İleri Düzey eğitimini ücretsiz talep edebilirsiniz. Nasıl yapılacağı size gelen açılış mesajında olacaktır.

Bu eğitim, detaylı olup diğer eğitimlerde sadece 1-2 saat gibi kısa sürelerde anlatılmıştır. Biz ise çok daha uzman ve detaylı seviyede anlatıyoruz. Başka eğitimlerde Veri Bilimi adı altında verilen eğitimlerde Python baştan itibaren anlatılmakta olup bu kapsamda süre israfı olmaktadır. Bu eğitim, rakip eğitimlere kıyaslandığında 1-2 saatte anlatılan eğitimleri 20 saat olarak çok detaylı ve bol örnekle anlatmaktadır. Yine diğer eğitimlerde Veri Bilimi adı altında Python baştan sona anlatılmakta ve böyle sanki veri bilimi bu süre uzunluğunda anlatılmış gibi yapılmakla birlikte bu eğitimde ise sadece veri bilimi anlatılmış ve gereksiz yere Python baştan anlatılmamıştır. Eğer Python dilini baştan almak isterseniz de diğer eğitimimiz olan Python Mucizesi – Temel, Orta ve İleri Düzey eğitimini zaten ücretsiz veriyoruz.

Bu eğitimde 3 ana kütüphane anlatılmaktadır:

Pandas
Numpy
Matplotlib

Pandas

Pandas kütüphanesi öyle güçlüdür ki Excel ile yapabildiğiniz analizleri yapabiliyorsunuz. Fakat neden bunu seçesiniz!

Pandas çok güçlü bir kütüphanedir. Excel’de verilerde satır sınırı olurken Pandas da aynı işlemleri yapabildiği halde bu tarz sınırlar yoktur.
Pandas kütüphanesi çok hızlıdır. Excel’de uzun süren ve kilitlenmelere yol açan işlemler burada çok kıs sürede çözülür.
Algoritması ve formül kurma işlemleri çok basit ve çok anlaşılırdır.
Gelişmeler önce Pandas kütüphanesinde üretilmiş olup daha sonra Excel ise bunları kopyalayıp aynısını yapmaya çalışmıştır. Fakat yine de çok altında kalmaktadır. Örneğin Excel’in son versiyonlarında sürekli yeni özellikler gelmekle birlikte aslında bu özellikler zaten çok önceden Pandas’da yapılmış ve kullanılmış olmaktadır. Yine bir çok özellik henüz Excel’e eklenememiştir.

Numpy

Pandas ile birlikte neden Numpy?

Birincisi, Pandas da tek başına tüm işinizi görür ve yapmak istediğiniz tüm işlemleri yapabilirsiniz. Yani Pandas öğrendiğinizde Numpy bilmek zorunda değilsiniz. Tüm işleri Pandas yapar.
Fakat Numpy da öğrenmek avantajlıdır. Numpy kütüphanesi, Pandas’ta yapılabilenleri yapabildiği gibi ayrıca simülasyon, istatistiki analizler vb. konularda çok daha basit kod yapısına sahip olup basit algoritmalar kullanarak çok karmaşık yapılar üretebilirsiniz.
Ayrıca siz mesela Excel veya başka ortamlarda bir formül yazdığınızda tüm satırlar için bu formülü tekrar çalıştırırsınız. Numpy ise eğitimde de göreceğiniz gibi tek formülle tüm satırlara aynı işlemi yapabilir.
Ayrıca Numpy kütüphanesi grafik çizme ve görsel analizler için de oldukça uygun bir kütüphanedir. Grafik çizmek amacıyla kullanılan kütüphaneler ön şart olarak Numpy kullanmaktadır.

Matplotlib

Bu kütüphane ise görsel analizler ve grafikler için oldukça güçlüdür.

Neden bu eğitimi alalım?

Öncelikle her konuda yeterli ve çok sayıda örnek veriyoruz. Diğer eğitimlerdeki gibi her şey hazır ve önceden belirlenmiş örnekler ile gitmiyoruz. Tamamı gerçek hayattan örnekler ve dolu dolu, bol…

Gerçek hayattan örnekler olduğu için gerçek hayatın karmaşık yapısı ile gidiyoruz.

Müfredat

Pandas

DataFrame İşlemleri
DataFrame Adres İşlemleri
DataFrame Örnek Uygulamaları
Veriler Üzerinde Değişiklik Yapmak (Silmek, Eklemek, Dönüştürmek)
Filtreleme İşlemleri
Filtre Uygulamaları
Metin Dosyası Analiz İşlemleri
Excel İşlemleri
CSV İşlemleri
XML İşlemleri
DataFrame Tekrar ve Uygulamaları
SERIES İşlemleri
Index ve Tablo Yapısı İşlemleri
Veri Değiştirme İşlemleri
Aritmetik İşlemler
Aritmetik İşlemler ve Veri Uygulamaları
Metin (String) İşlemleri
Tablo Birleştirme İşlemleri
Tablo Eşleştirme Kuralları
Tablo Eşleştirme İşlemleri
Çoklu Tablo Eşleştirme
Pandas Fonksiyonları
Veri Gruplama ve İstatistiki Analizler
Pivot Tablo
Pivot Tabloda Çoklu Satır ve Sütun
Pivot Tablo Uygulamaları
Grafik Çizim İşlemleri

Numpy

Numpy Kütüphanesi Genel Görünümü
Dizilerin Yapısı
Dizi (ARRAY) Tanımlama İşlemleri
Dizi Üreteci Parametreleri
Numpy Veri Türleri
Dizilerde Sıralama İşlemi
Dizi ile İlgili Bilgi Alma
Adresleme İşlemleri
Filtreleme İşlemleri
Dizi Verilerini Değiştirmek
Dizilerde Birleştirme İşlemi
Dizileri Alt Dizilere Bölmek
Temel Matematiksel İşlemler
Trigonometrik ve Logaritmik İşlemler
Numpy Uygulamaları
Bir Dizideki Benzersiz Elemanları Listelemek
Dizileri Ters Çevirmek
Çok Boyutlu Dizileri Sadeleştirmek
Numpy ile Veri İşleme ve Yapılandırılmış Diziler

Matplotlib

Temel Grafik İşlemleri
Grafik Bileşenleri
Grafik Parametre Uygulamaları
Grafiğin Belli Bir Alanını Göstermek
Eksen Etiketlerini Düzenlemek
Tek Grafik İçerisinde Çoklu Çizim
Çoklu Grafikleri Farklı Bölgelerde Göstermek
Çoklu Grafik Uygulamaları
Grafik Çeşitleri
Çubuk (Bar) Grafik
Çubuk Grafik Parametreleri
Eksen Değerlerini Değiştirmek
Üst Üste Çubuk Grafikler
Farklı Kaynakları Grafiğe Çevirmek
Grafiğe Tablo Eklemek
İki Boyutlu Verilerde Tablo Ekleme
Çubuk Grafik Uygulamaları
Grafiklere Veri Etiketi Eklemek
Dağılım (Scatter) Grafiği
Pasta (Pie) Grafik
Alan (Area) Grafiği
Histogram Grafik

If the coupon is not opening, disable Adblock, or try another browser.