What you’ll learn
-
Bu eğitimde Python ile Veri Bilimi anlatılmaktadır.
-
Data Science
-
Pandas
-
Numpy
-
Matplotlib
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
Who this course
Can I download Python DataScience – Veri Bilimi (Pandas, Numpy, Matplotlib) course?
You can download videos for offline viewing in the Android/iOS app. When course instructors enable the downloading feature for lectures of the course, then it can be downloaded for offline viewing on a desktop.Can I get a certificate after completing the course?
Yes, upon successful completion of the course, learners will get the course e-Certification from the course provider. The Python DataScience – Veri Bilimi (Pandas, Numpy, Matplotlib) course certification is a proof that you completed and passed the course. You can download it, attach it to your resume, share it through social media.Are there any other coupons available for this course?
You can check out for more Udemy coupons @ www.coursecouponclub.com
Note: 100% OFF Udemy coupon codes are valid for maximum 3 days only. Look for "ENROLL NOW" button at the end of the post.
Disclosure: This post may contain affiliate links and we may get small commission if you make a purchase. Read more about Affiliate disclosure here.
Disclosure: This post may contain affiliate links and we may get small commission if you make a purchase. Read more about Affiliate disclosure here.
