Python Mucizesi – Temelden Uzmanlığa (FULL Paket)

• Python’ı temelden uzmanlığa kadar öğreneceksiniz.
• Eğitimde tüm içerikler WORD dosyası olarak size sunulmakta olup bu nedenle tekrar etmek istediğinizde notları okumanız yeterli olacaktır.
• Eğitim içeriği gerçek hayattan bol örnekler ile oluşturulmuş olup bu kapsamda geçmiş kodları unutmayacak şekilde tasarlanmıştır.
• Veri Bilimi: Numpy, Pandas, Matplotlib
• Big Data
• Veri Analizi
• Nesne Tabanlı Programlama
• Diğer kütüphaneler 

EĞİTİM İÇERİĞİ:

Giriş

1. Python Ortamının Kurulumu

Temel Python

1. Python Genel Yapısı
2. Basit Metin İşlemleri ve Not Alma İşlemleri
3. Python’da Metinler, Sayılar ve Türler
4. Değişkenler
5. Print Fonksiyonu
6. PRINT Fonksiyonu ile Dosyaya Veri Yazdırmak
7. PRINT Fonksiyonunda Özel Karakterler

Python ile Kodlama

1. Veri Girişi ve Input Fonksiyonu
2. Koşullar (IF Komutu)
3. Koşul Komutları
4. Operatörler
5. Örnek Uygulamalar: Veri Girişi, Koşullar ve Operatörler

Python Dilinde Diziler ve Büyük Veri İşlemleri

1. Listeler (Lists)
2. Liste İşlemleri
3. Liste Fonksiyonları
4. Sözlükler (Dictionaries)
5. Sözlük Uygulamaları
6. Sözlük Fonksiyonları
7. Demetler (Tuples)
8. Demet (Tuple) Uygulamaları
9. Kümeler (Sets)

Döngüler ve Metin İşlemleri

1. FOR Döngüsü
2. FOR Döngüsü Uygulamaları
3. FOR Döngüsü Deyimleri: Break, Continue, Range, Enumerate, Zip
4. While Döngüsü
5. Döngülerde ELSE Deyimi
6. String (Metin) İşlemleri
7. String (Metin) Fonksiyonları
8. İleri String Fonksiyonları
9. String Uygulamaları: IS ile Başlayan Fonksiyonlar
10. String Uygulamaları: HTML ve COUNT
11. String Uygulamaları: INDEX, RINDEX, LJUST ve RJUST
12. String Uygulamaları: PATITION, RPARTITION, CHR ve ORD
13. FORMAT Metodu ve Detayları
14. FORMAT Metodu Uygulamaları

Fonksiyonlar

1. Matematiksel ve Sayısal Fonksiyon ve İşlemler
2. Tarih Fonksiyon ve İşlemleri
3. Kullanıcı Tanımlı Fonksiyonlar
4. Kullanıcı Tanımlı Fonksiyon Uygulamaları
5. Çok Parametreli Fonksiyon Tanımlama
6. Hazır Fonksiyonlar
7. FILTER Fonksiyonu
8. MAP Fonksiyonu
9. Genel Fonksiyon Uygulamaları

Python ile Veri Analizi

1. Metinler, Listeler, Sözlükler, Demetler, Kümeler, Koşullar ve Döngüler
2. Üreteçler
3. Sözlük Üreteçleri
4. Tablo ve Filtre İşlemleri
5. Pivot Analizi
6. Üreteçlerde Fonksiyon Kullanmak
7. Üreteçlerde IF Komutu
8. İstatistik ve Simülasyon
9. Sözlüklerde Arama/Tespit İşlemleri
10. Listeleri Hizalayarak Yazdırma İşlemleri
11. Arama Motoru Algoritması Oluşturmak
12. İkili Tablo Eşleştirme İşlemleri
13. İkili Tablo Eşleştirme Uygulamaları
14. Çoklu Tablo Eşleştirme İşlemleri
15. Çoklu Tabloları Sözlük Kullanımı ile Kısaltma
16. Mali Tablo İşlemleri
17. Metinler için Üreteçler

Dosya İşlemleri

1. Dosyaya Veri Yazmak
2. Dosyadan Veri Okumak
3. Dosya İşlemleri Uygulamaları
4. Dosya İşlemleri Kuralları

Hata İşlemleri

1. Python Program Hataları
2. Hata Uygulamaları

Nesne Tabanlı Programlama

1. Modüller ve Kütüphaneler
2. Kullanıcı Tanımlı Modüller
3. Modül Çağırma Kuralları
4. Sınıf (Class) Oluşturma
5. Sınıflara Başlangıç Değeri Atamak
6. Sınıf Başlangıç Değeri Uygulamaları
7. Çok Değişkenli Sınıf İşlemleri
8. Sınıflarda Gizli Değişkenler ve Yarı Gizli Değişkenler
9. Sınıflarda Miras Alma
10. Sınıf (Class) Uygulamaları

Veri Bilimi (Data Science): Pandas Kütüphanesi

1. DataFrame İşlemleri
2. DataFrame Adres İşlemleri
3. DataFrame Örnek Uygulamaları
4. Veriler Üzerinde Değişiklik Yapmak (Silmek, Eklemek, Dönüştürmek)
5. Filtreleme İşlemleri
6. Filtre Uygulamaları
7. Metin Dosyası Analiz İşlemleri
8. Excel İşlemleri
9. CSV İşlemleri
10. XML İşlemleri
11. DataFrame Tekrar ve Uygulamaları
12. SERIES İşlemleri
13. Index ve Tablo Yapısı İşlemleri
14. Veri Değiştirme İşlemleri
15. Aritmetik İşlemler
16. Aritmetik İşlemler ve Veri Uygulamaları
17. Metin (String) İşlemleri
18. Tablo Birleştirme İşlemleri
19. Tablo Eşleştirme Kuralları
20. Tablo Eşleştirme İşlemleri
21. Çoklu Tablo Eşleştirme
22. Pandas Fonksiyonları
23. Veri Gruplama ve İstatistiki Analizler
24. Pivot Tablo
25. Pivot Tabloda Çoklu Satır ve Sütun
26. Pivot Tablo Uygulamaları
27. Grafik Çizim İşlemleri

Veri Bilimi (Data Science): Numpy Kütüphanesi

1. Numpy Kütüphanesi Genel Görünümü
2. Dizilerin Yapısı
3. Dizi (ARRAY) Tanımlama İşlemleri
4. Dizi Üreteci Parametreleri
5. Numpy Veri Türleri
6. Dizilerde Sıralama İşlemi
7. Dizi ile İlgili Bilgi Alma
8. Adresleme İşlemleri
9. Filtreleme İşlemleri
10. Dizi Verilerini Değiştirmek
11. Dizilerde Birleştirme İşlemi
12. Dizileri Alt Dizilere Bölmek
13. Temel Matematiksel İşlemler
14. Trigonometrik ve Logaritmik İşlemler
15. Numpy Uygulamaları
16. Bir Dizideki Benzersiz Elemanları Listelemek
17. Dizileri Ters Çevirmek
18. Çok Boyutlu Dizileri Sadeleştirmek
19. Numpy ile Veri İşleme ve Yapılandırılmış Diziler

Grafik İşlemleri (Matplotlib Kütüphanesi)

1. Temel Grafik İşlemleri
2. Grafik Bileşenleri
3. Grafik Parametre Uygulamaları
4. Grafiğin Belli Bir Alanını Göstermek
5. Eksen Etiketlerini Düzenlemek
6. Tek Grafik İçerisinde Çoklu Çizim
7. Çoklu Grafikleri Farklı Bölgelerde Göstermek
8. Çoklu Grafik Uygulamaları
9. Grafik Çeşitleri
10. Çubuk (Bar) Grafik
11. Çubuk Grafik Parametreleri
12. Eksen Değerlerini Değiştirmek
13. Üst Üste Çubuk Grafikler
14. Farklı Kaynakları Grafiğe Çevirmek
15. Grafiğe Tablo Eklemek
16. İki Boyutlu Verilerde Tablo Ekleme
17. Çubuk Grafik Uygulamaları
18. Grafiklere Veri Etiketi Eklemek
19. Dağılım (Scatter) Grafiği
20. Pasta (Pie) Grafik
21. Alan (Area) Grafiği
22. Histogram Grafik