MakaleYazılım Geliştirme

Veri Bilimi için Python öğrenmek

Veri Bilimi alanına girmek ister misiniz? Öğrenmeniz gereken kodlama sizi korkutuyor mu? Veri bilimi kariyerine geçmek için Python öğrenmek mi istiyorsunuz?

Tam doğru yere geldiniz!

  • Çoğu sektör uzmanı, Veri Bilimi yolculuğunuza Python ile başlamanızı önerir
  • En büyük şirketler ve girişimler arasında Python, Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi Projeleri için en çok kullanılan dildir.
  • 2019 için Stackoverflow anketinde Python, en sevilen diller listesinde Java’yı geride bıraktı

Python çok yönlü bir dildir çünkü halihazırda mevcut olan çok çeşitli işlevlere sahiptir. Çok çeşitli işlevler kulağa çok ayrıntılı ve karmaşık gelebilir, hepsine hakim olmanıza gerek yok.

Çoğu veri bilimcisi, aşağıdakiler gibi günlük görevleri için birkaç başvuru kitaplığına sahiptir:

  • veri temizleme ve analizi yapmak için – pandalar
  • temel istatistiksel araçlar için – numpy, scipy
  • veri görselleştirme için – matplotlib, seaborn

Neden Python ve Veri Bilimi için ne kadar popüler?

  • Python, veri bilimi alanında hızla tercih edilen dil haline geldi ve işe alım uzmanlarının bir veri bilimcisinin beceri setinde aradığı ilk şeyler arasında yer alıyor.
  • Küresel veri bilimi anketlerinde sürekli olarak en üst sırada yer alıyor ve yaygın popülaritesi yalnızca önümüzdeki yıllarda artmaya devam edecek.
  • Yıllar içinde, güçlü topluluk desteğiyle bu dil, veri analizi ve tahmine dayalı modelleme için özel bir kitaplık elde etti.

Veri Bilimcisi ne iş yapar?

  • Veri Bilimi, İstatistik, Bilgisayar Bilimi ve özel alan bilgisinin bir birleşimidir.
  • Dünya genelinde giderek daha fazla veri üretildikçe, kararlar almak ve bunları iyileştirmek için bundan yararlanmamız gerekiyor.
  • Bir veri bilimcisi, analiz etmek ve yorumlamak için sağlanan veriler üzerinde işlemler gerçekleştirir.

Python’u hangi şirketler kullanıyor?

En büyük ve en popüler şirketlerin çoğu Python kullanıyor. Onlardan bazıları:

  • Google, NASA, Amazon
  • Instagram, Reddit, Quora, vb. gibi sosyal ağ siteleri
  • Netflix ve Spotify gibi medya akış şirketleri
  • Uber ve Lyft gibi araç paylaşım şirketleri

“Python, başından beri Google’ın önemli bir parçası olmuştur ve sistem büyüyüp geliştikçe de öyle kalacaktır. Bugün düzinelerce Google mühendisi Python kullanıyor ve biz de bu dilde becerilere sahip daha fazla insan arıyoruz.”

 – Peter Norvig, Google Inc. Araştırma Direktörü

Python öğrenerek Veri Bilimi trenine binip ve kendinizi geliştirebilirsiniz.

Yeni Başlayanların Veri Bilimi için Python hakkında sorduğu Genel Sorular?

Python öğrenmek için kodlama öğrenmem gerekir mi?

Programlama konusunda tamamen yeniyseniz, tamamen yeni bir dil öğrenmekten korkmanıza gerek yok.

Python öğrenmesi çok kolay bir dildir:

  • Karmaşık bir sözdizimine sahip değildir ve Python’u anlamak çok sezgiseldir.
  • Python’a başlamak için kodlama konusunda yetenekli olmanıza gerek yok.

Bu kurs yeni başlayanlar içindir, temelden başlayarak Python’da veri analizi görevlerini gerçekleştirmeye başlayacağız.

Java/C++ gibi diğer Programlama Dillerine aşinayım. Bu kurs Python’a geçmeme yardımcı olacak mı?

Python’un aslında C üzerinde bir sarmalayıcı olduğunu biliyor musunuz? Onu hızlı ve kolay anlaşılır kılan da budur!

  • Python son zamanlarda Veri Bilimcileri arasında popüler hale gelmesine rağmen, başlangıçta genel amaçlı bir dildi.
  • Python hala nesne yönelimlidir ve Java’nın yaptığı birçok paradigmayı takip eder.
  • Yani programlama kavramlarına aşina iseniz bu kurs ile kolayca Python’a geçiş yapabilirsiniz.

Veri Bilimine girmek için ne kadar Python bilmem gerekiyor?

  • Python’da yüzlerce kitaplık ve daha birçok işlevsellik olmasına rağmen, Veri Bilimi öğrenmek için hepsini bilmenize gerek yoktur.
  • Tüm dilde uzmanlaşmak yerine, Python’un temel sözdizimi hakkında bilgi sahibi olmanız gerekir.
  • Ayrıca Veri Bilimcileri tarafından kullanılan ve sizin de geleceğin Veri Bilimcisi olarak kullanacağınız en popüler kütüphaneleri ele alacağız!

Sistemimde Python yüklü değilse ne olur?

Python ile ilgili en iyi şeylerden biri, onu yazmayı destekleyen çok çeşitli platformlardır.

Son derece popüler bir paket yöneticisi platformu olan Anaconda’yı kullanarak Python ile çalışmak için izlenmesi kolay talimatlar sağlayacağız. Hangi İşletim Sistemini kullanırsanız kullanın, hepsi için size kılavuzlar hazırladık.

Python’un desteklediği en popüler açık kaynak kitaplıkları nelerdir?

  • pandas, numpy, scipy, matlplotlib, seaborn Veri Bilimi ve Veri Analizi için kullanılır
  • scikit-learn, tensorflow, keras, temel ve gelişmiş makine öğrenimi için kullanılır
  • OpenCV(Computer Vision), NLTK(Natural Language Processing) gibi derin öğrenme kütüphaneleri

Burada öğrendiklerimi makine öğrenimi ve veri bilimi projelerine uygulayabilecek miyim?

  • Veri Bilimi için Python kursu, Python’u tamamen anlamanıza ve onu Veri Bilimi projeleri için hemen kullanmaya başlamanıza yardımcı olmak için tasarlanmıştır.
  • Düzenli ödevler, testler ve uygulamalı projelerle temel veri bilimi becerileriyle tam donanımlı olacaksınız.

Veri Bilimi için Python için kurs müfredatı

  • 1- Kursa Genel Bakış
    • Kursa Genel Bakış
  • 2- Python’a Giriş
    • Python’a kısa bir giriş
    • Python Testine Giriş
    • Python’u Yüklemek
    • Birbirlerini tanımak
    • Veri Biliminde Kara Kuşak Olun
  • 3- Operatörleri Anlamak
    • Operatörler Teorisi
    • Egzersiz yapmak
    • Python’da Operatörleri Anlamak
    • Operatör Testi
  • 4- Değişkenler ve Veri Tipleri
    • Değişkenleri ve veri türlerini anlama
    • Değişken Testi
    • Python’da Değişkenler ve Veri Tipleri
    • Egzersiz yapmak
  • 5- Koşullu İfadeler
    • Koşullu İfadeleri Anlama
    • Egzersiz yapmak
    • Python’da Koşullu İfadeleri Uygulamak
    • Koşullu İfadeler testi
  • 6- Döngü Yapıları
    • Döngü Yapılarını Anlamak
    • Egzersiz yapmak
    • Python’da Döngü Yapılarını Uygulamak
    • Döngü Yapıları testi
  • 7- Fonksiyonlar
    • Fonksiyonları Anlama
    • Python’da Fonksiyonları Uygulamak
    • Fonksiyon testi
  • 8- Veri yapısı
    • Veri yapısına kısa bir giriş
    • Veri Yapısı testi
  • 9- Listeler
    • Listeler kavramını anlamak
    • Listeler testi
    • Python’da Listeleri Uygulamak
    • Egzersiz yapmak
  • 10- sözlükler
    • Sözlük kavramını anlamak
    • Egzersiz yapmak
    • Python’da Sözlükleri Uygulamak
    • sözlükler testi
  • 11- Python’da Standart Kitaplıkları Anlamak
    • Standart Kitaplıklar kavramını anlamak
    • Kitaplıklar testi
  • 12- Python’da bir CSV Dosyasını Okumak
    • Python’da CSV Dosyası Okuma – Pandalara Giriş
    • Python’da bir CSV dosyasını okuma: Uygulama
    • Python testinde bir csv dosyasını okuma
  • 13- Veri Çerçeveleri ve Veri Çerçeveleri ile temel işlemler
    • Veri çerçevelerini ve temel işlemleri anlama
    • DataFrames ve temel işlemler testi
    • Python’da veri çerçevelerini okuma ve temel işlemleri yürütme
    • Python Testinde veri çerçevelerini okuma ve temel işlemleri gerçekleştirme
  • 14- Bir Veri Çerçevesini İndeksleme
    • Bir Veri Çerçevesini İndeksleme
    • Endeksleme DataFrames testi
    • Egzersiz yapmak
  • 15- Veri Manipülasyonu ve Görselleştirme
    • Veri Çerçevelerini Sıralama
    • Veri Çerçevelerini Birleştirme
    • Test: Veri çerçevelerini Sıralama ve Birleştirme
    • işlevi uygula
    • veri toplama
    • Test: İşlev uygula ve Verileri toplama
    • Matplotlib’in Temelleri
    • Matplotlib kullanarak Veri Görselleştirme
    • Test: Matplotlib
    • Seaborn’un Temelleri
    • Seaborn ile Veri Görselleştirme
    • Test: Denizde doğan
  • 16- Düzenli ifadeler
    • Normal İfadeleri Anlama
    • Test: Normal İfadeler
    • Python’da Normal İfadeler
    • Test: Python’da Normal İfadeler
  • 17- Python için hile sayfası
    • Python için hile sayfası
  • 18- Değerlendirmek
    • Talimatlar
    • sınav
    • Python Kodlama Yarışması
    • Becerilerinizi Test Edin: Python
  • 19- Geri bildirim
    • Anket
  • 20- Buradan nereye gidilir?
    • Buradan nereye gidilir?

2 thoughts on “Veri Bilimi için Python öğrenmek

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Bu site, istenmeyenleri azaltmak için Akismet kullanıyor. Yorum verilerinizin nasıl işlendiği hakkında daha fazla bilgi edinin.