Bilişim ve Teknoloji Eğitimleri

PYTHON İLE VERİ BİLİMİ EĞİTİMİ


PYTHON İLE VERİ BİLİMİ EĞİTİMİ

Program Başlama Tarihi: 1. Dönem 17 Mayıs 2021 (Uzaktan Eğitim)

Eğitim Süresi : 30 Saat

Eğitim Günleri : Pazartesi ve Salı

Eğitim Saatleri : 19.00 - 21.30

Program Koordinatörü:

Doç. Dr. Süleyman EKEN

Genel Bilgi

Bu kapsamlı eğitim; verileri analiz etmek, güzel görselleştirmeler oluşturmak ve güçlü makine öğrenimi algoritmalarını kullanmak için Python'un gücünden yararlanmada bir rehber olacaktır.

 

Konular

1. Python Programlama

2. İlişkisel Veri Tabanları

3. Veriyi Anlama

4. Python'da Veri Görselleştirme

5. Veri Kümesi Temini

6. Özellik Mühendisliği

7. Scikit-Learn ile Makine Öğrenmesi

8. Veri Bilimi ve Kariyer Fırsatları

HAFTALIK PROGRAM

1. HAFTA 17 MAYIS 2021

DERS 1: Python Programlama 1

            - Python nesneleri, Kontrol akışları: koşul ifadeler ve döngüler

            - Modüller, aritmetik, fonksiyonlar

            - Strings, lists, tuples, dictionaries, sets veri yapıları

DERS 2: Python Programlama 2

            - Sıralama, list comprehensions, Lambda fonsiyonlar

            - Hata yakalama, test ve istisna yönetimi

            - Nesneye yönelik programlama

            - Jupyter genel bakış

2. HAFTA 24 MAYIS 2021

DERS 3: İlişkisel Veri Tabanları Üzerinde Veri Analizi  1

            - Temel kavramlar

            - Veri oluşturma, yükleme, sorgulama

            - Sorgular, joins, veri modifiyesi

DERS 4: İlişkisel Veri Tabanları Üzerinde Veri Analizi  2

            - ipython-sql: Jupyter Notebook vasıtasıyla İlişkisel veritabanına erişim

3. HAFTA 31 MAYIS 2021

DERS 5: Veriyi Anlama 1

            - pandas veri yapıları: Series, Data frames

            - Data frame özellik ve fonksiyonları

            - İndeksleme, dilimleme, gruplama, filtreleme, sıralama, özetleme

DERS 6: Veriyi Anlama 2

            - numpy ve scipy ile veri işleme

            - Vektör ve matris hesaplamaları

            - N-boyutlu array manipulasyonları

            - array fonksiyonları, istatistik

            - liner cebir özelinde scipy

4. HAFTA 7 HAZİRAN 2021

DERS 7: Python'da Veri Görselleştirme 1

            - ggplot, matplotlib

DERS 8: Python'da Veri Görselleştirme 2

            - İnteraktif görselleştirme

            - seaborn, bokeh, plotly

            - Tematik haritalar: Folium, Choropleth maps

5. HAFTA 14 HAZİRAN 2021

DERS 9: Veri Kümesi Temini

            - Veri kümesi bulma

            - Veri kümesi hazırlama araçları

            - BeautifulSoup ile Web Scraping

DERS 10: Özellik Mühendisliği

            - Makine öğrenmesi süreçleri

            - İkilileştirme, ölçekleme, normalizayon, özellik seçme

            - Metin verileri: düzleştirme, filtreleme ve parçalama

            - Kategori değişkenler

            - Boyutsallık, boyut azaltma

            - Görüntülerden özellik çıkarma

6. HAFTA 21 HAZİRAN 2021

DERS 11: Scikit-Learn ile Makine Öğrenmesi

            - Özellik çıkarma, ön işlemler, özellik seçme

            - Model oluşturma ve değerlendirmesi

            - Performans metrikleri, çapraz doğrulama, dengesiz veri kümeleri ile başa çıkma

DERS 12: Veri Bilimi ve Kariyer Fırsatları

            - Bazı tanımlamalar

            - Temel beceriler

            - Örnek iş tanımları

            - Kariyer olanakları

PROGRAM HEDEFİ

Bu eğitimin sonunda Python'da temel programlar oluştururken, verilerle çalışırken ve gerçek dünyadaki sorunları çözerken kendinizi rahat hissedeceksiniz. Alanda daha ileri düzeyde öğrenim için güçlü bir temel kazanacak ve kariyerinizi ilerletmeye yardımcı olacak beceriler geliştireceksiniz.

Program Ücreti:

 


Demo Settings
Header Colors
Navigation Colors
Footer Colors