Generic filters
Search in title

Data Science için Python Programlama Eğitimi

Eğitim Hakkında

Data Science için Python Programlama Eğitimi, son derece değerlidir. Bu eğitim, veri bilimi alanında kariyer yapmak isteyenler içindir. Katılımcılar, Python programlama dilinin temellerini öğrenirler. Aynı zamanda, veri analizi ve makine öğrenimi tekniklerini keşfederler. Bu bilgiler, büyük veri setlerinden anlamlı sonuçlar çıkarmak için gereklidir.

Eğitim, veri manipülasyonu ve temizleme üzerine odaklanır. Katılımcılar, pandas ve NumPy gibi kütüphaneleri kullanmayı öğrenirler. Bu kütüphaneler, veri işleme sürecini kolaylaştırır. Aynı zamanda, veri analizi işlemlerini hızlandırır. Bu hız, projelerin daha etkili ilerlemesini sağlar.

Makine öğrenimi, eğitimin önemli bir bölümünü oluşturur. Katılımcılar, scikit-learn kütüphanesi ile çalışmayı öğrenirler. Bu çalışma, algoritmaların nasıl eğitileceğini ve test edileceğini gösterir. Aynı zamanda, model değerlendirme tekniklerini de içerir. Bu teknikler, modellerin doğruluğunu artırır.

Eğitim, görselleştirme araçlarına da yer verir. Katılımcılar, matplotlib ve seaborn kütüphaneleri ile grafikler oluşturmayı öğrenirler. Bu grafikler, veri analizlerini daha anlaşılır hale getirir. Aynı zamanda, sunumlar ve raporlar için etkili araçlar sunar. Bu araçlar, analiz sonuçlarını paylaşmayı kolaylaştırır.

Data Science için Python Programlama Eğitimi, katılımcılara pratik beceriler kazandırır. Bu beceriler, onların kendi veri bilimi projelerini geliştirmelerine yardımcı olur. Eğitim, veri bilimi sürecinin her aşamasında rehberlik eder. Katılımcılar, eğitimle birlikte, veriye dayalı karar alma süreçlerini iyileştirebilirler.

Sonuç olarak, bu eğitim, veri bilimi dünyasına bir kapı açar. Katılımcılar, Python kullanarak veri bilimi projeleri üzerinde çalışmayı öğrenirler. Dolayısıyla öğrenim, onların veri analizi ve makine öğrenimi konularında uzmanlaşmalarını sağlar. Eğitim sonunda, katılımcılar, veri bilimi alanında önemli projeler geliştirebilirler. Bu beceriler, onların profesyonel gelişimlerine büyük katkı sağlar.

Eğitim İçeriği

Neler Öğreneceksiniz?

  1. Python Programlama Temelleri: Değişkenler, veri tipleri, döngüler, fonksiyonlar.
  2. Veri Analizi için Python: Pandas ve NumPy kütüphaneleri ile veri işleme ve analizi.
  3. Veri Görselleştirme: Matplotlib ve Seaborn ile veri görselleştirme teknikleri.
  4. Makine Öğrenmesi ile Python: Scikit-learn kullanarak makine öğrenmesi modelleri geliştirme.
  5. Veri Temizleme ve Hazırlama: Veri ön işleme, temizleme ve veri dönüşümü teknikleri.
  6. İleri Düzey Python Kütüphaneleri: Keras, TensorFlow gibi ileri düzey kütüphanelerin kullanımı.
  7. Proje Tabanlı Uygulamalar: Gerçek dünya veri setleri üzerinde uygulamalı proje çalışmaları.

Ön Koşullar

  • Temel bilgisayar bilgisi ve programlama kavramlarına aşina olma.
  • Matematik ve istatistik temellerine hakim olma tercih edilir.

Kimler Katılmalı

  • Veri Bilimine ilgi duyan herkes.
  • Veri Analistleri, Mühendisler ve Bilimciler.
  • Yazılım Geliştiriciler ve IT Profesyonelleri.
  • Akademisyenler ve araştırmacılar.

Outline

  1. Giriş: Python ve Data Science
    • Python’ın önemi ve veri bilimi alanındaki yeri.
    • Veri bilimi için Python ekosistemi.
  2. Python Programlama Temelleri
    • Python syntax’ı, değişkenler, veri tipleri.
    • Kontrol yapıları, döngüler ve fonksiyonlar.
  3. Veri Analizi için Python
    • Pandas ve NumPy ile veri işleme.
    • Veri analizi ve keşifçi veri analizi teknikleri.
  4. Veri Görselleştirme
    • Matplotlib ve Seaborn ile temel ve ileri düzey görselleştirme.
    • Veri setlerini anlamak ve yorumlamak için görsel teknikler.
  5. Makine Öğrenmesi ile Python
    • Scikit-learn ile makine öğrenmesi algoritmaları.
    • Model eğitimi, değerlendirme ve iyileştirme.
  6. Veri Temizleme ve Hazırlama
    • Veri ön işleme ve temizleme teknikleri.
    • Veri dönüşümü ve özellik mühendisliği.
  7. İleri Düzey Python Kütüphaneleri
    • Keras, TensorFlow gibi ileri düzey kütüphaneler.
    • Derin öğrenme modelleri ve uygulamaları.
  8. Proje Tabanlı Uygulamalar
    • Gerçek dünya veri setleri üzerinde proje çalışmaları.
    • Problemleri çözmek için veri bilimi uygulamaları.

Eğitim Talep Formu