DASH PYTHON FRAMEWORK: CREATING WIDGETS IN DASH APPS EĞİTİMİ

Dash panolarına etkileşim ekleyin

dcc.Dropdown, Slider, RangeSlider, DatePickerRange, Checklist, dcc.Store, çoklu callback ve Bootstrap bileşenleri

Dash uygulamalarında dropdown, slider, tarih seçici ve checklist widget'larını callback zincirleriyle bağlayan; Store ve Bootstrap düzeniyle pano kuran eğitim.

2 gün Orta Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Dash widget'ları ve callback etkileşimi

Eğitim, Dash uygulamalarında kullanıcı etkileşimini sağlayan bileşenleri işler: dcc.Dropdown, Slider, RangeSlider, Checklist, RadioItems, DatePickerRange ve Input, birden çok Input ve Output içeren callback'ler, State, prevent_initial_call, callback_context, dcc.Store ile veri paylaşımı, Plotly grafikleriyle senkronizasyon ve Dash Bootstrap Components ile düzen.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; 1. gün Dash Temelleri ve Widget'lar; 2. gün İleri Widget ve Veri Paylaşımı. Her modül uygulamalı alıştırmalarla pekiştirilir.

Seviye

Orta Seviye — Dash uygulamalarında dropdown, slider, tarih seçici ve diğer widget'ları callback zinciriyle bağlamayı kapsar.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar bir satış panosuna widget'ları adım adım ekleyerek her değişikliği tarayıcıda anında test eder.

Neden Bu Eğitim?

🎯Etkileşimli pano

Filtreleyen ve grafik güncelleyen widget'larla paydaşlara kullanışlı paneller sunarsınız.

🛠️Callback ustalığı

Çoklu girdi-çıktı ve State kullanımını bilerek hataları kolay ayıklarsınız.

📈Düzenli arayüz

Dash Bootstrap Components ile responsive düzen kurarsınız.

Anahtar Konular

dash pythondash widgetdcc dropdowndash sliderdash callbackplotly dashdash bootstrapdatepickerrangedcc storepano geliştirme
“İyi pano, soruya yanıtı kullanıcıya bulduran panodur.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Python bilgisi

Liste, sözlük, fonksiyon ve döngü kullanımını kapsayan temel Python bilgisi beklenir.

2
Analiz ortamı

Python 3.10+, Jupyter Notebook veya VS Code ile pandas, numpy, matplotlib paketleri kurulu olmalıdır.

3
Temel matematik

Ortalama, yüzde ve tablo okuma gibi ilk ve ortaöğretim düzeyi matematik yeterlidir.

4
Veri merakı

Excel veya benzeri bir tablo aracıyla çalışmış olmak kavramları oturtmayı kolaylaştırır.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı Dash layout ve temel widget'ları callback ile bağlar.
Modül 1
Dash Mimarisine Giriş
  • Dash, Plotly ve Flask ilişkisi
  • app.layout ve html / dcc bileşenleri
  • dcc.Graph ile plotly.express grafikleri
  • Callback mantığı: Input, Output ve reaktif akış
  • Uygulamayı çalıştırma ve debug modu, hot reload
  • Çoklu sayfa için dash.page_registry
Modül 2
Dash Widget ve Girdi Bileşenleri
  • dcc.Dropdown, Slider, RangeSlider, Checklist, RadioItems
  • dcc.DatePickerRange ve dcc.Input türleri
  • Çoklu Input/Output ve State kullanımı
  • prevent_initial_call ve callback_context
  • dcc.Store ile istemci tarafı veri paylaşımı
  • Dash Bootstrap Components ile responsive düzen
Modül 3
Plotly ile İnteraktif Grafikler
  • plotly.express ve graph_objects farkı
  • Çizgi, çubuk, dağılım, ısı haritası ve harita grafikleri
  • Hover, tıklama ve seçim verisi (clickData, selectedData)
  • Alt grafikler ve çift eksen
  • Tema ve şablon (template) ile görünüm standardı
  • Büyük veriyle performans: WebGL ve toplulaştırma
Modül 4
DataFrame ve Series Temelleri
  • Series ve DataFrame oluşturma: sözlükten, listeden, numpy dizisinden
  • index, columns, dtypes, shape ve values nitelikleri
  • head(), tail(), info(), describe() ile ilk keşif
  • Sütun seçimi df["a"], df[["a","b"]] ve nitelik erişimi farkı
  • Yeni sütun hesaplama ve vektörel işlemler
  • Index kavramı, set_index() ve reset_index()
Günün hedefiKatılımcı çoklu girdi-çıktı callback'leri ve Store ile esnek bir pano kurar.
Modül 1
Kullanıcı Girdisiyle Etkileşim
  • Metin girişi, buton ve n_clicks ile tetikleme
  • dcc.Upload ile CSV yükleme ve base64 çözümleme
  • Girdi doğrulama ve kullanıcıya hata/uyarı gösterme (dbc.Alert)
  • Zincirleme callback (bağımlı dropdown)
  • dcc.Loading ve Interval ile durum/canlı güncelleme
  • Callback performansı: caching ve long_callback / background callback
Modül 2
Dash DataTable
  • dash_table.DataTable: columns, data ve page_size
  • Sıralama, filtreleme ve sayfalama: native ve backend modları
  • Hücre biçimlendirme, koşullu stil (style_data_conditional)
  • Düzenlenebilir hücreler, satır silme ve geri okuma
  • Dışa aktarma (export_format) ve dropdown hücreleri
  • DataTable ile grafik senkronizasyonu callback'i
Modül 3
Dash Uygulaması Yayınlama
  • Uygulamayı gunicorn ile servisleme (server = app.server)
  • Docker ile paketleme ve ortam değişkenleri
  • Kimlik doğrulama: dash-auth ve proxy arkası SSO
  • Veritabanı bağlantısı ve sorgu önbellekleme
  • Render / Heroku benzeri platformlara dağıtım adımları
  • Panoda erişilebilirlik ve mobil uyum
Modül 4
Boolean Maskeleme ile Filtreleme
  • df[df["tutar"] > 1000] gibi tek koşullu filtre
  • &, ~ ve dikey çizgi (OR) operatörleri ve parantez zorunluluğu
  • isin(), between() ve str.contains() ile filtreleme
  • isna(), notna() ve eksik veri satırlarını ayıklama
  • query() ile okunabilir sorgu ifadeleri ve @değişken kullanımı
  • where() ve mask() ile koşullu değer değiştirme

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Dash Mimarisi

Dash layout ve callback mantığıyla temel pano uygulamasını kurabilirsiniz

🔧
Dash Bileşenleri

Dropdown, Slider ve DatePicker gibi bileşenleri callback zinciriyle bağlayabilirsiniz

📊
Plotly Grafikleri

Plotly Express ve graph_objects ile etkileşimli grafikler hazırlayabilirsiniz

🧩
DataFrame Temelleri

Series ve DataFrame yapılarını kurup ilk keşif komutlarıyla veriyi tanıyabilirsiniz

🚀
Girdi Etkileşimi

Dosya yükleme, buton ve bağımlı filtrelerle kullanıcı girdili panolar yazabilirsiniz

🔍
DataTable

Sıralama, filtreleme ve koşullu stille DataTable tabloları oluşturabilirsiniz

🛡️
Dash Yayını

Dash uygulamasını gunicorn ve Docker ile yayınlayabilirsiniz

📌
Boolean Filtreleme

Boolean maskeler, isin, between ve query ile hassas veri filtreleri yazabilirsiniz

Kimler İçin Uygundur?

  • Etkileşimli panolar kurmak isteyen veri analistleri
  • veri bilimciler
  • Python geliştiricileri

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Etkileşimli panolar kurmak isteyen veri analistleri, veri bilimciler ve Python geliştiricileri.
Eğitim sonunda sertifika verilir mi?
Eğitimi tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası almaya hak kazanır; sertifika DVA'nın kendi katılım ve başarı belgesidir.
Eğitim için hangi yazılımlar gereklidir?
Python 3.10 veya üzeri, bir kod editörü (VS Code ya da PyCharm) ve eğitimin konusuna göre listelenen paketler yeterlidir; kurulum adımları ilk oturumda birlikte kontrol edilir.
Dash'te Flask bilgisi gerekli mi?
Hayır, Dash arka planda Flask kullanır ancak temel Python ve pandas bilgisi yeterlidir.
Widget'lar birden fazla grafiği güncelleyebilir mi?
Evet, tek girdinin birden çok Output'u güncellediği callback'ler uygulamalı yazılır.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Dash Python Framework: Creating Widgets in Dash Apps Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 27.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre2 gün
SeviyeOrta Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
KonuPython
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

PythonConditional Statements & Loops: If-else Control Structures in Python Eğitimi
Yazılım Geliştirme Eğitimleri

Conditional Statements & Loops: If-else Control Structures in Python Eğitimi

2 günBaşlangıçOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Python if-else eğitimi: if, elif, else, karşılaştırma ve mantıksal operatörler, truthiness, match-case ve kullanıcı girdisiyle karar verme uygulamaları.

Detayları Gör →
PythonConditional Statements & Loops: The Basics of for Loops in Python Eğitimi
Yazılım Geliştirme Eğitimleri

Conditional Statements & Loops: The Basics of for Loops in Python Eğitimi

2 günBaşlangıçOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Python for döngüleri temel eğitimi: range, liste, string ve sözlük dolaşımı, enumerate, zip, break, continue ve iç içe döngülerle uygulamalı alıştırmalar.

Detayları Gör →
PythonConditional Statements & Loops: While Loops in Python Eğitimi
Yazılım Geliştirme Eğitimleri

Conditional Statements & Loops: While Loops in Python Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Python while döngüleri eğitimi: sayaç ve biriktirici, break, continue, while-else, girdi doğrulama, sonsuz döngü ayıklama ve dosya/kuyruk işleme uygulamaları.

Detayları Gör →
PythonCore Statistical Concepts: Statistics & Sampling with Python Eğitimi
Yazılım Geliştirme Eğitimleri

Core Statistical Concepts: Statistics & Sampling with Python Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Python ile temel istatistik ve örnekleme eğitimi: tanımlayıcı istatistik, olasılık dağılımları, bootstrap, güven aralığı, hipotez testleri ve A/B testi uygulama

Detayları Gör →
PythonCreating Django Views & Models Eğitimi
Yazılım Geliştirme Eğitimleri

Creating Django Views & Models Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Django view ve model eğitimi: function ve class-based view, URL yönlendirme, model tasarımı, migration, ORM sorguları, ModelForm ile CRUD ve view testleri.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn