Dash ile İnteraktif Web Uygulamaları

Eğitim Hakkında

Dash ile etkileşimli web uygulamaları

Eğitim, Dash ile Python kullanarak JavaScript yazmadan interaktif web uygulaması kurmayı anlatır: layout ve callback mimarisi, Plotly Express ve graph_objects grafikleri, hover ve tıklama verisi, widget'lar, çok sayfalı uygulama (page_registry), DataTable, dcc.Upload, dash-auth ile koruma, gunicorn ve Docker ile yayınlama.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; 1. gün Dash Mimarisi ve Plotly; 2. gün Bileşenler ve Veri Etkileşimi; 3. gün Çok Sayfalı Uygulama ve Yayın. Her modül uygulamalı alıştırmalarla pekiştirilir.

Seviye

Orta Seviye — Dash ile uçtan uca interaktif web uygulaması geliştirmeyi mimariden yayına kadar kapsar.

Öğrenme Metodu

Üç gün boyunca bir CSV veri setinden çok sayfalı, filtreli ve korumalı bir analiz uygulaması geliştirilir ve Docker ile paketlenir.

Neden Bu Eğitim?

🎯Frontend bilgisi gerekmez

HTML ve JavaScript yazmadan Python ile profesyonel web arayüzü üretirsiniz.

🛠️Paylaşılabilir analiz

Notebook'taki analizinizi herkesin kullanabileceği web uygulamasına dönüştürürsünüz.

📈Yayına hazır

Gunicorn ve Docker ile uygulamanızı sunucuda çalıştırırsınız.

Anahtar Konular

dash pythonplotly dashinteraktif web uygulamasıdash callbackdash datatabledash panoplotly expressdash dockerpython dashboarddash eğitimi

“Veri, etkileşimli olduğunda hikâye anlatır.”

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 mimarisini ve Plotly grafiklerini kullanarak ilk uygulamayı geliştirir.

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

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 3

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()

Modül 4

Veri Görselleştirme

Matplotlib figure/axes yapısı ve plot() kısayolları
Çizgi, çubuk, dağılım (scatter) ve histogram seçimi
Seaborn ile boxplot, heatmap ve pairplot
Eksen etiketi, başlık, lejant ve renk paleti ayarları
Alt grafikler (subplots) ile çoklu panel
Grafiği PNG/SVG olarak kaydetme ve rapora ekleme

Günün hedefiKatılımcı bileşenler, dosya yükleme ve DataTable ile etkileşimli arayüzler oluşturur.

Modül 1

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 2

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 3

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 4

Gruplama ve Özetleme

groupby ile böl-uygula-birleştir (split-apply-combine) mantığı
agg ile çoklu istatistik ve adlandırılmış toplama (named aggregation)
transform ile grup içi yüzde ve standardizasyon
pivot_table ve crosstab ile çapraz tablolar
value_counts(normalize=True) ve nunique() ile dağılım
Rolling ve expanding pencereleriyle hareketli ortalama

Günün hedefiKatılımcı çok sayfalı uygulamayı korur, paketler ve yayına alır.

Modül 1

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 2

Gözlemlenebilirlik ve Dağıtım

logging yapılandırması, JSON log ve korelasyon kimliği
Prometheus metrikleri, OpenTelemetry izleri ve alarm
Dockerfile en iyi uygulamalar: çok aşamalı derleme, root olmayan kullanıcı
CI/CD: GitHub Actions / GitLab CI ile test-derle-yayınla
Kubernetes dağıtımı, sağlık yoklamaları ve yapılandırma
Güvenlik taraması: bandit, pip-audit, SBOM

Modül 3

Kimlik Doğrulama ve Yetkilendirme

Basic auth, API anahtarı ve Bearer token farkı
OAuth 2.0 yetki kodu ve client credentials akışları
JWT yapısı: header, payload, imza ve süre (exp)
PyJWT ile token üretme ve doğrulama
Parola saklama: bcrypt / passlib ile hash
Secret yönetimi: ortam değişkeni, .env ve kodda anahtar tutmama

Modül 4

Veri Okuma: CSV, Excel ve JSON

pd.read_csv parametreleri: sep, encoding, usecols, dtype, parse_dates, nrows
Büyük dosyalarda chunksize ile parça parça okuma
pd.read_excel ile sayfa seçimi, header satırı ve openpyxl motoru
pd.read_json ve json_normalize ile iç içe JSON düzleştirme
pd.read_sql ile veritabanından sorgu sonucu okuma
Türkçe karakter ve ondalık ayıracı sorunları: encoding="utf-8-sig", decimal=","

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Dash Mimarisi

Dash layout ve callback mantığıyla temel pano uygulamasını kurabilirsiniz

🔧

DataFrame Temelleri

Series ve DataFrame yapılarını kurup ilk keşif komutlarıyla veriyi tanıyabilirsiniz

📊

Veri Görselleştirme

Matplotlib ve Seaborn ile amaca uygun, okunaklı grafikler hazırlayabilirsiniz

🧩

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

🛡️

Gözlem ve Dağıtım

Loglama, metrik, Docker ve CI/CD ile üretim dağıtımını yönetebilirsiniz

📌

Veri Okuma

CSV, Excel, JSON ve SQL kaynaklarını doğru parametrelerle pandas içine alabilirsiniz

Kimler İçin Uygundur?

Veri sonuçlarını web uygulaması olarak sunmak isteyen veri bilimciler
analistler
Python geliştiricileri

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Veri sonuçlarını web uygulaması olarak sunmak isteyen veri bilimciler, analistler 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 ile Streamlit arasındaki fark nedir?

Dash callback tabanlı, esnek ve kurumsal uygulamalara uygundur; farklar ve seçim ölçütleri eğitimde kısaca karşılaştırılır.

Uygulama kimlerle paylaşılabilir?

Gunicorn ve Docker ile sunucuya alınan uygulama tarayıcıdan herkesle paylaşılabilir; erişim kontrolü dash-auth ile sağlanır.

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

DASH PYTHON FRAMEWORK: DASH FOR INTERACTIVE WEB APPS EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Anahtar Konular

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Dash Mimarisine Giriş

Plotly ile İnteraktif Grafikler

DataFrame ve Series Temelleri

Veri Görselleştirme

Dash Widget ve Girdi Bileşenleri

Kullanıcı Girdisiyle Etkileşim

Dash DataTable

Gruplama ve Özetleme

Dash Uygulaması Yayınlama

Gözlemlenebilirlik ve Dağıtım

Kimlik Doğrulama ve Yetkilendirme

Veri Okuma: CSV, Excel ve JSON

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Finans için Python Programlama Eğitimi

Finansçılar için Python Programlama Eğitimi

Flask Development with Python Eğitimi

Flask in Python: An Introduction to Web Frameworks & Flask Eğitimi

Flask in Python: Building a Simple Web Site Using Flask Eğitimi