Dash Kullanıcı Girdisi ve DataTable

Eğitim Hakkında

Dash kullanıcı girdisi ve DataTable

Eğitim, Dash'te kullanıcı girdisini alıp işlemeyi anlatır: dcc.Input türleri, buton ve n_clicks ile tetikleme, State, dcc.Upload ile CSV yükleme ve base64 çözümleme, girdi doğrulama ve dbc.Alert, bağımlı dropdown zincirleri, dash_table.DataTable ile sıralama, filtreleme, sayfalama, düzenlenebilir hücre, koşullu stil ve dışa aktarma.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; 1. gün Kullanıcı Girdisi ve Doğrulama; 2. gün DataTable ve Senkronizasyon. Her modül uygulamalı alıştırmalarla pekiştirilir.

Seviye

Orta Seviye — Dash'te kullanıcı girdisi, dosya yükleme ve DataTable ile düzenlenebilir tablo uygulamalarını kapsar.

Öğrenme Metodu

CSV yükleyip tabloya döken, düzenlemeye izin veren ve grafikleri senkronize eden bir uygulama katılımcılarla adım adım geliştirilir.

Neden Bu Eğitim?

🎯Girdi alan uygulamalar

Kullanıcıdan dosya ve metin alan, doğrulama yapan Dash uygulamaları yazarsınız.

🛠️Güçlü tablolar

DataTable ile sıralama, filtreleme ve düzenleme özellikli tablolar sunarsınız.

📈Senkron arayüz

Tablo ve grafikleri callback ile eş zamanlı çalıştırırsınız.

Anahtar Konular

dash datatabledash kullanıcı girdisidcc uploaddash callbackdash inputdüzenlenebilir tablodash stateplotly dashdash dropdownpython pano

“En iyi arayüz, kullanıcıya hata yapma lüksü bırakmayandır.”

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 kullanıcı girdilerini alır, doğrular ve dosya yüklemeyi işler.

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 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

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 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=","

Günün hedefiKatılımcı DataTable özelliklerini kullanır ve tabloyu grafiklerle senkronize eder.

Modül 1

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 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

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

Modül 4

Veri Yazma ve Dışa Aktarma

to_csv(index=False, encoding=) ve ayraç seçimi
to_excel ile çoklu sayfa için ExcelWriter kullanımı
to_json orient seçenekleri: records, index, columns
to_parquet ve to_pickle ile hızlı, tip korumalı depolama
to_sql ile veritabanına yazma ve if_exists davranışı
Dışa aktarılan dosyanın tekrar okunarak doğrulanması

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Girdi Etkileşimi

Dosya yükleme, buton ve bağımlı filtrelerle kullanıcı girdili panolar yazabilirsiniz

🔧

Dash Bileşenleri

Dropdown, Slider ve DatePicker gibi bileşenleri callback zinciriyle bağlayabilirsiniz

📊

Dash Mimarisi

Dash layout ve callback mantığıyla temel pano uygulamasını kurabilirsiniz

🧩

Veri Okuma

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

🚀

DataTable

Sıralama, filtreleme ve koşullu stille DataTable tabloları oluşturabilirsiniz

🔍

Plotly Grafikleri

Plotly Express ve graph_objects ile etkileşimli grafikler hazırlayabilirsiniz

🛡️

Boolean Filtreleme

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

📌

Veri Dışa Aktarma

Sonuçları CSV, Excel, Parquet ve veritabanına doğru biçimde yazabilirsiniz

Kimler İçin Uygundur?

Dash
tabloya dayalı iş uygulamaları ve veri giriş ekranları yapmak isteyen analistler ve geliştiriciler

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Dash ile tabloya dayalı iş uygulamaları ve veri giriş ekranları yapmak isteyen analistler ve geliştiriciler.

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.

DataTable büyük veriyle çalışır mı?

Evet, backend sayfalama, sıralama ve filtreleme modlarıyla büyük tablolar sunucu tarafında yönetilir.

Yüklenen dosya güvenli mi işleniyor?

Dosya türü, boyutu ve içerik doğrulaması ile hatalı yüklemelerin kullanıcıya nasıl bildirileceği gösterilir.

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: LEVERAGING DASH WITH USER INPUT & DASH DATATABLE EĞİTİMİ