Koleksiyonları ve dallanmayı Python'la kavra
Python koleksiyon tiplerini ve koşullu dallanmayı kullanarak veri tutan ve karar veren programlar yazmayı öğreten uygulamalı başlangıç eğitimi.
Python koleksiyon tipleri, metotları ve koşullu akış kontrolü
Bu eğitim, veri analizine giden yolda Python koleksiyon tiplerini ve dallanma mantığını öğretir. str sayısal ve boolean temel tipler hatırlatıldıktan sonra list (sıralı, değiştirilebilir), tuple (değişmez), set (tekil, sırasız) ve dict (anahtar-değer) yapıları derinlemesine ele alınır. İndeksleme, dilimleme, ekleme/silme, metotlar (append, pop, keys, items) ve iç içe yapılar işlenir. Ardından if/elif/else, karşılaştırma ve mantıksal koşullar, nested koşullar ve ternary ifade uygulanır. Katılımcılar koleksiyonları gezip koşullara göre karar veren betikler yazar.
2 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar koleksiyon tiplerinden koşullu dallanmaya aşamalı ilerler.
Başlangıç Seviye — Python veri tipleri, list/tuple/set/dict koleksiyonları ve if/elif/else ile koşullu dallanmanın uygulamalı ele alınması.
Katılımcılar Jupyter/REPL üzerinde koleksiyonları canlı deneyip koşullu mantığı küçük problemlerle kodlayarak öğrenir.
Her veri için list, set veya dict arasından doğru koleksiyonu seçmeyi öğrenirsiniz.
if/elif/else ile programınıza koşullu karar yeteneği kazandırırsınız.
Küçük problemleri koleksiyon ve dallanmayla hızla çözebilirsiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Değişken ve temel veri tipleri kavramına aşinalık faydalıdır.
Jupyter Notebook veya Python 3 kurulu bir ortam önerilir.
Temel mantıksal düşünme ve koşul kavramı yeterlidir.
Deneyerek öğrenmeye açık olmak eğitimi kolaylaştırır.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Listeleri oluşturup indeksleme ve metotlarla yönetebilirsiniz.
Değişmez tuple'ları ve unpacking'i kullanabilirsiniz.
Küme işlemleriyle tekilleştirme ve hızlı arama yapabilirsiniz.
Anahtar-değer sözlükleriyle yapılandırılmış veri tutabilirsiniz.
Boolean ve bileşik koşullar kurabilirsiniz.
if/elif/else ile akış kontrolü yazabilirsiniz.
Koşullu list/dict comprehension yazabilirsiniz.
Veriye uygun koleksiyonu seçebilirsiniz.
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.
Veri modelleme eğitimi: kavramsal, mantıksal ve fiziksel model, ER diyagramı, normalleştirme, anahtar tasarımı ve referansal bütünlük. SQL DDL ile uygulamalı DV
Detayları Gör →
Veri ambarı ve BI için boyutsal modelleme eğitimi: yıldız şema, olgu ve boyut tabloları, slowly changing dimension, bus matrix ve ETL. SQL ile uygulamalı DVA eğ
Detayları Gör →
Semantik Data Model (SDM) eğitimi: anlamsal soyutlama, sınıflar, genelleme, toplama, bileşim ve ilişkisele/ontolojiye eşleme. Kavramsal modelleme ile DVA eğitim
Detayları Gör →
Veri modelleri eğitimi: hiyerarşik, ilişkisel, belge, anahtar-değer ve graf modelleri, CAP teoremi ve model seçimi. PostgreSQL, MongoDB ve Neo4j ile DVA eğitimi
Detayları Gör →
Veri temelleri eğitimi: veri türleri, ölçek düzeyleri, UTF-8 kodlama, CSV/JSON/Parquet formatları, veri yapıları ve metadata. Python ile uygulamalı DVA eğitimi.
Detayları Gör →