Statistics for Data Analysis in Python Eğitimi

Eğitim Hakkında

İstatistiksel çıkarımı Python kodu ve yorumlama becerisiyle birleştirin.

Eğitim, betimsel istatistik ve olasılık dağılımlarından başlayıp örnekleme, güven aralığı ve bootstrap ile belirsizliği ölçmeyi, t-testi, ANOVA, ki-kare ve parametrik olmayan testlerle hipotez sınamayı, korelasyon ve OLS regresyonuyla ilişkileri modellemeyi kapsar. Sonuçlar p-değeri, etki büyüklüğü ve güven aralığı ile birlikte yorumlanır.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; sabah kavram ve simülasyon, öğleden sonra gerçek veri analizi.

Seviye

Orta Seviye — betimsel istatistik, örnekleme, hipotez testleri ve regresyonu scipy ve statsmodels ile uygulayan veri analizi istatistiği

Öğrenme Metodu

Her istatistiksel yöntem önce sezgisel bir örnekle, sonra Python'da simülasyon ve gerçek veri analiziyle işlenir.

Neden Bu Eğitim?

🎯Doğru Test Seçimi

Veri tipine ve varsayımlara göre uygun hipotez testini seçmeyi öğrenirsiniz.

🛠️Yorumlama

p-değeri, güven aralığı ve etki büyüklüğünü birlikte okuyarak karar verirsiniz.

📈Tekrar Üretilebilirlik

Analizlerinizi seed ve notebook ile yeniden çalıştırılabilir hale getirirsiniz.

Anahtar Konular

Python istatistikveri analizi istatistikhipotez testi Pythonscipy statsstatsmodelst-testi ANOVAregresyon analizigüven aralığıA/B testi

“İstatistik, belirsizlik altında dürüst karar verme sanatıdır.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Python

Temel Python ve pandas kullanımı bilinmelidir.

2

Matematik

Ortalama, varyans ve olasılık kavramları lise düzeyinde hatırlanmalıdır.

3

Ortam

numpy, pandas, scipy, statsmodels ve seaborn kurulu bir ortam gerekir.

4

Veri

İsterseniz kendi iş verinizden bir örnek getirebilirsiniz.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı dağılımları inceler, güven aralığı ve bootstrap hesaplar.

Modül 1

pandas Series ve DataFrame

Series ve DataFrame oluşturma, index ve columns yapısı
read_csv, read_excel, read_json ve read_sql ile veri yükleme (sep, dtype, parse_dates)
head, info, describe, value_counts ve memory_usage ile ilk keşif
loc, iloc, at ve boolean indeksleme ile satır/sütun seçimi
query ve eval ile okunabilir filtre ifadeleri
to_csv, to_parquet ve to_excel ile çıktı üretimi

Modül 2

Betimsel İstatistik ve Dağılımlar

Ortalama, medyan, mod, varyans, standart sapma ve IQR hesapları
scipy.stats ile normal, binom, Poisson ve üstel dağılımlar
pdf, cdf, ppf ve rvs fonksiyonlarıyla olasılık hesapları
Merkezi limit teoremi simülasyonu
QQ grafiği ve Shapiro-Wilk ile normallik değerlendirmesi
Çarpıklık ve basıklık yorumlama

Modül 3

Örnekleme, Güven Aralığı ve Bootstrap

Basit rastgele, tabakalı ve küme örnekleme yöntemleri
Ortalama ve oran için güven aralığı hesabı
Örneklem büyüklüğü ve güç analizi (statsmodels.stats.power)
Bootstrap yeniden örnekleme ile güven aralığı
Permütasyon testi ile dağılımdan bağımsız karşılaştırma
A/B testi senaryosunda etki büyüklüğü (Cohen d) raporlama

Modül 4

matplotlib ve seaborn ile Görselleştirme

Figure, Axes ve subplots nesne modeli
Çizgi, çubuk, dağılım ve histogram grafiklerinin uygun kullanım alanları
seaborn ile boxplot, violinplot, heatmap ve pairplot
Eksen etiketi, renk paleti, anotasyon ve stil (style context)
Renk körlüğüne duyarlı palet seçimi ve okunabilirlik kuralları
savefig ile PNG/SVG/PDF çıktısı ve dpi ayarı

Günün hedefiKatılımcı uygun hipotez testini seçer, regresyon kurar ve sonucu yorumlar.

Modül 1

Hipotez Testleri

Sıfır/alternatif hipotez, p-değeri, tip I ve tip II hata
ttest_1samp, ttest_ind ve ttest_rel ile ortalama karşılaştırmaları
Tek yönlü ANOVA, Tukey HSD ve varsayım kontrolleri (Levene)
Ki-kare bağımsızlık testi ve beklenen frekans tablosu
Mann-Whitney U ve Wilcoxon gibi parametrik olmayan testler
Çoklu karşılaştırma düzeltmeleri: Bonferroni ve Benjamini-Hochberg

Modül 2

Korelasyon ve Regresyon Analizi

Pearson, Spearman ve Kendall korelasyonları
statsmodels OLS ile basit ve çoklu doğrusal regresyon
Summary çıktısı: R-kare, F-istatistiği, katsayı güven aralıkları
Kalıntı analizi, heteroskedastisite (Breusch-Pagan) ve çoklu doğrusal bağlantı (VIF)
Kategorik değişkenler için dummy kodlama ve etkileşim terimleri
Lojistik regresyonla ikili sonuçların modellenmesi

Modül 3

Keşifsel Veri Analizi (EDA) Süreci

Veri sözlüğü, birim ve ölçek tipleri (nominal, ordinal, aralık, oran)
Tek değişkenli dağılım incelemesi: çarpıklık, basıklık, histogram
İki değişkenli ilişkiler: korelasyon matrisi, scatter ve grup karşılaştırmaları
Eksiklik örüntüsü ve veri kalitesi raporu
Hipotez üretimi ve analiz not defterinin yapılandırılması
Jupyter Notebook ve JupyterLab ile tekrar üretilebilir analiz

Modül 4

scikit-learn ile Makine Öğrenmesine Giriş

Eğitim/test ayırma, train_test_split ve çapraz doğrulama
Pipeline, ColumnTransformer, imputer ve ölçekleme
Lineer/lojistik regresyon, karar ağacı ve rastgele orman
Aşırı öğrenme, bias–variance ve düzenlileştirme
Metrikler: RMSE, F1, ROC-AUC ve karışıklık matrisi
Model kaydetme ve basit tahmin servisi

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

pandas veri yapıları

Series ve DataFrame ile tabular veriyi yükleyip inceleyebilirsiniz

⚙️

Betimsel istatistik

merkezi eğilim, yayılım ve olasılık dağılımlarını Python ile hesaplayabilirsiniz

🔍

Çıkarımsal istatistik

güven aralığı ve bootstrap ile belirsizliği nicel olarak ifade edebilirsiniz

📊

Statik grafikler

matplotlib ve seaborn ile yayına hazır grafikler üretebilirsiniz

🧩

Hipotez testi

t-testi, ANOVA ve ki-kare testlerini doğru senaryoda uygulayabilirsiniz

🚀

Regresyon analizi

statsmodels ile doğrusal regresyon kurup çıktısını yorumlayabilirsiniz

🔒

Keşifsel analiz

yapılandırılmış bir EDA akışıyla veri kalitesini ve ilişkileri ortaya çıkarabilirsiniz

📦

Makine öğrenmesi temeli

scikit-learn ile temel bir sınıflandırma/regresyon iş akışı kurabilirsiniz

Kimler İçin Uygundur?

Veri analistleri
araştırmacılar
A/B testi yürüten ürün ekipleri
istatistiği Python'da uygulamak isteyen mühendisler

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Veri analistleri, araştırmacılar, A/B testi yürüten ürün ekipleri ve istatistiği Python'da uygulamak isteyen mühendisler. Ön bilgi beklentileri için eğitimin ön koşullar bölümüne bakabilirsiniz.

İleri matematik bilgisi gerekir mi?

Hayır. Yöntemler sezgisel örneklerle anlatılır; formüller yalnızca yorumu desteklediği ölçüde kullanılır.

A/B testi analizi de içeriyor mu?

Evet. Örneklem büyüklüğü, güç analizi, etki büyüklüğü ve çoklu karşılaştırma düzeltmeleri A/B senaryosuyla uygulanır.

Eğitim sonunda sertifika verilir mi?

Katılım ve başarı koşullarını yerine getiren katılımcılara Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Eğitim uygulamalı mı ilerliyor?

Her istatistiksel yöntem önce sezgisel bir örnekle, sonra Python'da simülasyon ve gerçek veri analiziyle işlenir. Süre 2 gündür; her gün dört modül işlenir.

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

STATISTICS FOR DATA ANALYSIS IN PYTHON EĞİTİMİ