Veri Bilimine Giriş ve Python Programlama
Eğitmenler: Muhammet Anıl Yağız, Gonca Özmen
Python’un temel prensiplerini ve veri bilimi uygulamalarını ele alacağız. Eğitim sürecinde, temel Python konuları, veri analizi için önemli kütüphaneler ve comprehension teknikleri üzerinde duracağız. Pratik deneyim kazanmak adına bir veri bilimi projesi üzerinde çalışacağız ve mülakat becerilerinizi geliştirmek için örnek sorunları çözeceğiz. Bu eğitimin sonunda Python ve veri bilimialanında sağlam bir başlangıç yapacaksınız.
Katılımcılar için ön şartlar
Bu eğitim için özel bir ön şart aranmamaktadır. Ancak, veri bilimine ve Python programlamaya ilgi duyan, analitik düşünme ve problem çözme yeteneği olan ve öğrenmeye hevesli herkesi memnuniyetle karşılıyoruz. Python ve veri bilimi konusunda sağlam bir temel oluşturmayı hedefleyen herkesi bu eğitime bekliyoruz.
Katılımcıların eğitime bilgisayar dışında getirmesi gereken donanım/yazılım
Eğitim süresince özgür bir yazılım olan Jupyter Notebook’u kullanacağız. Eğitimin başında detaylı bir şekilde bu uygulamanın kurulumuna ve kullanımına dair bilgi vereceğiz. Ancak, eğitime hızlı bir başlangıç yapabilmemiz adına, katılımcıların önceden Jupyter Notebook’u kurmalarını öneriyoruz. Bu sayede, eğitim süresini daha verimli bir şekilde değerlendirebiliriz
Eğitim İçeriği:
- Jupyter Notebook Kurulumu ve Kullanımı
- Veri Bilimine Giriş: Tanım ve Kapsam
- Python Programlama Dili: Neden Python?
- Python Temelleri: Veri Tipleri ve Değişkenler
- Kontrol Akışı: Koşullu İfadeler ve Döngüler
- Python’da Fonksiyonlar: Tanım, Kullanım ve Örnekler
- Veri Yapıları: Listeler, Tuple’lar, Sözlükler ve Setler
- Comprehension Kullanımı: List, Dictionary ve Set Comprehensions
- Veri Biliminde Python: Numpy, Pandas ve Matplotlib ile Veri Analizi
- Örnek Veri Bilimi Projesi: Veri Temizleme, Analiz ve Görselleştirme
- Mülakat Hazırlığı: Örnek Sorunlar ve Çözümleri