Data Science için Python Programlama Eğitimi

1. Giriş: Python ve Data Science

Python’un veri bilimi dünyasındaki rolü ve ekosistemine genel bakış.

• Python’ın önemi ve veri bilimi alanındaki yeri

• Veri bilimi için Python ekosistemi

• Uygulama: Python kurulum ve temel araçların tanıtımı

2. Python Programlama Temelleri

Python dilinin temellerini öğrenme ve uygulama.

• Python syntax’ı, değişkenler ve veri tipleri

• Kontrol yapıları, döngüler ve fonksiyonlar

• Lab: Temel Python programları yazımı

3. Veri Analizi için Python

Pandas ve NumPy kütüphaneleri ile veri işleme ve analiz.

• Veri manipülasyonu ve temizleme

• Keşifçi veri analizi teknikleri

• Lab: Pandas ve NumPy ile veri işleme örnekleri

4. Veri Görselleştirme

Matplotlib ve Seaborn kullanarak veri görselleştirme becerilerinin geliştirilmesi.

• Temel ve ileri düzey grafikler oluşturma

• Görsel veri analizinde yorumlama teknikleri

• Lab: Matplotlib ve Seaborn ile görselleştirme uygulamaları

5. Makine Öğrenmesi ile Python

Scikit-learn kütüphanesi ile makine öğrenmesi modelleri oluşturma ve değerlendirme.

• Gözetimli ve gözetimsiz öğrenme algoritmaları

• Model eğitimi, değerlendirme ve iyileştirme

• Lab: Scikit-learn ile makine öğrenmesi projeleri

6. Veri Temizleme ve Hazırlama

Veri analitiği için gerekli olan veri temizleme ve ön işleme süreçleri.

• Eksik veri yönetimi ve temizleme teknikleri

• Özellik mühendisliği ve veri dönüşümleri

• Lab: Gerçek dünya veri setlerinde veri temizleme çalışmaları

7. İleri Düzey Python Kütüphaneleri

Keras ve TensorFlow gibi popüler kütüphanelerle derin öğrenme temelleri.

• Keras ile sinir ağı modelleri oluşturma

• TensorFlow ile derin öğrenme uygulamaları

• Lab: Temel derin öğrenme projeleri

8. Proje Tabanlı Uygulamalar

Gerçek dünya veri setleri üzerinde uygulamalı proje çalışmaları.

• Proje planlama ve problem çözme

• Veri bilimi süreçlerini uçtan uca uygulama

Case Study: Sektörel bir problem üzerine çözüm geliştirme