C/PDE : Python Dili Esasları
3 gün (18 Saat) Orta Sınıf / Online NoSQL ve Büyük Veri
Python anlaşılması oldukça kolay ve yetenekli bir dildir. Platformdan bağımsız çalışma özelliği sayesinde neredeyse her türlü işletim sisteminde ve cihazda kullanabilir. Uygulama geliştirme, veri işleme, resim işleme, robotik kodlama, yapay zeka çalışmaları ve daha bir çok alanda kullanabileceğiniz bu dil giderek genişleyen açık kaynak kütüphane havuzuna, güçlü ve paylaşımcı bir topluluğa sahip. "Python Dilinin Esasları" eğitiminde tüm çalışma alanları için gerekli olan konulara odaklanıyoruz. Döngüler, karar yapıları, kullanışlı veri tipleri fonksiyonlar ve daha fazlası ile güçlü bir başlangıç yapıyoruz.
Eğitim İçeriği
Module 1: Python Dili ve Özellikleri
- Python Dili ve Çalışılabilecek Platformalar
- Python için Ortamın Hazırlanması
- Package ve Module Kavramları Temelleri
Module 2: Python Çalışma Ortamı Oluşturma
- Anaconda, Visual Studio Code, Jupyter ve Jupyter Lab Tanıma
- Ekrana Yazdırma, Bazı Kullanışlı Shell Komutları ile Çalışma
- Markdown Dili ile Çalışma (Dokumantasyon için)
- Builtin Paket nesneleri ile çalışma
- Paket indirme ve Paketler Hakkında Bilgi Alma
- Help, dir ile Nesneler Hakkında Bilgi Alma
Module 3: Standart Veri Tipleri
- Primitive Tipler, Container Tipler
- Mutable, immutable tanışma
- Operatorler
- Kullanıcıdan Alınan Girdilerle Çalışma
- Veri Tipleri Arasında Dönüşüm
Module 4:Metinsel İfadelere Özel
- Str Tipi Fonksiyonları
- Kaçış İfadeleri ve Raw Str
- Unicode, Encode, Decode Temel
- Str Formatlama Yöntemleri
Module 5: Zamansal Veri Tipleri
- Date, Datetime, Time, Timedelta
- strftime ve strptime ile Çalışma
Module 6: Karar Yapıları ve Döngüler
- if, elif, else ve Alternatif Yazımlar
- Ternary Kullanımı
- Match Kullanımı
- for Döngüsü ve Alternatif Yazımlar
- while, else Döngüsü
- continue, break Kullanımı
Module 7: Hatalar ve Hata Yönetimi
- Mantıksal Hatalar, Synatax Hataları, RunTime Hataları
- try, except, else, finally Kullanımı
- raise ile bilinçli hata oluşturma
- Custom Hata Üretme
Module 8: Fonksiyonlar
- def ile Fonskiyon Tanımlama
- Parametre kullanımı ve return
- Sınırsız Parametre Tanımlama Yöntemleri
- İç İçe Fonksiyonlar
- Recursive Fonksiyonlar
- Scope Kavramı
- Anonymous Fonksiyonlar (Lambda)
Module 9: Tuple ve List Tipi Özel
- List ve Tuple Karakteristik Özellikleri
- List ve Tuple Oluşturma Yöntemleri
- Elemanlara Ulaşmak
- Kullanışlı Fonksiyonlar
- List Elemanlarını Güncellemek
Module :10 Set ve Dict Tipi Özel
- Set ve Dict Karakteristik Özellikleri
- Set ve Dict Tanımlama Yöntemleri
- Set Fonksiyonları
- Dict Elemanlarına Ulaşmak
- Değer Atama
Module 11: Kullanışlı Kod Yapıları
- Unpacking
- Map, Zip, Filter, Reduce, Enumerate Kullanımı
Module 12: Nesne Yönelimli Programlama
- Class ve Method Kavramı
- Inheritance, Encapsulation, Polymorphism
- public, private Nesneler
- static Nesneler
- __init__, __del__, __str__ vb. Metotlar
- property Fonksiyon Tanımlama
- abstractmethod Tanımlama
- Decorator Fonksiyon Tanımlama
Module 13:Package ve Module Kavramları
- İndirme ve Ortama Dahil Etme
- Toplu Halde Paket İndirme
- Path ekleme
- Package ve Module oluşturma
- import ve reload Etme
- Farklı from, import Yöntemleri ve Etkileri
- Virtual Environment oluşturmak
Öncesinde Önerilenler
-
Data Engineer
Büyük Verinin İşlenmesi, Yönetimi, Veri Kalitesini Arttırma, Bulut Bilişim ve Veri Bilimi için Kodlama, Spark ve Hadoop gibi Dağıtık Mimariler ile Çalışma.
- C/STATI : Betimleyici ve Çıkarımsal İstatistik Temelleri
- C/STATF : İstatistik Esasları
- C/STATF+ : İstatistik Esasları (Genişletilmiş)
- MS/20761C : Querying Data with Transact-SQL
- C/TVTS : T-SQL ile Veri Tabanı Sorgulama (Microsoft SQL Server)
- MS/20777A : Implementing Microsoft Azure Cosmos DB Solutions
- C/PBSSBI : Power BI ile Self Service BI
-
Data Scientist
Yapay Zeka, Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme Teknikleri ile Büyük Veri Kümelerinden Desen ve Eğilim Keşfetme
Sonrasında Önerilenler
-
Data Engineer
Büyük Verinin İşlenmesi, Yönetimi, Veri Kalitesini Arttırma, Bulut Bilişim ve Veri Bilimi için Kodlama, Spark ve Hadoop gibi Dağıtık Mimariler ile Çalışma.
- C/IPFDS : Python Dili ve Python ile Veri Analizi
- C/PVA : Python ile Veri Analizi
- MS/20762C : Developing SQL Databases (Microsoft SQL Server)
- CMS/20764C : Administering a SQL Database Infrastructure
- MS/DP-300 : Administering Relational Databases on Microsoft Azure
- MS/20765C : Provisioning SQL Databases
- MS/10987C : Performance Tuning and Optimizing SQL Databases
- CMS/20767B : Implementing a SQL Data Warehouse
- MS/20768C : Developing SQL Data Models
- MS/10990C : Analyzing Data with SQL Server Reporting Services
- C/DMDQ : Veri Yönetimi ve Veri Kalitesi
- C/ADMT : İleri Veri Modelleme Teknikleri
- CMS/DP-203 : Data Engineering on Microsoft Azure
- C/AZSC-Synapse : Fundamentals of Azure Synapse Analytics
- C/BDA-Synapse : Data Analytics Solutions Using Azure Synapse Analytics
- MS/DP-500 : Designing and Implementing Enterprise-Scale Analytics Solutions Using Microsoft Azure and Microsoft Power BI
- CMS/DP-601T00A : Implementing a Lakehouse with Microsoft Fabric
- C/DAWS : Big Data Analysis with Spark
- C/PSS : PySpark ile Spark SQL
- C/VBL : Veri Bilimcileri için Linux
- C/VMUP : Veri Mimarisinde Ustalaşma Programı
-
Data Scientist
Yapay Zeka, Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme Teknikleri ile Büyük Veri Kümelerinden Desen ve Eğilim Keşfetme
- C/IPFDS : Python Dili ve Python ile Veri Analizi
- C/PVA : Python ile Veri Analizi
- C/DMDQ : Veri Yönetimi ve Veri Kalitesi
- C/ADMT : İleri Veri Modelleme Teknikleri
- MS/AI-900 : Microsoft Azure AI Fundamentals
- MS/AI-100 : Designing and Implementing an Azure AI Solution
- MS/DP-100 : Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
- C/MOE : Makine Öğrenimi Esasları
- C/ADSB : Accelerated Data Science for Business
- C/AZSC-Synapse : Fundamentals of Azure Synapse Analytics
- MS/DP-500 : Designing and Implementing Enterprise-Scale Analytics Solutions Using Microsoft Azure and Microsoft Power BI
- CMS/DP-601T00A : Implementing a Lakehouse with Microsoft Fabric
- C/DAWS : Big Data Analysis with Spark
- C/PSS : PySpark ile Spark SQL
- C/VBL : Veri Bilimcileri için Linux