C/PVA : Python ile Veri Analizi

3 gün (18 Saat) Orta Sınıf / Online NoSQL ve Büyük Veri

Python ile her türlü veri kaynağına bağlanabilir, farklı tipteki ve hızdaki veriyi işleyebilirsiniz. Python ile veri işlemek için tek bir makine üzerinde çalışan platformları tercih edebileceğiniz gibi, limitsiz işlemci gücüne erişebilen dağıtık mimariye sahip platformları da tercih edebilirsiniz. "Python ile Veri Analizi" eğitiminde veri kaynaklarını bağlanmak için çeşitli kütüphaneleri kullanıyor, veri işleme konusunda son derece yaygın olarak tercih edilen numpy ve pandas kütüphanelerine odaklanıyor. Veri görselleştirme için gerekli olan matplotlib kütüphanesini inceliyoruz.

Eğitim İçeriği

Module 1: Veri Analitiği

  • Veri Analitiği Tipleri
  • Veri Nedir? Türleri Nelerdir?
  • Veri Analizi Süreci ve Mücadele Noktları
  • Büyük Veri, NoSQL, Veri Gölü

Module 2: 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 Environmentlar oluşturmak

Module 3: Dosyalar ile Çalışma

  • os Kütüphanesi ve Shell komutlarını Kullanarak Klasorlerle Çalışmak
  • shelve Kütüphanesi ile Dosyalara Yazma Okuma
  • open ile Dosyalara Yazma Okuma
  • with kullanımı
  • csv Veri Tipi İle Çalışma
  • json Veri Tipi ile Çalışma

Module 4: Veri Tabanları İle Çalışmak

  • DBAPI Tanıma
  • sqlite3 ile Çalışma
  • MSSQL ve Oracle gibi RDBMS'ler ile Çalışma
  • Veritabanı Nesneleri Oluşturma
  • Veri Ekleme,Güncelleme ve Okuma

Module 5: Webden İçerik Okuma

  • urlretrieve ile Dosya İndirme
  • urlopen ile İçerik Okuma
  • encode, decode Kavramı
  • re Kütüphanesi ile Regex İfadeleri Kullanarak Arama Yapma
  • requests ile Get ve Post İstekleri Oluşturma
  • BeautifulSoup ile HTML Etikelerine Erişmek

Module 6: Array ve Matrix Veri Yapıları (numpy)

  • numpy Kütüphanesi ve Kullanım Alanları
  • Array ve Matrix Tanımlama
  • Nesneler Hakkında Bilgi Alma
  • Bazı Matematiksel İşlemler
  • Array Fonksiyonları
  • Array Elemanlarına Erişme Yöntemleri
  • where Kullanımı
  • Numpy ile Veri Yazma Okuma

Module 7: Seri ve DataFrame Ver Yapıları (pandas)

  • pandas Kütüphanesi ve Kullanım Alanları
  • Seri ve DataFrame Tanımalama
  • DF Yapısını Değiştirme
  • DF Hakkında Bilgi Almak
  • DF Elemanlarına Ulaşma Yöntemleri
  • query, where, isin, filter kullanımı
  • Değer Atama, Satır ve Sutun Ekleme
  • None Tipi ile Çalışma
  • Applmap, apply ve map Fonksiyonları Kullanımı
  • groupby ile Veri Gruplama
  • agg ile Veri Özetleme
  • Hiyerarşik Yapılar ile Çalışma
  • Birden Fazla DF'i Birleştirme (merge, join, concat)
  • DF Şekillendirme (pivot, melt)
  • DateTime Indexler ile Çalışma
  • Grafik çizimleri

Module 8: Seri ve DataFrame Okuma Yazma (pandas io)

  • pandas ile csv Dosyalarına Bağlanma
  • converter ile Veri Düzeltme
  • pandas ile Excel Dosyalarına Bağlanma
  • pandas ile RDBMS'lere Bağlanma
  • sqlalchemy Tanıma
  • Style ve Option Kullanımı

Module 9: Veri Görselleştirme (matplotlib)

  • matplotlib Kütüphanesi Esasları
  • Tek Plot ile Çalışma
  • Grafik Özelliklerini Düzenlemek
  • Birden Fazla Plot ile Çalışmak
  • Grafik Tiplerini Tanıma
  • Grafikleri Kaydetmek
  • imshow ile Resim Görüntüleme
  • rcParams ile İleri Düzey Ayarlar
  • Animatif Grafik Oluşturma

Öncesinde Önerilenler

Sonrasında Önerilenler