Otomatik Oynatma
Otomatik Tamamlama
Önceki Ders
İlerle
Python Programming for Data Analytics
Giriş
Genel Bilgilendirme
Kurs Materyalleri
1- Çalışma Ortamı Ayarları
Pycharm (10:03)
Python İlk Adımlar (10:12)
Virtual Environment (2:32)
Package Management (5:10)
Virtual Environment & Package Management (16:48)
2- Veri Yapıları
Veri Yapılarına Giriş (Data Structures) (9:45)
Sayılar (Numbers) (5:09)
Karakter Dizileri (Strings) (7:39)
String Metodları (String Methods) (12:35)
Liste (List) (10:17)
Sözlük (Dictionary) (8:44)
Demet (Tuple) (2:48)
Set (9:29)
3.1- Fonksiyonlar
Fonksiyonlara Giriş ve Fonksiyon Okuryazarlığı (12:49)
Docstring (7:33)
Fonksiyonların Statement Bölümleri (8:41)
Ön Tanımlı Argümanlar (4:06)
Ne Zaman Fonksiyon Yazılır? (3:01)
Return (6:02)
Fonksiyon İçerisinden Fonksiyon Çağırmak (6:45)
Local & Global Değişkenler (2:35)
3.2- Koşullar & Döngüler
If (4:50)
Else & Elif (3:40)
For Döngüsü (12:08)
Uygulama - Mülakat Sorusu Alternating (12:36)
Break & While & Continue (4:06)
Enumerate (5:17)
Uygulama - Mülakat Sorusu Enumerate (3:02)
Alternating Fonksiyonunun Enumerate ile Yazılması (2:52)
Zip (1:32)
Lambda & Map & Filter & Reduce (9:33)
3.3- Comprehensions
List Comprehensions (11:52)
Dict Comprehensions (2:42)
Uygulama - Mülakat Sorusu Dict Comprehensions (3:36)
List & Dict Comprehensions Uygulamaları - 1 (4:53)
List & Dict Comprehensions Uygulamaları - 2 (3:02)
List & Dict Comprehensions Uygulamaları - 3 (12:44)
Podcast 🎙️
Sümeyra Demir Uzundurugan ile “Yapay Zeka 101”: AI Ekosisteminin Evrimi
Ödev I
Komut Satırında Python Kodu Çalıştırma
Ödev II
Virtual Environment Oluşturma
Ödev III
Python Alıştırmaları
4.1- Python ile Veri Analizi: NumPy
Python ile Veri Analizine Giriş (2:04)
NumPy Giriş (6:21)
NumPy Array'i Oluşturma (4:45)
NumPy Array Özellikleri (2:17)
Reshaping (1:55)
Index İşlemleri (6:50)
Fancy Index (2:27)
Matematiksel İşlemler (6:15)
NumPy Koşullu İşlemler (4:51)
4.2- Python ile Veri Analizi: Pandas
Giriş (1:06)
Pandas Series (6:28)
Veri Okuma (4:47)
Veriye Hızlı Bakış (9:12)
Pandas Seçim İşlemleri (8:56)
Değişkenler Üzerinde İşlemler (9:00)
Loc & Iloc (5:10)
Koşullu Seçim (9:10)
Toplulaştırma & Gruplama (11:42)
Pivot Table (12:00)
Apply & Lambda (11:48)
Birleştirme İşlemleri (6:42)
4.3- Python ile Veri Analizi: Veri Görselleştirme
Kategorik Değişken Görselleştirme (8:10)
Sayısal Değişken Görselleştirme (3:11)
Matplotlib Özellikleri (13:40)
Seaborn ile Veri Görselleştirme (5:17)
4.4- Python ile Veri Analizi: Gelişmiş Fonksiyonel Keşifçi Veri Analizi
Genel Resim (11:16)
Kategorik Değişken Analizi I (21:50)
Kategorik Değişken Analizi II (15:24)
Sayısal Değişken Analizi (7:48)
Değişkenlerin Yakalanması (16:21)
Hedef Değişken Analizi (11:22)
Korelasyon Analizi (22:20)
Podcast 🎙️
Daron Yöntem ile Veri Bilimi, Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi ve Yazılım Geliştirme Teknolojileri Üzerine
Ödev IV
Fonksiyonlara Özellikle ve Docstring Ekleme
Ödev V
Pandas Alıştırmaları
Bitirme Projesi
Kural Tabanlı Sınıflandırma ile Potansiyel Müşteri Getirisi Hesaplama
Kural Tabanlı Sınıflandırma ile Potansiyel Müşteri Getirisi Hesaplama
İlgili ders kilitli:
Eğer daha önce kayıt olduysanız
buraya tıklayarak giriş yapın
.
Kayıt Ol