-
Merhaba,
Ben İbrahim ÖZTÜRK, Tallinn University of Technology mezunu bir yazılım geliştirme uzmanıyım. 10 yılı aşkın bir süredir yazılım sektöründe faaliyet gösteriyorum ve projelerimi büyük ölçekli olarak Python programlama dilinde geliştiriyorum.
Sizlere Python ile veri analizi konusundaki derin bilgi ve deneyimimi aktaracağım kapsamlı bir eğitim programı hazırladım. Toplamda 70 saat sürecek bu eğitim, 4 ay boyunca devam edecek ve 90 ders konusunu kapsayacak şekilde tasarlandı.
Eğitim Süresi ve Formatı:
- Toplam Ders Süresi: 70 saat
- Toplam Eğitim süresi: 4 Ay
- Katılım Seçenekleri: Online veya yüz yüze
- Bir Ders Süresi: 45 Dakika
- Haftalık Ders Saati: Haftada 2 gün, haftada toplam 4 ders saati
- Ödeme Şekli: Aylık taksit veya paket eğitim tek seferlik toplam ödeme
- Eğitim Ücreti: 36.400 TL
- Paket Eğitim Peşin Ödeme Ücreti: 30.000 TL
Eğitim İçeriği:
-
Python'a Giriş ve Temel Bilgiler
- Python kurulumu ve çalışma ortamının yapılandırılması
- Python veri yapıları: Listeler, demetler, sözlükler ve kümeler
- Fonksiyonlar, modüller ve paketler
- Hata ayıklama ve test teknikleri
-
Veri Temizleme ve Hazırlama
- Veri ön işleme ve temizlik yöntemleri
- Eksik verilerle başa çıkma
- Veri türleri ve dönüşümleri
- Veri standardizasyonu ve normalizasyonu
-
Veri Analizi ve Görselleştirme
- NumPy ile matematiksel işlemler ve diziler
- Pandas ile veri çerçeveleri ve seriler
- Veri manipülasyonu ve gruplama işlemleri
- Matplotlib ve Seaborn ile veri görselleştirme
- İnteraktif görselleştirme araçları: Plotly ve Bokeh
-
İstatistiksel Analiz
- Temel istatistiksel kavramlar: Ortalama, medyan, varyans
- Hipotez testleri ve güven aralıkları
- Korelasyon ve regresyon analizi
- Zaman serileri analizi ve öngörü
-
Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi
- Makine öğrenmesi temelleri ve veri madenciliği
- Scikit-Learn ile modelleme: Sınıflandırma, regresyon ve kümeleme
- Model değerlendirme ve çapraz doğrulama
- Model seçimi ve hiperparametre optimizasyonu
- Derin öğrenmeye giriş: TensorFlow ve Keras
-
Veri Tabanları ve SQL
- SQL ile temel veri sorguları
- Veri tabanı bağlantıları ve işlemleri
- Veri çekme, güncelleme ve silme
- Pandas ve SQL entegrasyonu
-
Proje Geliştirme ve Uygulama
- Gerçek dünya verileri ile projeler geliştirme
- Veri analizi projelerinin aşamaları: Planlama, uygulama ve değerlendirme
- Sonuçların sunumu ve raporlama
- Proje yönetim araçları ve metodolojileri
Kullanılan Araçlar ve Kütüphaneler:
- Python: Python dilinin temel özellikleri ve avantajları
- NumPy: Temel matematiksel işlemler ve çok boyutlu diziler
- Pandas: Veri işleme ve analizi için temel kütüphane
- Matplotlib & Seaborn: Veri görselleştirme ve grafik oluşturma
- Scikit-Learn: Makine öğrenmesi ve modelleme
- TensorFlow & Keras: Derin öğrenme ve yapay zeka
- SQL: Veri tabanı yönetimi ve sorgulama
- PyCharm: Kod yazma ve raporlama için etkileşimli ortam
Eğitim Sonrası Kazanımlar:
Bu eğitim programını tamamladığınızda, veri analizi ve makine öğrenmesi konularında güçlü bir temel edinmiş olacaksınız. Verileri anlamlandırma, analiz etme ve görselleştirme yetenekleriniz gelişecek. Ayrıca, gerçek dünya projelerinde edindiğiniz deneyimle veri analistliği ve veri bilimi alanında sağlam bir kariyer inşa edebileceksiniz.
Veriyle geleceğinizi şekillendirin ve Python'un gücünden faydalanın. Bu eğitimle, veri analizi alanında uzmanlaşmak için gerekli tüm bilgi ve becerileri kazanacaksınız!
