Python ile Veri Bilimi ve Yapay Zeka Uygulamaları Eğitimi
Python ile Veri Bilimi ve Yapay Zeka Uygulamaları Eğitimi
Eğitim Hakkında
Python programlama dili, basit sözdizimi ve güçlü kütüphaneleri sayesinde hem yazılım geliştirme hem de veri bilimi alanında en çok tercih edilen dillerden biridir. Bu eğitim, katılımcılara Python’un temel yapılarından başlayarak nesneye yönelik programlama, hata yönetimi, dosya işlemleri, veri tabanı entegrasyonu ve veri bilimi uygulamalarına kadar geniş bir yelpazede bilgi ve beceri kazandırmayı amaçlamaktadır.
Program boyunca algoritma mantığı, veri tipleri, operatörler, fonksiyonlar, modüller, OOP yapıları, iteratörler ve jeneratörler, SQLite veri tabanı kullanımı ve veri bilimi kütüphaneleri (NumPy, Pandas, Matplotlib, TensorFlow, Keras) uygulamalı örneklerle ele alınmaktadır. Katılımcılar, Python’u hem yazılım geliştirme hem de veri analitiği projelerinde etkin şekilde kullanabilecek yetkinliğe ulaşacaktır.
Ön Koşul
Programlama mantığı ve algoritma temellerine hakim olunması önerilmektedir.
Eğitim İçeriği
- Algoritmaya giriş
- Python programlama dilini tanıma
- Python ve IDE Kurulumu
- Output işlemleri
- NoneType ve Numeric (Sayısal) Veri Tipleri
- Dizi Halindeki Veri Tipleri
- Listeler (List)
- Demetler (Tuple)
- Setler (Set)
- Sözlükler (Dictionary)
- Uygulamalar
- Arithmetic Operators (Aritmetik Operatörler)
- Assignment Operators (Atama operatörleri)
- Comparison Operators (Karşılaştırma operatörleri)
- Logical Operators (Mantıksal operatörler)
- Operatörlerde KISA DEVRE (Associativity (Birleşme Özelliği))
- Identity Operators (Benzerlik Operatörleri)
- Number System Conversion (Sayı Sistemi Dönüşümü)
- Uygulamalar
- Math modülü incelemesi
- Input işlemleri
- Hata ayıklama
- Uygulamalar
- If Clauses - If deyimi
- Nested If Clauses – İç içe If deyimi
- For Loop - For döngüsü
- While Loop – While döngüsü
- Break, Continue, Pass Statements - Break, Continue, Pass İfadeleri
- Range Function - Range İfadesi
- List Comprehension
- Uygulamalar
- Fonksiyonlara Giriş
- Dönüş değeri olmayan parametresiz (argümansız) fonksiyonlar
- Dönüş değeri olmayan parametreli (argümanlı) fonksiyonlar
- Dönüş değeri olan parametresiz (argümansız) fonksiyonlar
- Dönüş değeri olan parametreli (argümanlı) fonksiyonlar
- Birden fazla dönüş değeri olan fonksiyonlar ve paketten çıkarma işlemi
- Fonksiyonlarda return
- Types of Arguments (Argümanların tipleri)
- Variable-Length Arguments (Sınırsız sayıda değer alma işlemleri)
- Local Variable (Yerel değişken) vs Global Variable (Global değişken)
- Recursive ve Iterative Fonksiyonlar
- Lambda Function
- Özel Fonksiyonlar (map, filter, reduce, zip, enumerate, all, any fonksiyonu)
- Decorators (Dekoratörler diğer bir adıyla Süsleyiciler)
- Uygulamalar
- Modüllerle Çalışma
- Kendi modülümüzü oluşturma ve kullanma
- Uygulamalar
- Built-in Types (Tanımlı Tipler) (Python'da varsayılan veri tipleri)
- Fonksiyon objeleriyle çalışma
- Kendi class'ımızı (sınıfımızı - veri tipimizi) oluşturma
- Special Variables ve Special Methods (Özel değişkenler ve metotlar)
- Class kullanılarak oluşturulan objelerin özelliklerinin özelleştirilmesi
- Objelerin bilgilerinin güncellenmesi ve karşılaştırılması
- Instance vs Class vs Static Methods
- Inheritence (Kalıtım)
- Polymorphism (Çok biçimlilik)
- Operator Overloading (Operatörün aşırı yüklenmesi)
- Magic Methods (Büyülü Metotlar)
- Method Overloading (Metotun aşırı yüklenmesi)
- Method Overriding (Metotun geçersiz kılınması)
- Abstract Classes (Soyut Sınıflar) ve Abstract Methods (Soyut Metotlar)
- Uygulamalar
- Iterators(İteratörler - Yineleyici) Kavramı
- Generators (Üreteçler)
- Kendi fonksiyonumuzu modüle ekleme
- Exception Handling (İstisnayı idare etme)
- Exception bilgisi görüntüleme ve finally anahtar kelimesi
- Multi Exception Handling (Çoklu Olağandışılığı İdare Etme)
- Programımıza aykırı durumları Handle Etme (Logical Error)
- Duruma göre kendi Exception'ımızı (olağandışılığımızı) fırlatma
- Uygulamalar
- Dosya açma ve yazma işlemleri
- Dosya okuma işlemleri
- Dosyalarda kullanılan fonksiyonlar
- Dosyalarda değişiklik yapma
- Uygulamalar
- SQLite Veri tabanı ve tablo oluşturma
- Tablolara veri ekleme
- Tablodaki verileri çekme
- Tablodaki verileri silme ve güncelleme
- Uygulamalar
- Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Giriş
- Numpy,
- Pandas,
- Matplotlib,
- TensorFlow,
- Keras / Uygulamalar
Kazanımlar
-
Python programlama dilini temel seviyeden ileri seviyeye kadar öğrenebileceksiniz.
-
Veri bilimi ve yapay zekâ konularındaki temel kavramları ve teknikleri kavrayabileceksiniz.
-
NumPy, Pandas, Matplotlib, TensorFlow ve Keras gibi Python kütüphaneleri hakkında bilgi sahibi olabileceksiniz.
-
Nesneye yönelik programlama konseptlerini öğrenerek obje tabanlı programlama mantığını kavrayabileceksiniz.
-
Python ile SQLite veritabanı işlemlerini uygulamalı olarak gerçekleştirebileceksiniz.
-
Exception handling, dosya işlemleri ve veri yapıları konularında pratik yaparak deneyim kazanabileceksiniz.
Hedef Kitle
- Veri Analistleri
- Veri Bilimciler
- Yapay Zeka Mühendisleri
- Veri Mühendisleri
- Makine Öğrenmesi Mühendisleri
- Büyük Veri Uzmanları
- İş Zekası Uzmanları
- Veri Görselleştirme Uzmanları
- Veri Tabanı Yöneticileri
Sertifika
Eğitimlerimize %80 oranında katılım gösterilmesi ve eğitim müfredatına göre uygulanacak sınav/projelerin başarıyla tamamlanması durumunda, eğitimin sonunda dijital ve QR kod destekli “BT Akademi Başarı Sertifikası” verilmektedir.
İlgili Kurslar
SEKTÖRÜN GÜVENDİĞİ ÇÖZÜM ORTAĞI
BT Akademi'yi tercih eden 4.000'den fazla kurum yanılmıyor.
