Yapay Zeka İçin Python Programlama Eğitimi
Yapay Zeka İçin Python Programlama Eğitimi
Eğitim Hakkında
Eğitimimiz, temel programlama kavramlarından başlayarak, Python’un güçlü, okunabilir ve verimli yapısının tüm yönlerini kapsamlı bir şekilde ele alır. Bu eğitim, katılımcıların Python dilinde sağlam temeller oluşturmasını, ileri seviye konuları öğrenmesini ve gerçek dünya projelerinde uygulanabilir çözümler geliştirmesini sağlamayı hedefler. Eğitim, veri yapıları, nesne yönelimli programlama, hata ayıklama, test yazma, otomasyon, veri analizi ve web geliştirme gibi geniş bir yelpazede konuları detaylandırır. Python, basit sözdizimi, güçlü kütüphane desteği ve geniş kullanım alanları sayesinde hem başlangıç hem de ileri seviye projeler için tercih edilen, çok yönlü bir programlama dilidir. Bu eğitimde; temel yapılar, veri tipleri, kontrol akışları, fonksiyonlar, nesne yönelimli programlama ve modüler yapı konularının yanı sıra, dosya işlemleri, hata yönetimi ve istisna yakalama gibi önemli uygulama alanlarına da odaklanılacaktır.
Ön Koşul
Bu eğitimin herhangi bir ön koşulu yoktur.
Eğitim İçeriği
- Eğitimin Tanıtımı ve Hedefler
- Eğitim içeriğinin kapsamı, amaçları ve öğrenme çıktılarının belirlenmesi
- Katılımcı profili, sektör örnekleri ve uygulama alanlarının tartışılması
- Eğitim metodolojisinin (teorik dersler, interaktif atölyeler, vaka çalışmaları, proje uygulamaları) açıklanması
- Python’ın Tarihçesi ve Evrimi
- Python’un gelişim süreci, sürüm farkları (Python 2 vs. Python 3)
- Python felsefesi ve “Zen of Python”
- Temel Programlama Kavramları
- Veri, değişkenler, operatörler, ifadeler ve kontrol yapıları
- Temiz kod prensipleri ve PEP 8 standartları
- Temel Sözdizimi ve Veri Tipleri
- Sayılar, string’ler, boolean değerler ve temel veri tipleri
- Değişken atama, tip dönüşümleri ve basit ifadeler
- Kontrol Yapıları ve Döngüler
- If-else, switch-case benzeri yapılar, mantıksal operatörler
- For ve while döngüleri, break, continue, pass kullanımları
- Fonksiyonlar
- Fonksiyon tanımlama, argümanlar, geri dönüş değerleri
- Lambda fonksiyonları, map, filter, reduce ve list comprehension
- Listeler, Tuple'lar, Setler ve Sözlükler
- Her veri yapısının oluşturulması, erişim yöntemleri ve temel işlemleri
- Liste metotları, slicing, indeksleme, ekleme ve silme işlemleri
- Koleksiyonlar ve İleri Kullanımlar
- collections modülü: Counter, defaultdict, namedtuple, deque
- Veri yapılarının performans analizi ve kullanım senaryoları
- Sınıflar ve Nesneler
- Nesne ve sınıf değişkenleri, metodlar ve self kullanımı
- İleri OOP Kavramları
- Kalıtım, çok biçimlilik, enkapsülasyon
- Özel metotlar, dekoratörler, property, ve soyut sınıflar
- Tasarım Desenleri ve Uygulamalar
- Singleton, Factory, Observer gibi temel tasarım desenlerinin tanıtılması
- Gerçek dünya örnekleriyle OOP prensiplerinin uygulanması
- Modüller ve Paketler
- Python Standard Library ve popüler kütüphanelerin kullanımı
- Fonksiyonel Programlama Yaklaşımları
- Yüksek mertebeden fonksiyonlar, dekoratörler ve closure kavramları
- Generator’lar, iterator’lar ve context managers (with, yield)
- Kod Organizasyonu ve Refactoring
- Kodun yeniden yapılandırılması, modülerlik, yeniden kullanılabilirlik
- Hata ayıklama, performans optimizasyonu ve kod standartları
- Dosya İşlemleri ve Veri Girişi/Çıkışı
- Dosya açma, okuma, yazma, dosya modları (r, w, a, b)
- CSV, JSON, XML dosya formatları ile veri işleme örnekleri
- Veri Analizi Temelleri
- NumPy ile matematiksel işlemler ve array hesaplamaları
- Pandas ile veri çerçeveleri, veri temizleme, indeksleme, dilimleme ve özetleme
- Veri Görselleştirme
- Matplotlib, Seaborn ve Plotly kullanarak grafikler, histogramlar, scatter plot’lar
- Veri setleri üzerinde görsel analiz, trend ve dağılım analizi
- Temel Dosya İşlemleri
- Dosya açma, kapama, okuma ve yazma işlemleri
- Python ile dosya yönetimi: open(), read(), write(), close() fonksiyonları
- Dosya Formatları ve Dönüşümleri
- CSV, JSON, XML, ve TXT dosyalarının işlenmesi
- Dosya okuma/yazma modları, encoding konuları
- İleri Dosya İşlemleri
- Dosya ve klasör işlemleri için os ve shutil modüllerinin kullanımı
- Dosya sisteminde arama, silme, kopyalama ve taşıma işlemleri
- Temel Hata Yönetimi
- Hata türleri, exception nedir, try-except blokları kullanımı
- Temel hata ayıklama teknikleri ve örnek uygulamalar
- Özel Hatalar ve İstisna Tanımlama
- Kendi exception sınıflarınızı oluşturma, raise ifadesi kullanımı
- Custom error mesajları ve istisna zincirleme
- Hata Günlüğü ve Loglama
- Python logging modülü ile hata günlüğü tutma
- Log formatları, log seviyeleri ve dosyaya loglama örnekleri
Kazanımlar
Katılımcılara Python programlama dilinin temellerini ve ileri seviye yapılarını yapay zeka ve veri odaklı uygulamalar için sağlam bir altyapı oluşturacak şekilde kazandırmak.
Python ile temiz, okunabilir, modüler ve sürdürülebilir kod yazma alışkanlığı kazandırmak.
Veri yapıları, fonksiyonlar ve nesne yönelimli programlama prensiplerini gerçek dünya problemleri üzerinden uygulayabilme becerisi kazandırmak.
Veri işleme, analiz ve görselleştirme süreçlerinde Python ekosistemini (NumPy, Pandas, Matplotlib vb.) etkin şekilde kullanabilmeyi sağlamak.
Dosya yönetimi, hata yakalama, loglama ve test yazma gibi üretim ortamlarında kritik olan konularda yetkinlik kazandırmak.
Yapay zeka ve makine öğrenmesi projeleri için gerekli Python altyapısını oluşturacak programlama yetkinliğini kazandırmak.
Hedef Kitle
Üniversite öğrencileri ve kariyerini teknoloji alanında ilerletmek isteyen profesyoneller.
Programlamaya yeni başlayan bireyler,
Yazılımcılar ve yazılım mühendisleri,
Veri bilimcileri ve analistleri,
Yapay zeka ve makine öğrenimi alanında çalışan profesyoneller,
Web geliştirme, otomasyon veya finans gibi alanlarda Python kullanmak isteyenler,
Çeşitli problemleri Python programlama dili ile çözmek isteyenler,
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.
SEKTÖRÜN GÜVENDİĞİ ÇÖZÜM ORTAĞI
BT Akademi'yi tercih eden 4.000'den fazla kurum yanılmıyor.
