|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/python-google-colab-algoritmalar-ve-veri-yapilari-egitimi/
课程评论：没有评论
Coursera 上的“Python + Google Colab: 算法与数据结构培训”课程旨在通过 Python 和 Google Colab 培养算法思维能力，并教授如何基于数据进行解决方案的开发。 课程内容涵盖： * **基础入门**: Python 编程语言和 Google Colab 平台介绍，包括变量、数据类型和运算符。 * **算法设计**: 学习算法设计步骤，并通过流程图进行可视化和组织。 * **算法开发**: 掌握排序、搜索和图算法等技术，以解决复杂问题。 * **高级主题**: 深入学习栈、队列、链表、动态规划、哈希表和大 O 符号等。 * **Python 应用**: 在 Google Colab 上实践 Python 编码，探索 Python 的强大功能，并使用数据科学和人工智能项目中的 Python 库进行数据分析和可视化。 * **数据结构**: 学习 Python 中的列表、字典、集合等基本数据结构，并了解其高效使用和实际应用。 课程共包含 78 个讲座，总时长 18 小时 5 分钟，提供了系统化的学习路径，并会定期更新内容。通过本课程，学员将为软件开发打下坚实基础，加速个人成长，并在未来项目中脱颖而出。
Python + Google Colab: Algoritmalar ve Veri Yapıları Eğitimi, yazılım geliştirme sürecinde algoritmik düşünme becerisini kazandırmayı ve Google Colab üzerinde veri odaklı çözüm üretmeyi hedefleyen kapsamlı bir eğitimdir.-> Bu eğitimde, Google Colab ortamında Python programlama diliyle uygulamalı örnekler üzerinde çalışarak yalnızca kod yazmayı değil, kodun arkasındaki mantığı kavrayarak gerçek dünya problemlerine çözüm geliştirmeyi öğreneceksiniz.-> Eğitimimiz adım adım ve uygulamalı bir şekilde ilerlemekte, farklı öğrenme stillerine uyum sağlamaktadır. Mevcut içerikler güncel tutulmakta ve eğitim akışı, alanın dinamiklerine göre zaman zaman zenginleştirilmektedir.Eğitim boyunca şu ders başlıklarını ele alacağız:1. Giriş ve Temel HazırlıklarProgramın başlangıcında, Python programlama diline ve Google Colab platformuna giriş yapacağız. Değişkenler, veri türleri ve operatör kavramını ele alarak güçlü bir temel oluşturacağız.2. Algoritma Hazırlığı ve Akış DiyagramlarıBir problemin çözümüne başlamadan önce, algoritmaları nasıl tasarlayacağımızı öğreneceğiz. Akış diyagramları yardımıyla, düşüncelerimizi görselleştirmeyi ve organize etmeyi pratiğe dökeceğiz.3. Algoritma Geliştirme TeknikleriSıralama, arama ve graf algoritmaları üzerinde çalışarak, karmaşık problemleri adım adım çözme becerisi kazanacağız.4. Gelişmiş Konular ve UygulamalarEğitimin ilerleyen aşamalarında yığın, kuyruk, bağlantılı liste gibi veri yapıları ile dinamik programlama, hash tabloları ve büyük O notasyonu gibi ileri düzey konuları ele alacağız.5. Python ve Uygulamalı ProjelerGoogle Colab üzerinde kodlama pratiği yaparak, Python'un güçlü özelliklerini keşfedeceğiz. Ayrıca, veri bilimi ve yapay zeka projelerinde python kütüphanelerini kullanarak veriler üzerinde analizler ve görselleştirmeleri ele alacağız.6. Veri Yapıları ve UygulamalarıEğitimimizde Python'daki listeler, sözlükler, kümeler gibi temel veri yapılarını öğrenmekle kalmayacağız; aynı zamanda bu yapıların nasıl daha etkin kullanılacağını ve gerçek hayatta nasıl uygulanacağını da inceleyeceğiz.Bu kapsamlı program, yazılım dünyasında güçlü bir temel atmanıza, gelişiminizi hızlandırmanıza ve gelecekteki projelerinizde fark yaratmanıza yardımcı olacak. Unutmayın, yazılım dünyasında başarı, sürekli gayret ve emekle mümkün olur; sabırla çalışarak her adımda büyüyeceksiniz.DERS PLANI ->Bölüm 0. Eğitim TanıtımıBölüm 1-6: Programlamaya Giriş ve Algoritmik DüşünmeBölüm 1: GirişBölüm 2: Google Drive Üzerinde Kurulumlar, Google Colab Üzerinde Hazırlıklar, GitHub Sayfası OluşturulmasıBölüm 3: Python Programlama Dilindeki Değişkenler ve Veri TürleriBölüm 4: Programlama Dilinde Operatör Kavramı ve İşlemlerBölüm 5: Algoritma HazırlığıBölüm 6: Akış DiyagramlarıBölüm 7-8: Python'da Algoritma Geliştirme ve Hata YönetimiBölüm 7: Python'da Kontrol ve Tekrar Yapıları: Sıralı, Koşullu ve Tekrarlı Yapılar ile Algoritma GeliştirmeBölüm 8: Python Programlama Dili Üzerinde İstisnalar & Hata Yönetimi ile Algoritmalarda Hata YönetimiBölüm 9-11: Veri Koleksiyonları ve Fonksiyonlar Bölüm 9: Python Programlama Dili Üzerinde Liste - Dizi, Demet, Sözlük Veri Koleksiyonlarının Kullanımı ve ÖrnekleriBölüm 10: Python Programlama Dili Üzerinde Fonksiyon Kullanımı ve ÖrnekleriBölüm 11: Python Programlama Dili Üzerinde Gömülü FonksiyonlarBölüm 12-14: Veri Bilimine Giriş, Python Kütüphaneleri, Dosya İşlemleri ve Veri Setleri Bölüm 12: Veri Bilimine Giriş ve Python Kütüphaneleri (OS, Pandas) Bölüm 13: Python Programlama Dili Üzerinde Dosya İşlemleriBölüm 14: Açık Kaynak Veri ve Veri Setleri (CSV, Excel, SQL, JSON Dosya Formatları)Bölüm 15: Python'da Veri İşleme ve Analiz Kütüphaneleri (Numpy, Matplotlib)Bölüm 15.1. Numpy KütüphanesiBölüm 15.2. Matplotlib KütüphanesiBölüm 16: Python'da Görüntü İşleme Kütüphanesi (OpenCV)Bölüm 17: Python'da Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri (Scikit-Learn, TensorFlow)17.1. Yapay Zeka ve Veri Bilimi Uygulamaları İçin Veri Yapılarının Önemi17.2. Scikit-Learn Kütüphanesi17.3. TensorFlow KütüphanesiBölüm 18: Python API ve Endpoint Kullanarak Veri Elde Etme İşlemi18.1. Api ve Endpoint Kavramı18.2 Python ile Endpoint Kullanarak TCMB Üzerinden Kur Verisi Alma Uygulaması18.3 Python ile API Kullanarak OpenWeather Üzerinden Hava Durumu Verisi Alma UygulamasıBölüm 19: Algoritma ve Performans Analizi - Büyük O NotasyonuBölüm 20: Python Programlama Dili Üzerinde Sıralama AlgoritmalarıBölüm 21: Python Programlama Dili Üzerinde Arama AlgoritmalarıBölüm 22: Python Programlama Dili Üzerinde Graf AlgoritmalarıBölüm 23: Python Programlama Dili Üzerinde Hash Tabloları ve Hash FonksiyonlarıBölüm 24: Python Programlama Dili Üzerinde Grafik ProgramlamaBölüm 25: Gelişmiş Veri Yapıları ve Optimizasyon TeknikleriEğitim içeriği toplamda 78 dersten oluşmakta ve 18 saat 5 dakikalık kapsamlı bir anlatım süresine sahiptir. Eğitimdeki tüm ders içerikleri sistematik bir yapı içinde sunulmuştur. İçeriğin güncelliğini korumak adına, zaman zaman yeni bölümler ve örneklerle zenginleştirme çalışmaları yapılmaktadır. Yeni güncellemeler yayınlandığında, öğrenciler Udemy sistemi üzerinden bilgilendirilecektir.Herhangi bir sorunuz, görüşünüz ya da geri bildiriminiz olursa lütfen benimle doğrudan iletişime geçmekten çekinmeyin. Amacım, öğrenme sürecinizi mümkün olan en verimli hale getirmek ve sizlere uygulamalı olarak güçlü bir algoritma temeli kazandırmaktır.İyi çalışmalar dilerim. Öğr. Gör. Ali ÇETİNKAYA - Mayıs 2025
