|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/python-ile-veri-analizi/
课程评论：没有评论
**课程名称：** 使用Python进行数据分析 **课程概述：** 本课程旨在教授您如何使用Python分析和可视化数据，为您的数据科学职业生涯奠定基础。Python是一种功能强大且用途广泛的开源语言，在人工智能、物联网、机器学习等前沿领域具有重要意义。无论您是否有编程背景，本课程都将引导您完成平台设置，并提供最新的编码生态系统。 **核心内容：** * **Python基础：** 学习Python编程、数据类型以及如何使用Jupyter环境进行编码。 * **NumPy与Pandas：** 掌握NumPy进行科学计算，以及Pandas进行数据操作、处理缺失值、数据合并和分组等高级功能。 * **数据可视化：** 学习Matplotlib等库进行数据可视化，包括创建各种图表（如条形图、饼图、直方图、散点图、3D图、词云图）以解释数据。 * **真实数据集分析：** 通过Google搜索趋势和PS4销售数据等真实案例，学习数据探索、提取统计信息、数据预处理和可视化。 * **机器学习入门：** 学习线性回归、多项式回归以及评估指标（如均方误差、均方根误差、平均绝对误差），并应用到风速预测等项目中。 * **实用工具与资源：** 了解Kaggle、GitHub、ChatGPT等平台，并提供所有课程素材和代码笔记本，支持您无限制地学习和提问。 * **数据库交互：** 学习处理Excel、CSV文件，并获得与SQL等关系型数据库交互的强大技能。 **课程目标：** 学完本课程后，您将能够： * 使用Python解释和分析数据集。 * 通过各种图表有效地可视化数据。 * 通过数据操作和查询从复杂数据集中提取有价值的信息。 * 为数据科学、机器学习、人工智能等新兴领域做好准备。 **课程形式：** * 每章提供幻灯片和图示，明确学习目标。 * 提供所有课程资料和代码笔记本供下载。 * 快速响应和全面的疑难解答。 * 提供对课程材料、内容和问答的永久访问权。 **技术栈：** * Python 3.9 * Jupyter Notebook 本课程将为您开启通往数据科学世界的大门，提供一个极具价值的技能投资。
Merhaba!Bu kurs size Python kullanarak verileri analiz etme, veri görselleştirme becerisi ve bu alanda kaynak sağlayacaktır. Veri Biliminde bir kariyer inşa edin!Python Programlama Dili; büyük veri (big data), yapay zeka (AI), nesnelerin interneti (IoT), yapay sinir ağları, deep learning, machine learning gibi yakın gelecekte oldukça büyük önem arz eden alanlarda kendinizi geliştirme ve meslek edinme ayrıcalıkları sunan, oldukça geniş bir yelpazeye yayılabilen açık kaynak kodlu bir dildir. Önceden programlama bilmeniz gerekmiyor. Kullanacağınız platformlar ve yükleme işlemlerini bulabileceksiniz.NumPy ile bilimsel altyapıyı kullanabilecek, Pandas ile veriler üzerinde manipülasyonlar gerçekleştireceksiniz.Python'ın en güncel versiyonu ile oluşturulan kurs müfredatı daha gelişmiş bir kodlama ekosistemi sunmaktadır.Veri Bilimine yönelen bir kariyer doğrultusunda işe yarayabilecek veri analizi ve görselleştirme kütüphanelerini detaylı işleyeceğiz.Kurs boyunca cevapsız bırakılan hiçbir soru ile karşılaşmayacaksınız.Kurs müfredatı 2022 yılı içerisinde oluşturulmuş ve en güncel metotlar ile kod örneklerine yer verilmiştir.Kurs boyunca Python ile programlama, veri tipleri ile çalışma, gerçek verisetleri, veri analizi, veri görselleştirme ve daha pek çok ileri düzey metaya erişim sağlayacak; böylece kendinize belki de binlerce liraya tekabül eden bir yatırım yapmış olacaksınız.Bu kursun sonunda, Python kullanarak verisetlerini yorumlayabilir; verileri görselleştirebilir; ve karmaşık bir verisetini manipüle ederek basit sorgular üzerinden pek çok bilgiye ulaşabilirsiniz. Veri biliminin temellerine doğrudan girerek başlayacağız. Yol boyunca, etkileşimli alıştırmalar ve gerçek dünyadan örnekler aracılığıyla veri dünyasının kavramlarıyla ilgili uygulamalı deneyim edineceksiniz. Bilgisayarların çok sayıda görevi nasıl yerine getirebileceğini hızla görmeye başlayacaksınız. Bu görevleri yerine getirmeleri için onlara ne yapacaklarını söyleyen bir kod yazmanız yeterli.Her bölüm öncesi slaytlar ve görsellerle bölüm hedefleri açıklanacak.Tüm derslere ait kaynaklar ve kod defterlerinden yararlanabileceksiniz.Her türlü sorunuza olabildiğince hızlı ve açıklayıcı yanıtlar sunmaya çalışacağız.Kurs materyallerinden, içeriğinden ve soru cevap opsiyonunuzdan süresiz bir şekilde faydalanabileceksiniz.Excel, csv gibi dosyalar ile çalışıp SQL gibi veritabanı programlama ve ilişkisel veritabanları ile çalışabilme konusunda daha güçlü bir bakış açısı elde edeceksiniz.Verilerden anlam çıkarma, veri madenciliği (data mining), makine öğrenimi, derin öğrenme, yapay zeka, nesnelerin interneti gibi yakın geleceğin en önemli gelişmelerinin merkezinde yer alabilmek için Python programlama dilini bilmek ayrıca önem ifade etmektedir.Bu eğitim boyunca Python 3.9 versiyonu kullanılacak olup kodlamalar Jupyter üzerinde yapılacaktır. Oluşturulan her bir çalışma dosyası ve ipynb uzantılı kod defterleri kaynaklar bölümünde yer alacak ve indirilmeye açık kalacaktır. İçerikKurs Tanıtımı ve Temel BilgilerKendimizi Geliştirmek için AdımlarKaggleCourseraGithubChatGPTVeri Analizinin TemelleriAnacondaAnaconda KurulumuEnvironment OluşturmakVeri Analizi için PandasSerilerSözlüklerDataFrameMatrislerRandom ve RandLoc ve ilocSet Index ve Reset IndexMulti IndexEksik VeriConcat MetoduGroupby MetoduMerge İşlemiVeri GörselleştirmeVeri Görselleştirmenin ÖnemiPython'da Veri GörselleştirmeVeri Görselleştirme KütüphaneleriMatplotlibPlotFigureBarPie ChartHistogramScatter3D GrafikWordCloudVeri Analizi: Google Arama TrendleriVerisetini TanımakBelirli Çıktılar Elde Etmekİstatistik Verileri ÇıkarmakVeri Analizi: PS4 Satış VerisiBellek KulanımıData Type ConversationVeri Ön İşlemeVeri Analizi ve GörselleştirmelerMakine ÖğrenmesiLineer RegresyonPolinomal RegresyonRegresyon ile Veri AnaliziVeri Analizi: Wind Speed PredictionDatasetKorelasyon Matrisi ve HeatmapGörselleştirmeler ve Hata YönetimiTrain Test SplitSonuç ve Değerlendirme MetrikleriMean Squared ErrorRoot Mean Squared ErrorMean Absolute Error
