Python ve Web ile Veri Hikayeleri: Analiz, Görselleştirme ve Raporlama

Python ve Web ile Veri Hikayeleri: Analiz, Görselleştirme ve Raporlama
Python ve Web ile Veri Hikayeleri: Analiz, Görselleştirme ve Raporlama
Python
yunus emre kayış

yunus emre kayış

(0 Yorum)

Python ve Web ile Veri Hikayeleri: Analiz, Görselleştirme ve Raporlama

Yılların sektörel deneyimiyle hazırladığım bu kapsamlı eğitim serisinde, Python'ın güçlü kütüphaneleri olan Pandas ile veri analizi yapmayı, Seaborn ve Matplotlib ile etkileyici görselleştirmeler oluşturmayı öğreneceksiniz. Bunların yanı sıra, projelerinizi Streamlit kullanarak web üzerinde nasıl yayınlayabileceğinizi adım adım keşfedeceksiniz. Gerçek sektör verileri üzerinden yapacağımız çalışmalarla, analiz ve görselleştirmenin ötesine geçip hikaye anlatımı ve veriden anlamlı öneriler sunma becerilerinizi geliştireceksiniz. Tüm bu süreç boyunca, edindiğim profesyonel deneyimlerden ve pratik ipuçlarından faydalanarak, size rehberlik edeceğim. Sonuç olarak, elde ettiğiniz projeleri web sitesi üzerinde yayınlamayı öğrenerek, çalışmalarınızı geniş bir kitleyle paylaşma fırsatı yakalayacaksınız. Bu eğitim, kariyerinizde bir adım öne geçmenizi sağlayacak donanımı sunuyor! Bu eğitimi neden almanız gerektiğine gelince, günümüzde veri, iş dünyasının en değerli varlığı haline geldi ve verileri doğru şekilde analiz edip görselleştirmek kariyerinizde sizi öne çıkaracak kritik bir beceridir. Gerçek sektör verileriyle çalışarak teorik bilgiyi pratik deneyimle birleştiren bu eğitimle, projelerinizi web üzerinde yayınlamayı öğrenerek geniş kitlelere ulaşabileceksiniz. Kimler katılabilir sorusuna cevap olarak, bu eğitim veri bilimine ilgi duyan üniversite öğrencileri, yeni mezunlar veya kariyer değişikliği yapmak isteyen herkes için uygundur. Ayrıca temel düzeyde Python bilgisine sahip olup bunu ileri taşımak isteyen bireyler, iş analistleri, yöneticiler ve araştırmacılar da katılabilir. Eğitimi aldıktan sonra sahip olacağınız beceriler arasında, Pandas ile karmaşık veri setlerini etkin bir şekilde işleyerek veri analizi uzmanlığı kazanmak yer alıyor. Ayrıca Seaborn ve Matplotlib ile etkileyici görselleştirmeler oluşturabilecek ve Streamlit ile projelerinizi web üzerinde interaktif uygulamalar haline getirip paylaşabileceksiniz. Bu eğitimle birlikte, veri analizi alanında kapsamlı bir yetkinlik kazanarak kariyerinizde önemli bir adım atabilirsiniz. Sektördeki deneyimlerimi ve bilgi birikimimi sizlerle paylaşmak için sabırsızlanıyorum!

Kurs Açıklaması

Yılların sektörel deneyimiyle hazırladığım bu kapsamlı eğitim serisinde, Python'ın güçlü kütüphaneleri olan Pandas ile veri analizi yapmayı, Seaborn ve Matplotlib ile etkileyici görselleştirmeler oluşturmayı öğreneceksiniz. Bunların yanı sıra, projelerinizi Streamlit kullanarak web üzerinde nasıl yayınlayabileceğinizi adım adım keşfedeceksiniz. Gerçek sektör verileri üzerinden yapacağımız çalışmalarla, analiz ve görselleştirmenin ötesine geçip hikaye anlatımı ve veriden anlamlı öneriler sunma becerilerinizi geliştireceksiniz. Tüm bu süreç boyunca, edindiğim profesyonel deneyimlerden ve pratik ipuçlarından faydalanarak, size rehberlik edeceğim. Sonuç olarak, elde ettiğiniz projeleri web sitesi üzerinde yayınlamayı öğrenerek, çalışmalarınızı geniş bir kitleyle paylaşma fırsatı yakalayacaksınız. Bu eğitim, kariyerinizde bir adım öne geçmenizi sağlayacak donanımı sunuyor! Bu eğitimi neden almanız gerektiğine gelince, günümüzde veri, iş dünyasının en değerli varlığı haline geldi ve verileri doğru şekilde analiz edip görselleştirmek kariyerinizde sizi öne çıkaracak kritik bir beceridir. Gerçek sektör verileriyle çalışarak teorik bilgiyi pratik deneyimle birleştiren bu eğitimle, projelerinizi web üzerinde yayınlamayı öğrenerek geniş kitlelere ulaşabileceksiniz. Kimler katılabilir sorusuna cevap olarak, bu eğitim veri bilimine ilgi duyan üniversite öğrencileri, yeni mezunlar veya kariyer değişikliği yapmak isteyen herkes için uygundur. Ayrıca temel düzeyde Python bilgisine sahip olup bunu ileri taşımak isteyen bireyler, iş analistleri, yöneticiler ve araştırmacılar da katılabilir. Eğitimi aldıktan sonra sahip olacağınız beceriler arasında, Pandas ile karmaşık veri setlerini etkin bir şekilde işleyerek veri analizi uzmanlığı kazanmak yer alıyor. Ayrıca Seaborn ve Matplotlib ile etkileyici görselleştirmeler oluşturabilecek ve Streamlit ile projelerinizi web üzerinde interaktif uygulamalar haline getirip paylaşabileceksiniz. Bu eğitimle birlikte, veri analizi alanında kapsamlı bir yetkinlik kazanarak kariyerinizde önemli bir adım atabilirsiniz. Sektördeki deneyimlerimi ve bilgi birikimimi sizlerle paylaşmak için sabırsızlanıyorum!

Konu Tarih Saat Süre
Python ve Web ile Veri Hikayeleri: Analiz, Görselleştirme ve Raporlama 01.02.2025
Konu Saat Süre
Ders1.1 Veri Analizinin Temelleri ve Önemi 15:00 20 Dakika
Ders1.2 Veri Analizinin Uygulamaları ve Proje Akışı 15:00 30 Dakika
Ders1.3 Veri ve Bilginin Anlamı ve Veri Çeşitleri 15:00 30 Dakika
Ders1.4 Veri Yönetimi ve Dmbok Piramid 15:00 10 Dakika
Ders2.1 Veri Okuryazarlığı ve Temel Kavramları Nedir? 15:00 20 Dakika
Ders2.2 Veri Görselleştirme Yöntemleri ve Yorumlama Teknikleri 15:00 30 Dakika
Ders3.1 Python ile Veri Analizi ve Görselleştirmeye Giriş 15:00 10 Dakika
Ders3.2 DataFrame ve Series Tanımlama 15:00 20 Dakika
Ders3.3 CSV ve Excel Dosyalarını Okuma 15:00 20 Dakika
Ders3.4 DataFrame’de Satır ve Sütun Seçimi 15:00 30 Dakika
Ders3.5 Veri Filtreleme ve Sıralama 15:00 40 Dakika
Ders3.6 Boş Değerleri İşleme 15:00 40 Dakika
Ders3.7 Basit ve İleri İstatistiksel İşlemler (mean, sum, min, max) 15:00 30 Dakika
Ders3.8 DataFrame’lerde İndeksleme ve Dilimleme 15:00 30 Dakika
Ders3.9 Veri Tipleri Dönüştürme 15:00 20 Dakika
Ders3.10 GroupBy ile Veri Gruplama 15:00 40 Dakika
Ders3.11 DataFrame’leri Birleştirme (merge, concat) 15:00 40 Dakika
Ders3.12 İleri Düzey Veri Manipülasyonu (apply, map, lambda) 15:00 60 Dakika
Ders3.13 Zaman Serisi Analizi 15:00 60 Dakika
Ders4.1 Matplotlib ile Temel Grafikler 15:00 30 Dakika
Ders4.2 Seaborn ile Gelişmiş Grafikler 15:00 40 Dakika
Ders4.3 Bar Grafikleri 15:00 40 Dakika
Ders4.4 Çizgi Grafikleri 15:00 40 Dakika
Ders4.5 Histogramlar 15:00 40 Dakika
Ders4.6 Dağılım Grafikleri (Scatter Plot) 15:00 40 Dakika
Ders4.7 Pasta Grafikleri (Pie Chart) • 15:00 40 Dakika
Ders4.8 Boxplot ve Violin Plot 15:00 40 Dakika
Ders4.9 Grafiklere Stil Ekleme (Renkler, Etiketler, Başlıklar) 15:00 30 Dakika
Ders4.10 Çoklu Grafikler ve Alt Grafikler (Subplots) 15:00 60 Dakika
Ders4.11 İstatistiksel Görselleştirme (Heatmap, Pairplot) 15:00 40 Dakika
Ders4.12 Grafiklerin Kayıt Edilmesi ve Paylaşılması 15:00 20 Dakika
Ders5.0 Amazon Üzerinden Veri Analiz Projesi Oluşturma 15:00 10 Dakika
Ders5.1 Veri Setinin Tanıtımı 15:00 20 Dakika
Ders5.2 Veriyi Yükleme ve İnceleme 15:00 20 Dakika
Ders5.3 Eksik Verilerin Tespiti ve Düzeltilmesi 15:00 40 Dakika
Ders5.4 Ürün İncelemelerinin Analizi 15:00 40 Dakika
Ders5.5 Müşteri Satın Alma Davranışlarının İncelenmesi 15:00 40 Dakika
Ders5.6 Fiyat Analizi ve Trendlerin Keşfi 15:00 40 Dakika
Ders5.7 Satış Performansının Görselleştirilmesi 15:00 40 Dakika
Ders5.8 Ürün Kategorilerine Göre Satış Analizi 15:00 40 Dakika
Ders 6.1 Streamlit'e Giriş ve Temel Kullanımı 15:00 30 Dakika
Ders 6.2 Veri Gösterimi ve Görselleştirme 15:00 60 Dakika
Ders 6.3 Kullanıcı Girdileri ve Etkileşimli Öğeler 15:00 90 Dakika
Ders 6.4 İleri Düzey Giriş Bileşenleri 15:00 60 Dakika
Ders 6.5 Sayfa Düzeni ve Düzenleme Araçları 15:00 60 Dakika
Ders 6.6 Durum ve Geri Bildirim Öğeleri 15:00 50 Dakika
Ders 6.7 Uygulama Kontrol ve Ayarları 15:00 60 Dakika
Ders 6.8 Dinamik Grafikler ve Veri Güncelleme 15:00 30 Dakika
Ders 6.9 Oturum Durumları ve Yönetimi 15:00 45 Dakika
Ders 6.10 Veri Önbellekleme ve Performans 15:00 40 Dakika
Ders 7.0 Streamlit ile SuperStore Veri Analizi Uygulaması Oluşturma 15:00 10 Dakika
Ders 7.1 Kullanıcıdan Dosya Yükleme ve Veri Okuma 15:00 30 Dakika
Ders7.2 Tarih Seçimi ve Verinin Filtrelenmesi 15:00 40 Dakika
Ders 7.3 Kenar Çubuğu Filtreleri ile Veri Seçimi 15:00 60 Dakika
Ders 7.4 Kategorik Verilerin Görselleştirilmesi 15:00 40 Dakika
Ders 7.5 Veri İndirme Özelliğinin Eklenmesi 15:00 20 Dakika
Ders 7.6 Zaman Serisi Analizi ve Görselleştirilmesi 15:00 50 Dakika
Ders 7.7 Hiyerarşik Veri Görselleştirmesi 15:00 30 Dakika
Ders 7.8 Müşteri Segmentleri ve Ürün Kategorilerine Göre Analiz 15:00 40 Dakika
Ders 7.9 Özet Tablo Oluşturma ve Gösterimi 15:00 30 Dakika
Ders 7.10 Satış ve Kar İlişkisinin Analizi 15:00 40 Dakika
Ders 7.11 Uygulamanın Tamamlanması ve Veri Setinin İndirilmesi 15:00 20 Dakika
Ders 8.1 Giriş ve Veritabanı Temelleri 15:00 40 Dakika
Ders 8.2 SQL ve MySQL'e Giriş 15:00 60 Dakika
Ders 8.: Veritabanı ve Tabloların Oluşturulması 15:00 60 Dakika
Ders 8.4 Veri Ekleme İşlemleri (CREATE) 15:00 60 Dakika
Ders 8.5 Veri Okuma İşlemleri (READ) 15:00 90 Dakika
Ders 8.6Veri Güncelleme İşlemleri (UPDATE) 15:00 60 Dakika
Ders 8.7 Veri Silme İşlemleri (DELETE) 15:00 60 Dakika
Ders9.0 Borsa ve Yatırım Projesi Oluşturma 15:00 10 Dakika
Ders 9.1 Uygulamanın Oluşturulması Veritabanı Entegrasyonu ve Veri İşleme 15:00 60 Dakika
Ders 9.2 Etkileşimli Arayüz ve Veri Filtreleme 15:00 50 Dakika
Ders 9.3 Veri Görselleştirme Teknikleri 15:00 60 Dakika
Ders 9.4 İleri Düzey Streamlit Özellikleri 15:00 60 Dakika
Ders 9.5 Projenin Tamamlanması ve Değerlendirme 15:00 40 Dakika
yunus emre kayış
yunus emre kayış

Veri Bilimcisi, Yapay Zeka Mühendisi

Stanford sertifikalı, 4+ yıl deneyimli bir Veri Bilimi ve Yapay Zeka eğitmeniyim. Büyük veri ve yapay zeka konularında uzmanlaştım. Derslerimde teorik bilgiyi sektörel projeleriyle harmanlayarak, öğrencilerime Python, makine öğrenmesi ve veri analitiği alanlarında kapsamlı eğitimler sunuyorum.

0

0 Yorum
  • Ortalama Puan
  • 5

    0%
  • 4

    0%
  • 3

    0%
  • 2

    0%
  • 1

    0%
Yorumlar
₺15,500.00
Sepete Ekle Sepete Ekle Satın Al Satın Al

Eğitmen

yunus emre kayış

Seviye

Orta

Öğrenci Sayısı

0

Ders

1

Dil

Türkçe

Sertifika

Evet

Alışveriş Sepeti

Yükleniyor...
Türkiye'nin Online Yazılım Eğitim Platformu!