Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Sertifika Programı

Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi, modern bilgi çağında verilerin gücünü kullanarak bilimsel analizler yapmayı, öngörüsel modellemeler geliştirmeyi ve veri odaklı kararlar almayı amaçlayan önemli bir eğitim alanını ifade eder. Bu eğitim, Python programlama dilini kullanarak veri madenciliği, veri analizi ve makine öğrenmesi gibi alanlarda beceri kazanmak isteyen profesyoneller ve öğrenciler için büyük bir öneme sahiptir.

Python İle Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Eğitimi, katılımcılara Python'un gücünü veri bilimi uygulamalarında nasıl kullanacaklarını öğretir. Bu eğitim programları, veri manipülasyonu, veri görselleştirme, istatistiksel analiz ve makine öğrenme algoritmalarını öğrenmeyi içerir. Ayrıca, Python'un veri bilimi kütüphaneleri ve araçlarıyla nasıl etkili bir şekilde çalışılacağına dair pratiğe dayalı rehberlik sunar.

Python İle Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Eğitimi, iş dünyasında ve bilimsel araştırmalarda büyük bir talep görmektedir. Verilerin hızla arttığı günümüzde, bu eğitim alanı, işletmelerin verilerini daha iyi anlamalarına, müşteri davranışlarını tahmin etmelerine ve kararlarını optimize etmelerine yardımcı olur. Ayrıca, bilimsel araştırmalarda da büyük veri analizi ve makine öğrenme, yeni keşiflerin ve inovasyonun kapılarını açar. Python'un esnekliği ve veri işleme yetenekleri sayesinde, katılımcılar bu eğitimle pratik deneyim kazanarak kariyerlerinde önemli bir adım atabilirler.

Program Detayları:

• Python Programının Tanıtımı
• Kullanım Alanları
• İndirilmesi ve Kurulması
• Temel Operatörler
• Atama Operatörleri
• Aritmetik Operatörler
• Mantıksal Operatörler
• Veri Türleri
• Değişken Türüne Göre Değişken Elemanlarına Erişim
• Değişken Türleri Arasında Dönüşümler
• İşlem Çıktılarının Alınması
• Temel Metin İşlevleri
• Ön Tanımlı Fonksiyonlar
• Fonksiyon Ataması ve Fonksiyonların Yazımı
• Lokal ve Global Değişkenler
• If İfadesinin Kullanımı
• If ve Else İlişkisi
• If, Else ve Elif İlişkisi
• Döngüler
• For Döngüsü
• While Döngüsü
• Veri İşleme
• Modül Kavramı ve Modülün Çalıştırılması
• Numpy Modülünün Yüklenmesi
• Rastsal Veri Üretme
• Normal Dağılımdan Veri Üretme
• Tam Sayı Veri Üretme
• Numpy Dizeleri Oluşturmak
• Numpy Dizelerinin Özellikleri
• Yeniden Şekillendirme İşlemleri
• Dizeleri Birleştirme İşlemleri
• Dizeleri Ayrıştırma (Splitting) İşlemleri
• Dizelerde Sıralama İşlevi
• İndeksler ile Elamanlara Erişim
• Aralık Seçme İşlemleri
• Matrisler ve İki Boyutlu Aralık Seçme İşlemleri
• Alt Küme İşlemlerini Gerçekleştirme
• Dizelerde Matematiksel İşlemler
• Fonksiyonlar ile Matematiksel İşlemler
• Temel Matematiksel ve İstatistiksel İşlemler
• İki Bilinmeyenli Denklem Sisteminin Numpy Modülü ile Çözülmesi
• Pandas Modülünün Yüklenmesi
• İndeks Değerlerinin Değiştirilmesi
• Sözlükler Yardımı ile Listelerin Oluşturulması
• İki Seriyi Birleştirerek Yeni Bir Seri Oluşturma
• Pandas Modülünde Eleman İşlemleri
• Data Frame (Veri Çerçevesi)
• Data Frame (Veri Çerçevesi) Eleman İşlemleri
• Loc ve İloc İşlevleri ile Değişken Seçme
• Koşullu Eleman Seçme İşlevleri
• Veri Çerçevelerinde (Data Frame) Birleştirme İşlemleri
• Veri Çerçevelerinde (Data Frame) Eşleştirme İşlemleri
• İçeri Veri Aktarma ve Dış Ortama Veri Aktarma
• Gruplama İşlemleri
• Toplulaştırma İşlev
• Filtreleme İşlemleri
• Tekrarlama Komutları
• Sıralama İşlemleri
• Dönüştürme İşlevleri
• Pivot Tablolar
• Veri Görselleştirme
• Verileri Kategorilere Ayırma
• Barplot Grafikleri
• Seaborn Modülünün Kurulumu
• Seaborn Modülü ile Dağılım Grafikleri Oluşturma
• Seaborn Modülü ile Serpilme Diyagramları Oluşturma
• Pandas Modülü ve Seaborn Modülünde Histogramlar ve Benzerlikleri
• Farklı Kırılımlara Göre Serpilme Diyagramlarının Elde Edilmesi
• Temel İstatistik Bilgileri
• Anket Verilerine Bakış
• Evren ve Örneklem
• Betimsel ve Çıkarımsal İstatistik
• Değişken, Sabit Parametre
• Bağımlı Bağımsız Değişken
• Ölçüm Düzeyleri
• Sınıflama (Nominal) Ölçek
• Sıralama (Ordinal) Ölçek
• Eşit Aralıklı (Interval) Ölçek
• Temel İstatistiksel Kavramlar
• Ortalama
• Mod
• Medyan
• Standart Sapma
• Varyans
• Korelasyon
• Kovaryans
• Normal Dağılım
• Hipotez Testleri
• Hipotez Testinin Aşamaları
• Programının Arayüzünün Tanıtılması
• Programdaki Menüler
• Çalışma Dosyasının Kaydedilmesi ve Açılması
• Programda Değişken Görünümü ve Veri Görünümü
• Değişken Oluşturma ve Değişkene Özel Ayarlar
• Veri Etkiletlerinin Girilmesi
• Kategorik Değişkenlere İlişkin Kategori İsimlerinin Atanması
• Değişkenin Ölçme Düzeyinin Atanması
• Atanan Değişkene İlişkin Veri Girişi
• Sürekli Değişkenlerin Kategorik Değişkene Dönüştürülmesi
• Görsel Gruplama
• Gözlem ve Değişken Erişimi
• Gözlem ve Frekans İlave Etme
• Değişkenleri Artan ve Azalan Olarak Sıralama
• Tüm Gözlemler İçerisinden Alt Küme Olarak Belirli Koşulla Gözlem Seçme
• Gözlemleri Ağırlıklandırma
• Kategorik Değişkenleri Yeniden Kodlama ile Kategori Birleştirmek
• Matematiksel İşlemler ile Değişkenlerden Yeni Değişken Üretmek
• Ölçek Hesaplamaları
• Anket Verilerinin Güvenilirliğinin Analizi
• Çapraz Tablolar Oluşturmak
• Frekans Tabloları Oluşturmak
• Betimsel İstatistikler Elde Etmek
• Normal Dağılım Testlerine İlişkin Hipotezlerin Kurulması
• Normal Dağılım Testi
• Grup Ortalamalarının Testi
• Tek Örneklem t Testi
• Bağımsız Örneklem t Testi
• Parametrik Olmayan Bağımsız Örneklem Testi (Mann Whitney U)
  
  60 Uzaktan Eğitim Saati Sürecektir