Faydalı bir giriş. Açıklamalar genel olarak netti, ancak birkaç kavram için ek araştırma yapmam gerekti.
Python'da Keşifsel Veri Analizi: Yeni Veri Setler Analizi
Modern Python kütüphaneleri ve yapılmış analitik iş akışlarını kullanarak herhangi bir tanıdık veri kümesinden ilk içgörüleri güvenle açma, temizleme ve çıkarma yöntemini öğrenin.
-
💬
Yapay zekâ eğitmeni
Herhangi bir ders hakkında soru sor, istediğin an anında net bir yanıt al. -
🕐
İstediğin zaman başla
Program ya da son tarih yok — kendi hızında, istediğin zaman öğren. -
🌐
Türkçe
Dersler, görevler ve sertifika — hepsi tamamen kendi dilinde.
Bu kurs hakkında
Yeni bir veri kümesiyle karşılaşmak, örnekleri nereden aramanız gerektiğini bilmediğinizde sizi zorlayabilir. Bu metin tabanlı ders, Python kullanarak herhangi bir veri setiyle sıfırdan nasıl sistematik bir şekilde yaklaşacağınızı, nasıl denetim yapacağınızı ve nasıl anlayacağınızı öğretiyor.
Gerçek veri satırlarına bakmaktan, güvenle anlamlı hikayeler çıkarmaya, anormallikleri tespit etmeye ve verileri daha derin modelleme için hazırlamaya geçiş yapacaksınız. Profesyonel veri analistlerinin veri kalitesini incelemek ve gizli ilişkileri ortaya çıkarmak için kullandıkları temel alışkanlıkları öğreneceksiniz.
Ne öğreneceksin:
- Keşifsel veri analizinin temel ilkelerini ve ilk soruşturmanızı nasıl yapacağınızı anlayın.
- Eksik değerleri, kopyaları ve yanlış veri türlerini yöneterek ham verileri temizleyin ve önceden işleyin.
- Modern Pandas tekniklerini uygulayın ve verimli veri manipülasyonu için Polars gibi yüksek performanslı alternatifleri keşfedin.
- Tasarımı istatistikler ve korelasyon matrisi kullanarak sayısal ve kategorik dağılımları analiz edin.
- Modern Python uygulamaları kullanarak, temel tip ipuçları da dahil olmak üzere sağlam, okunabilir veri analizi kodu yazın.
- Analiz sonuçlarını veya makine öğrenme modellerini yansıtabilecek anormallikleri ve dışsallıkları tespit edin.
Önce temel terminoloji ve veri keşfi felsefesini öğreneceksiniz, daha sonra adım adım yazılı açıklamalar ve kod tabanlı egzersizlere geçeceksiniz. Ders materyali sizi ilk dosya yüklemesinden ileri çok değişkenli ilişki analizine kadar mantıklı bir şekilde yönlendiriyor.
Bu ders, Python sözdizimindeki temel kavramları anlayan ve pratik veri işleme becerileri geliştirmek isteyen umutlu veri analistler, araştırmacılar ve acemiler için tasarlanmıştır. Gelişmiş matematik veya önceden veri bilimi deneyimi gerekmez.
Bugün okumaya başlayın ve karşılaştığınız her veri kümesini analiz etmek için yapısal, profesyonel bir çalışma akışını oluşturun.
Ne elde edeceksin
-
📜
Tamamlama sertifikası
LinkedIn profilinize ekleyin -
💬
Kişisel AI öğretmeni
Bir kursta takıldın mı? Yerleşik öğretmenine istediğin zaman her şeyi sorabilirsin. -
♾️
Ömür boyu erişim
İstediğin zaman dön, son kullanma tarihi yok -
📱
Telefon veya bilgisayar
Her yerde, her cihazda -
💸
14 gün iade
Sorgusuz -
⚡
Kısa ve odaklı
2 sa 30 dk pratik içerik
Yorumlar (18)
İyi bir girişti. Yapı mantıklıydı ama temel örneklerin ötesinde daha fazla uygulamalı alıştırma olmasını isterdim.
Hmm, bunun sıfırdan başlayanlar için olup olmadığından emin değilim. Açıkça öğretilmeyen biraz ön bilgi varsayıyor. Bazı örnekler kafa karştırıcıydı.
Bu kurs beklentilerimin ötesine geçti! Örnekler tam isabetliydi ve öğrenmeyi pekiştirmeye gerçekten yardımcı oldu. Kesinlikle zamanına değdi.
Harika bir öğrenme deneyimiydi. Hızı mükemmeldi ve örnekler konuyu gerçekten aydınlattı. Kesinlikle zamanına değdi.
Gerçekten mükemmel bir öğrenme deneyimi. Akış mantıklıydı ve örnekler süper yardımcı oldu.
Sağlam bir kurs. Yapısı mantıklı ve örneklerin çoğu yardımcı oldu. Yine de birkaç gerçek dünya senaryosu eklenebilirdi.
Biraz ön bilgiye sahipseniz iyi bir kurs. Tamamen yeni başlayanlar için bazı kavramlar biraz zorlayıcı olabilir. Yapısı mantıklı olsa da.
İyi bir başlangıç. Yapı çoğunlukla netti ama keşke birkaç tane daha gerçek dünya örneği olsaydı. Yine de çok şey öğrendim.
Ne harika bir öğrenme deneyimi! Bilgi akışı mükemmeldi ve pratik egzersizler kilit rol oynadı. Bununla çok mutluyum.
Oldukça iyi bir giriş. Örnekler yardımcı oldu ama biraz daha pratik materyal olmasını dilerdim. Maliyetine göre sağlam bir değer.
Bilgilendirici ve iyi organize edilmiş. Sonraki modüllerde daha çeşitli örneklerden faydalanabilirdi.
İyi bir giriş olmuş. Daha çeşitli örnekler ve modüller arasında daha iyi bir akıştan faydalanılabilirdi.
Hmm, bunun yeni başlayanlar için ideal olduğundan emin değilim. Bazı kavramlar üstünkörü geçilmiş ve örnekler her zaman net değildi.
Bir tekrar için faydalı buldum. Tamamen yeni başlayanlar için en iyi başlangıç noktası olacağından emin değilim, dürüst olmak gerekirse.
Daha iyi bir öğrenme deneyimi isteyemezdim. Yapı mükemmel aktı ve örnekler inanılmaz derecede alakalıydı. Şiddetle tavsiye ederim!
Faydalı buldum. Akış mantıksal idi ve açıklayıcı örnekler fikirleri pekiştirmeye yardımcı oldu. Biraz daha derinlik olabilirdi.
Harika bir kurs. Kullanılan örnekler tam yerindeydi ve kavramları pekiştirmeme gerçekten yardımcı oldu. Anlayışım dramatik bir şekilde gelişti.
Diğer öğrenciler şunları da aldı
🔥 Popüler
🎓 Sertifikalı
Veri için Python: Bir Başlangıcın İlk Adımları
Sertifika
Uygulama
599 ₺
→
🔥 Popüler
🎓 Sertifikalı
Veri Analizi için Python: Kariyer Yeniden Eğitim Temeli
Sertifika
Uygulama
599 ₺
→
🔥 Popüler
🎓 Sertifikalı
Python ve SQL ile Veri Analizi: CSV'den Kontrol Paneline
Sertifika
Uygulama
599 ₺
→
🔥 Popüler
🎓 Sertifikalı
Python ile Veri Bilimi Temelleri (Hintçe Sürümü)
Sertifika
Uygulama
599 ₺
→
Sık sorulanlar
Bu kursu almak için neye ihtiyacım var? +
Sadece internetli bir telefon veya bilgisayar yeterli. Kurulum yok, özel donanım yok.
Nasıl ödeme yapabilirim? +
Stripe üzerinden kartla. Kart bilgilerini saklamıyoruz — Stripe güvenli şekilde işliyor.
Para iadesi alabilir miyim? +
Evet — 14 gün içinde tam iade, sorgusuz.
Erişimim ne kadar sürer? +
Sonsuza dek. Bir kez satın aldığında, kurs senindir — istediğin zaman dönebilirsin.
Sertifika alacak mıyım? +
Evet. Tamamladığında, LinkedIn profiline ekleyebileceğin bir sertifika alırsın.
Şu sektörlerdeki öğrenenler için
Teknoloji
Tasarım
Finans
Pazarlama
Sağlık
Eğitim
Konaklama
Üretim