VERİ BİLİMİ İÇİN PYTHON EĞİTİM KİTABI

Veriye dayalı kararlar alabilmek için hislerden ziyade sağlam bir veri temeline ihtiyaç vardır. Bu noktada veri bilimi, büyük bir önem taşır. Disiplinler arası bir çalışma alanı olan veri bilimi, bir veri bilimcisinin hem kullandığı programlama diline hem de araçlara tam anlamıyla hâkim olmasını gerektirir. Günümüzde, veri bilimi alanında en yaygın kullanılan programlama dili Python’dur.

Bu kitap, özellikle veri bilimciler için hazırlanmış kapsamlı bir Python rehberidir. İçeriğinde Sayı Sistemleri, Veri Yapıları, Veri Tabanı İşlemleri, farklı ortamlardan Veri Okuma/Yazma süreçleri, Veri Analizi ve Veri Görselleştirme gibi veriye dair birçok önemli konu ele alınmıştır.

Veriyle çalışmak isteyenler için bir başvuru kaynağı olan bu kitap, veri bilimi dünyasında derinlemesine bilgi edinmek isteyenler için ideal bir rehberdir. 🚀

Bilginin gücünü kullanarak veriye dayalı kararlar almak için bu kapsamlı kaynağı incelemeye ne dersiniz?

Önemli konu başlıkları:

• Temel Programlama Kavramları (if, elif, while, for, …)

• Diziler, Listeler, Demetler, Kümeler, Sözlükler (reduce, map, filter, zip, …)

• Nesne ve Sınıf Kavramları (class, super, self, yield, …)

• Üreteç Fonksiyonları (Generators)

• Dekoratörler (Decorators)

• Düzenli İfadeler (Regular Expressions) ve re modülü

• Tarih-Zaman İşlemleri (time, timeit, datetime, calendar, pendulum, …)

• Hata Yakalama ve Exception Kavramı (raise, assert, …)

• Dosyadan Veri Okuma/Yazma İşlemleri (os, pickle, csv, pandas, ...)

• Web Sitesinden ve Twitter'dan Veri Çekmek (Web Scraping)

• Görüntü (Resim) İşleme (pillow, OpenCV)

• Veri Tabanı İşlemleri (SQLite, NoSQL, PyMongo, …)

• Koleksiyonlar ve Kuyruk-Yığın Veri Yapıları

• Bağlı Listeler ve Ağaç (Tree) Veri Yapısı

• Veri Bilimi ve İstatistik Temel Kavramları

• NumPy ve Pandas ile İstatiksel İşlemler

• NumPy ve Pandas ile Veri Analizi

• Pandas Zaman Serileri

• Matplotlib ve Seaborn ile Veri Görselleştirme

• Histogram Grafikleri

• Covid-19 Verilerinin Analizi