PYTHON İLE VERİ ANALİZİ EĞİTİMİ
Python ile Veri Analizi Eğitimi, veriyle çalışmayı kod yardımıyla tekrarlanabilir bir sürece taşımak isteyenlere yöneliktir. Katılımcılar, ham veriyi düzenlemekten anlamlı sonuçlar çıkarmaya kadar uzanan analiz akışını uçtan uca deneyimler.
Program, dağınık verinin nasıl temizleneceğini, özetleneceğini ve görselleştirileceğini somut örneklerle ele alır. Katılımcılar; tablo, grafik ve özet metrikleri bir arada kullanarak güvenilir analiz üretmeye yetkinleşir, kütüphane ayrıntıları için resmi Python dokümantasyonuna başvurabilir.
Python ile Veri Analizi eğitimini şirketinize özel planlayalım. 0212 951 0608 · Teklif isteyin
Katılımcı Profili
Bu eğitim, Python'u Excel hızından bilimsel hesaplama ölçeğine taşımak isteyen rollere yöneliktir:
- Veri Analistleri: Excel'den Python'a geçen analistler
- Veri Bilimciler: Pandas ve NumPy ile analiz pipeline'ı yazan roller
- Finans Profesyonelleri: Sayısal analiz ve modelleme yapan roller
- BI Geliştiricileri: Python ile ETL ve raporlama yapan ekipler
- Araştırmacılar: Akademik veri analizinden endüstriye geçen roller
Ön Gereklilikler
Bu eğitime katılım için aşağıdaki ön bilgiler önerilir:
- Python ile temel söz dizimi rahatlığı (variable, function, list, dict)
- Excel veya SQL ile veriyle çalışma deneyimi
- Tablo, sütun ve veri tipi kavramlarına aşinalık
- İstatistik ve özet metriklere (ortalama, medyan, varyans) giriş düzeyi bilgi
- Jupyter Notebook veya VS Code Notebook kullanım deneyimi
Süresi ve Tarihi
Süre: 4 gün. Bu süre standart program içindir; ek modüllere ve hedefe göre süre özelleştirilebilir.
Eğitim tarihleri ve saatleri, ekibinizin uygunluğuna göre birlikte planlanır.
Kazanımlar
Bu eğitim sonunda katılımcı, Python'u Excel hızında değil — bilimsel hesaplama ölçeğinde kullanır:
- pandas DataFrame yapısını ve memory layout'ı bilir
- NumPy vectorization ile Python döngülerinden kurtulur
- GroupBy, pivot ve merge ile relational veri işleme yapar
- matplotlib, seaborn ve plotly arasında görselleştirme seçer
- scikit-learn ile baseline ML modeli kurar ve değerlendirir
- Jupyter ve VS Code Notebook ortamlarını verimli kullanır
- Polars veya DuckDB ile büyük veri seti analizi yapar
Python ile Veri Analizi Eğitimi Konuları
1. Python Veri Stack - Anaconda ve Jupyter
- Anaconda, Miniconda, conda-forge
- Jupyter Notebook, JupyterLab, VS Code
- Virtual environment: venv, conda, uv
- Magic command ve %timeit, %%time
- Resmi kaynak: pandas belgeleri
2. NumPy - Array ve Vektörel İşlem
- ndarray oluşturma ve dtype
- Shape, reshape, broadcasting
- Boolean indexing ve fancy indexing
- Universal function (ufunc)
- Linear algebra: np.linalg
3. Pandas - Series ve DataFrame
- Series ve DataFrame yapısı
- Index, columns, dtypes
- loc, iloc, at, iat erişim
- Boolean filtering ve query()
- MultiIndex ile hiyerarşik veri
4. Veri Yükleme - CSV, Excel, SQL, JSON, Parquet
- read_csv ve parametreler (dtype, parse_dates)
- read_excel ve openpyxl/xlsxwriter
- read_sql ve SQLAlchemy bağlantı
- read_json, read_parquet, read_feather
- Chunked reading büyük dosyalar
5. Veri Temizleme - Missing, Duplicate, Type
- isna, fillna, dropna stratejileri
- Duplicate tespit ve silme
- astype, to_numeric, to_datetime dönüşüm
- String temizleme: str.strip, str.lower, regex
- Outlier tespit: IQR, z-score
6. GroupBy ve Aggregation
- groupby ile split-apply-combine
- agg, transform, filter, apply
- Multi-level groupby
- Named aggregation
7. Merge, Join, Concat
- merge: inner, left, right, outer
- join key ve suffixes
- concat ile vertical/horizontal birleştirme
- Anti-join ve mismatch tespiti
8. Pivot, Crosstab, Melt
- pivot ve pivot_table
- crosstab ile frekans tablosu
- melt ile wide-to-long dönüşüm
- stack ve unstack
9. Time Series Analizi
- DatetimeIndex ve frekans
- resample ve OHLC aggregation
- Rolling window ve expanding
- Shift, diff, pct_change
- Timezone yönetimi
10. Matplotlib - Temel Grafik
- Figure, Axes, Subplot
- line, bar, scatter, hist, boxplot
- Annotation, legend, colormap
- rcParams ve stil yönetimi
11. Seaborn - Statistical Visualization
- Theme ve palette
- Distribution: histplot, kdeplot, ecdfplot
- Categorical: catplot, boxplot, violinplot
- Relational: relplot, lmplot
- FacetGrid ve PairGrid
12. Plotly Interactive Chart
- plotly.express ile hızlı grafik
- plotly.graph_objects detay kontrolü
- Dash ile web dashboard
- Hover, zoom, pan etkileşim
13. EDA (Exploratory Data Analysis) Pipeline
- describe, info, value_counts
- Correlation matrix ve heatmap
- Distribution ve skewness
- Missing pattern analizi
- Sweetviz ile otomatik EDA
14. Feature Engineering
- Binning, encoding (one-hot, label, target)
- Scaling: StandardScaler, MinMaxScaler
- Datetime feature extraction
- Polynomial feature ve interaction
- Feature selection: variance, correlation
15. Statistical Test - SciPy ve Statsmodels
- t-test, ANOVA, chi-square
- Normality test (Shapiro, K-S)
- Correlation: Pearson, Spearman, Kendall
- Linear regression statsmodels.OLS
16. Profiling Araçları
- ydata-profiling (pandas-profiling)
- Sweetviz ile karşılaştırmalı rapor
- D-Tale ile interaktif keşif
- Great Expectations ile data quality
17. Polars ve DuckDB - Pandas Alternatifleri
- Polars: lazy evaluation, Rust-based
- DuckDB: SQL on dataframe
- Apache Arrow ile zero-copy
- Pandas 2.x PyArrow backend
18. Reporting - Notebook'tan Çıktıya
- Jupyter ile HTML/PDF export
- Papermill ile parameterized notebook
- Streamlit ile veri uygulaması
- Excel'e yazma ve şablon
PYTHON İLE VERİ ANALİZİ EĞİTİMİ ile İlgili
Sıkça Sorulan Sorular ve Cevapları
Python ile Veri Analizi eğitimini kurumumuza özel planlayabilir miyiz?
Evet. Python ile Veri Analizi eğitimini tamamen kurumunuza özel planlıyoruz; konu kapsamı ve takvim, hedeflerinize ve katılımcı kadronuzun uygunluğuna göre birlikte şekillenir.
Python ile Veri Analizi eğitimini hangi illerde veriyorsunuz?
Python ile Veri Analizi eğitimini firmanızın bulunduğu yerde, kendi ofisinizde yerinde vermekteyiz; İstanbul, Ankara ve İzmir başta olmak üzere Türkiye'nin tüm illerine gelmekteyiz. Tercih eden kurumlara eğitimi canlı online olarak da sunmaktayız.
Python ile Veri Analizi eğitimini online veriyor musunuz?
Evet. Python ile Veri Analizi eğitimini canlı online formatta da vermekteyiz; ekran paylaşımı ve uygulamalı oturumlarla Türkiye'nin her ilinden katılım sağlanabilir. İçerik ve takvim yine kurumunuzun ihtiyacına göre planlanır.
Python ile Veri Analizi eğitimi çalışanlarımızın seviyesine göre uyarlanıyor mu?
Evet. Eğitimin başında, ihtiyacınıza bağlı olarak bir seviye tespiti yapmakta ve katılımcıların mevcut bilgisine göre ilerlemekteyiz. Böylece konuya yeni başlayanlar da, deneyimli olanlar da aynı eğitimden verim alır.
Python ile Veri Analizi eğitimi verilerimiz üzerinden ilerleyebilir mi?
Eğitim, kendi verileriniz veya raporlama senaryolarınız üzerinden ilerleyebilir. Teklif öncesinde verinizi veya ihtiyacınızı bize iletmeniz durumunda eğitimi gerçek raporlarınıza göre kurgularız.
Python ile Veri Analizi eğitmenleriniz hakkında bilgi alabilir miyiz?
Eğitmenlerimiz veri analitiği ve veri mühendisliği alanında deneyimli, Python ile Veri Analizi ile gerçek kurumsal projeler yürütmüş uzmanlardır. İhtiyacınıza ve hedefinize en uygun eğitmeni sizinle eşleştiriyoruz.
Katılımcılarımıza sertifika veriliyor mu?
Evet. Eğitimi tamamlayan katılımcılarımıza katılım sertifikası vermekteyiz. Sertifika, eğitimin adını ve katılımcının bilgilerini içerir; kurumunuzun talebine göre dijital veya basılı olarak iletilir.
Python ile Veri Analizi eğitiminin fiyatı ne kadar?
Python ile Veri Analizi eğitimi kurumlara özel planlandığı için sabit liste fiyatı yoktur. İstekleriniz ve kapsam doğrultusunda bir teklif hazırlayıp fiyatla birlikte size iletmekteyiz.
Ekibiniz için içerik ve örnekleri birlikte belirleyerek planlayalım.
0212 951 0608 · Kurumsal teklif
