PYTHON EĞİTİMİ

Python Eğitimi, ekiplerin veri işleme, otomasyon ve uygulama geliştirme ihtiyaçları için güçlü bir temel oluşturur. Temel söz diziminden başlayarak modern Python pratiklerine ilerler, okunabilir ve sürdürülebilir kod yazma alışkanlığı kazandırır. Katılımcılar, gerçek senaryolara benzer alıştırmalarla kısa sürede üretken hale gelir.

Eğitim boyunca standart kütüphane, hata yönetimi, test yaklaşımı ve performans ipuçları bir bütün olarak ele alınır. Böylece katılımcılar sadece “çalışan kod” değil, güvenilir ve kolay bakım yapılabilir çözümler geliştirir. Program, farklı seviyelerdeki katılımcıların aynı çatı altında ortak bir kod kalitesine ulaşmasını hedefler.

Katılımcı Profili

Python ile uygulama geliştirmek, otomasyon yapmak veya mevcut projelerde daha etkin rol almak isteyen ekipler için tasarlanmıştır:

Yazılımcılar: Python ile temiz kod yazmak
Veri Analistleri: Veri işleme akışlarını hızlandırmak
Test Uzmanları: Otomasyon senaryolarını geliştirmek
DevOps Uzmanları: Script ile operasyonları kolaylaştırmak
Ürün Ekipleri: Prototipleri hızlıca doğrulamak

Ön Gereklilikler

Bu eğitime katılmak için aşağıdaki temel bilgi ve deneyimler önerilir:

Temel programlama kavramlarına aşinalık
Değişken, koşul ve döngü mantığını bilmek
Basit algoritma kurma pratiği yapmak
Komut satırı ve dosya sistemi kullanımı konusunda temel bilgi
Tercihen en az bir dilde küçük uygulama geliştirmiş olmak

Süresi ve Tarihi

Süre: 3 gün. Bu süre standart program içindir; ek modüllere ve hedefe göre süre özelleştirilebilir.
Eğitim tarihleri ve saatleri, ekibinizin uygunluğuna göre birlikte planlanır.

Kazanımlar

Eğitim sonunda katılımcılar Python ile daha güvenilir, okunabilir ve sürdürülebilir çözümler geliştirebilecek seviyeye gelir:

Python temellerini ve modern yazım standartlarını uygular
Fonksiyonel ve nesne yönelimli yaklaşımı doğru yerde seçer
Dosya, JSON ve API verileriyle güvenli veri akışı kurar
Hata yönetimi ve logging ile sorunları hızlı teşhis eder
Test yaklaşımı ile regresyon riskini düşürür
Performans darboğazlarını ölçer ve iyileştirme yapar
Modül yapısı kurarak projeyi ölçeklenebilir hale getirir
Basit otomasyon senaryolarını uçtan uca gerçekleştirir

Python Eğitimi Konuları

1. Python Eğitimi - Python’a Hızlı Başlangıç

Python çalışma modeli ve temel kurulum adımları
Interpreter kullanımı ile hızlı deneme geliştirme pratiği
Veri tipleri, dönüşümler ve karşılaştırmalar. Hataları yorumlama becerisi
Okunabilir kod için isimlendirme ve biçim kuralları
Basit I/O örnekleri ile küçük problemler çözme

2. Python Eğitimi - Kontrol Akışı ve Fonksiyonlar

Koşul blokları ile iş kurallarını kodlamak
Döngüler ile tekrar eden işleri sadeleştirmek
Fonksiyon tasarımı ile tekrar kullanım sağlamak
Parametre kullanımı için varsayılan ve keyword yaklaşımı
Scope ve yaşam döngüsü ile yan etkileri azaltmak
Okunabilirlik için guard clause ve erken dönüş pratikleri

3. Veri Yapıları ve İterasyon

List, tuple, set, dict temel kullanım senaryoları
İterasyon ile veri gezme ve dönüştürme yöntemleri
List comprehension ile daha kısa ve net çözümler kurmak
Dictionary erişimi için güvenli okuma teknikleri
Veri yapısı seçimi ile performans ve sadelik dengesi

4. String İşleme ve Düzenli İfadeler

String formatlama ile çıktıları standartlaştırmak
Split, join, replace ile hızlı metin dönüşümleri
Regex ile desen yakalama ve doğrulama. Örneklerle pekiştirme
Unicode ve encoding farkları ile güvenli veri işlemek
Günlük işlerde metin temizleme senaryoları geliştirmek

5. Dosya İşlemleri ve Path Yönetimi

Dosya okuma yazma ile veri akışı kurmak
Pathlib kullanarak taşınabilir dosya yolları oluşturmak
CSV ve metin dosyaları için pratik okuma stratejileri
Context manager ile kaynak yönetimini güvenceye almak
Hata durumlarında dayanıklı dosya işlemleri planlamak

6. Hata Yönetimi ve Logging

Try-except kullanımı ile güvenli akış oluşturmak
Özel exception tasarımı ile anlamlı hata üretmek
Finally ve cleanup adımları ile kaynakları doğru kapatmak
Logging ile izlenebilirlik sağlamak ve tanılama hızlandırmak
Hata mesajlarını kullanıcı ve geliştirici için ayırmak

7. Modüller, Paketler ve Proje Yapısı

Import mantığı ile modüler kod yapısı kurmak
Paket yapısı oluşturup yeniden kullanım sağlamak
pyproject ve bağımlılık yönetimi ile düzen kurmak
Ortam değişkenleri ile yapılandırmayı ayrıştırmak
Uygulama iskeleti ile ölçeklenebilir proje başlatmak

8. Nesne Yönelimli Programlama

Sınıf ve nesne kavramları ile modelleme yapmak
Encapsulation ile sorumlulukları netleştirmek
Inheritance yerine composition kullanımı için doğru seçimler
Magic methods ile davranışları özelleştirmek. Örneklerle uygulama
Dataclass ile daha sade model sınıfları üretmek

9. Tip İpuçları ve Kod Kalitesi

Type hint ile daha güvenilir arayüzler tasarlamak
mypy yaklaşımıyla hataları erken yakalamak
Lint ve format araçları ile ekip standardı oluşturmak
Docstring kullanımı ile bakım maliyetini düşürmek
Refactor adımlarıyla okunabilirliği sürekli artırmak

10. Fonksiyonel Yaklaşım ve İleri Koleksiyonlar

map, filter, reduce ile veri dönüşümleri yapmak
lambda kullanımı ile kısa fonksiyonlar tanımlamak
itertools ile bellek dostu iterasyon kurmak. Büyük veri örnekleri
Collections modülü ile hazır veri yapılarını seçmek
Yan etkisiz tasarım ile test edilebilirliği artırmak

11. JSON, API ve HTTP Temelleri

JSON okuma yazma ile veri paylaşımı yönetmek
Requests ile HTTP çağrıları yapmak
Timeout ve retry stratejileri ile sağlam iletişim kurmak
Durum kodları ve hata senaryolarını doğru ele almak
API yanıtlarını doğrulayarak güvenli veri işlemek

12. Test Yaklaşımı ve pytest

Test piramidi ile doğru kapsam belirlemek
pytest ile unit test yazmak
Fixture kullanımı ile tekrar eden hazırlığı azaltmak
Mock ile dış bağımlılıkları izole etmek. Daha güvenilir testler
Test raporu üreterek kalite görünürlüğü sağlamak

13. Performans, Profiling ve Optimizasyon

Zaman ölçümü ile darboğazları tespit etmek
cProfile ile fonksiyon bazlı analiz yapmak
Bellek kullanımını gözlemleyip iyileştirmek
Algoritma seçimi ile hız kazancı sağlamak. Gerçek senaryolarla
Cache stratejileri ile tekrarlı hesaplamaları azaltmak

14. Güvenlik Temelleri ve İyi Pratikler

Girdi doğrulama ile riskleri azaltmak
Secrets yönetimi ile anahtar sızıntısını engellemek
Bağımlılık güvenliği için tarama yaklaşımı geliştirmek
Hata mesajlarında bilgi sızıntısını önlemek. Güvenli varsayılanlar
Dosya ve ağ işlemlerinde güvenli kullanım ilkeleri

15. Mini Uygulama: Veri İşleme ve Raporlama

Gereksinimi parçalara ayırarak planlı geliştirme yapmak
Dosyadan veri okuyup doğrulama adımları uygulamak
Dönüşüm kuralları ile rapor üretmek ve çıktı düzenlemek
Hata yönetimi ekleyip güvenilir akış sağlamak
Basit test yazarak çıktıyı doğrulamak

16. CI Yaklaşımı ve Proje Teslim Standartları

Versiyonlama mantığı ile sürüm yönetimi yapmak
Testlerin otomatik çalışması için pipeline mantığını kurmak
Pre-commit araçları ile kalite kapısı eklemek
Dokümantasyon şablonu ile ekip içi paylaşımı kolaylaştırmak
Bakım planı ile uzun vadeli sürdürülebilirlik sağlamak

17. Ek Modül: İleri Python (decorator, iterator, generator)

Decorator mantığı ile davranış ekleme tekniği
Iterator protokolü ile özel iterasyon tasarlamak
Generator ile bellek dostu akışlar oluşturmak. Örneklerle pekiştirme
yield from kullanımı ile daha temiz generator yapısı
Lazy evaluation ile büyük veri senaryolarında hız kazanmak
Bu teknikleri test ederek güvence altına almak

18. Ek Modül: Python ile Otomasyon ve Script Pratikleri

Komut satırı argümanları ile script davranışı yönetmek
Zamanlanmış görevler için güvenli otomasyon yaklaşımı
Dosya düzenleme ve toplu işlem akışları kurmak. Hata toleransı eklemek
Web çağrıları ile rapor çekme ve bildirim üretmek
Log ve çıktı standartları ile izlenebilirlik sağlamak
Tek dosyadan modüler script yapısına geçiş stratejisi

Python Eğitimi ile İlgili
Sıkça Sorulan Sorular ve Cevapları

Python eğitiminde hangi temel konular ele alınıyor?

Temel söz dizimi, kontrol akışı, fonksiyonlar, veri yapıları, dosya işlemleri, hata yönetimi ve proje yapısı gibi konular uygulamalı örneklerle işlenir. Katılımcılar eğitim sonunda okunabilir ve sürdürülebilir kod yazma standartlarını uygular.

Eğitimde nesne yönelimli programlama hangi kapsamda anlatılıyor?

Sınıf tasarımı, encapsulation, composition, özel metodlar ve dataclass yaklaşımı üzerinden ilerlenir. Amaç, modelleme kararlarını doğru vermek ve kodu büyüdükçe yönetilebilir tutmaktır.

Python ile test yazma ve kalite yaklaşımı nasıl ele alınıyor?

pytest ile unit test yazımı, fixture kullanımı, mock yaklaşımı ve test raporlama pratikleri uygulanır. Ayrıca lint/format araçları ve type hint ile ekip standardı oluşturma adımları paylaşılır.

Performans ve optimizasyon için hangi yöntemler öğretiliyor?

Zaman ölçümü, profiling (cProfile), bellek gözlemi ve algoritma seçimi gibi yöntemlerle darboğaz tespiti yapılır. Katılımcılar örnek senaryolarda iyileştirme adımlarını deneyimleyerek kalıcı bir yaklaşım kazanır.

Eğitim içeriğini ihtiyaçlarımıza göre özelleştirebilir misiniz?

Evet. Eğitim öncesinde ihtiyaç analizi yaparak içerik ve örnekleri ekibinize göre uyarlayabiliriz. Modüller eklenebilir, bazı başlıklar derinleştirilebilir veya sadeleştirilebilir.

Eğitim yeri, yöntemi ve sertifikasyon süreci nasıl ilerliyor?

Eğitim online (canlı) veya yerinde gerçekleştirilebilir; tarih ve saatleri ekibinizin uygunluğuna göre planlarız. Program sonunda katılım sertifikası verilir; talep edilirse ölçme-değerlendirme ve raporlama eklenebilir.