PYTHON İLE VERİ ANALİZİ EĞİTİMİ
Python ile Veri Analizi Eğitimi, ekiplerin ham veriyi hızlıca anlamlı çıktılara dönüştürmesi için tasarlanmıştır. Pandas ve NumPy ile veri hazırlama, görselleştirme ve temel istatistiksel analiz akışını uçtan uca ele alarak, günlük işlerde tekrar eden analiz süreçlerini standartlaştırmayı hedefler.
Eğitim boyunca gerçek senaryolara yakın veri setleri üzerinde çalışılır; temizleme, birleştirme, doğrulama ve raporlama adımları sistematik biçimde uygulanır. Böylece ekip, karar destek süreçlerinde daha güvenilir metrikler üretir ve analiz sürelerini azaltacak pratik yöntemleri kalıcı şekilde kazanır.
Katılımcı Profili
Bu eğitim, veriyle çalışan ve Python ile analiz süreçlerini standardize etmek isteyen ekipler için uygundur:
- Veri analistleri: Pandas ile analiz hızını artırmak
- İş analistleri: Raporları Python ile otomatikleştirmek
- Ürün analistleri: Metrik takibini tutarlı hale getirmek
- BI uzmanları: Veri hazırlamada esnek akış kurmak
- Yazılım geliştiricileri: Veri işleme kodunu sağlamlaştırmak
Ön Gereklilikler
Bu eğitimden maksimum verim almak için aşağıdaki temel bilgi ve araçlara sahip olmanız önerilir:
- Temel bilgisayar kullanımı ve dosya yönetimi bilgisi
- Değişken, koşul ve döngü kavramlarına aşinalık
- Excel’de tablo mantığı ve filtreleme gibi temel beceriler
- Kurulum için yönetici erişimi veya uygun geliştirme ortamı
- Tercihen temel SQL sorgulama mantığı bilgisi
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 ekip, veri analiz sürecini daha hızlı ve güvenilir biçimde yönetebilecek yetkinlikler kazanır:
- Python veri analizi ekosistemini doğru şekilde konumlandırma
- Pandas ile veri temizleme, dönüştürme ve birleştirme uygulama
- Eksik, hatalı ve aykırı veriler için pratik stratejiler geliştirme
- Görselleştirme ile içgörüleri anlaşılır şekilde sunma
- SQL kaynaklarından veri çekme ve Python’a aktarma akışını kurma
- Raporlama ve tekrar eden işleri otomasyonla standardize etme
- Performans ve kalite kontrolleri ile analiz güvenilirliğini artırma
Python ile Veri Analizi Eğitimi Konuları
1. Python ile Veri Analizi Eğitimi - Temel Yaklaşım ve Veri Akışı
- Python ile veri analizinin temel amaçlarını netleştirme
- Veri kaynaklarını sınıflandırma ve doğru yaklaşımı seçme
- Uçtan uca analiz akışını kurma ve ölçütleri belirleme çünkü tutarlılık sağlar
- Çalışma ortamını düzenleme ve proje klasör yapısı oluşturma
- Tekrarlanabilir analiz için not defteri disiplinini yerleştirme
2. Python ile Veri Analizi Eğitimi - Python Temelleri ile Analize Hazırlık
- Değişken ve veri tiplerini analiz odaklı kullanma
- Liste, sözlük ve küme yapıları ile veriyi modelleme
- Koşullar ve döngülerle veri üzerinde kontrol sağlama ve akışı yönetme
- Fonksiyon yazarak tekrar eden adımları standartlaştırma
- Hata yakalama ile daha dayanıklı analiz kodu kurma
3. NumPy ile Sayısal Veri İşleme Temelleri
- Array yapısını tanıma ve hızlı hesaplama mantığını kavrama
- Vektörel işlemler ile performansı artıracak yöntemleri kullanma
- Dilimleme ve maskeleme ile veri seçimini doğru yapma
- Temel istatistiksel ölçüleri hızlı şekilde üretme
- Eksik değerleri NumPy fonksiyonlarıyla yönetme ve doğrulama
4. Pandas’a Giriş: DataFrame ile Çalışma Pratikleri
- DataFrame ve Series kavramlarını günlük kullanıma oturtma
- CSV ve Excel dosyalarını güvenilir şekilde okuma için seçenekleri kullanma
- Kolon tiplerini düzenleme ve bellek kullanımını iyileştirme ama doğruluğu koruma
- Temel seçim ve filtreleme ile hızlı keşif analizi yapma
- Veri setini özetleme ve ilk kalite kontrol adımlarını uygulama
5. Veri Temizleme: Eksik, Hatalı ve Aykırı Değerler
- Eksik veri türlerini ayırt etme ve uygun yaklaşımı seçme
- Temizleme kurallarını belirleme için iş bağlamını kullanma
- Aykırı değerleri tespit etme ve etkisini yorumlama çünkü metrikleri bozar
- Metin verisini normalize etme ve tutarlı format sağlama
- Temizleme sonrası doğrulama kontrolleri ile kaliteyi güvenceye alma
6. Dönüştürme ve Özellik Üretimi
- Tarih ve saat kolonlarını analiz için uygun hale getirme
- Kategorik alanları gruplama ve yeniden kodlama ile anlamlandırma
- Yeni metrik kolonları üretme ve iş kurallarını uygulama ve izlenebilirlik sağlama
- Pivot ve reshape işlemleriyle rapor formatına uygun tablo çıkarma
- Fonksiyonlar ile dönüşümleri standartlaştırma ve tekrar kullanım sağlama
7. Gruplama ve Toplulaştırma ile Özet Raporlar
- GroupBy mantığını netleştirerek doğru özet üretme
- Birden fazla ölçütle toplulaştırma ve rapor ihtiyaçlarına uyarlama
- Hiyerarşik kırılımlar oluşturma ve trendleri yakalama çünkü karar süreçlerini hızlandırır
- Özet tabloları kontrol etme ve tutarsızlıkları yakalama
- Sonuçları okunabilir hale getirme ve isimlendirme standartları belirleme
8. Birleştirme ve İlişkisel Veri Mantığı
- Join türlerini seçme ve doğru senaryoda uygulama
- Merge işlemlerinde anahtar kolonlarını temizleyerek eşleşmeyi artırma
- Birleştirme sonrası kayıt doğrulama yapmak ve kayıp oranını ölçmek ama veri tutarlılığını korumak
- Çoklu tablo senaryolarında modelleme yaklaşımı belirleme
- Tekrarlı kayıtları yönetme ve tekilleştirme stratejisi uygulama
9. SQL’den Python’a Veri Aktarımı
- Veritabanı bağlantı mantığını kavrama ve güvenli şekilde kurma
- SQL sorgularını analiz amaçlı tasarlama ve kolon seçimlerini optimize etme
- Sonuç setini DataFrame’e aktarma ve tip dönüşümlerini yönetme çünkü uyumsuzluk hataya yol açar
- Büyük veri çekimlerinde parçalı okuma yaklaşımını uygulama
- Çekilen veriyi doğrulama ve kaynak ile tutarlılık kontrolü yapma
10. Görselleştirme ile İçgörü Sunumu
- Grafik türlerini amaca göre seçme ve mesajı netleştirme
- Matplotlib ile temel grafikler oluşturma için iyi pratikleri uygulama
- Grafikleri okunabilir hale getirme ve karşılaştırmayı güçlendirme çünkü karar kalitesini artırır
- Dağılım ve trend analizinde doğru ölçeklemeyi kullanma
- Grafik çıktısını raporlamaya uygun formatlarda dışa aktarma
11. Keşifsel Veri Analizi ve İstatistiksel Özetler
- EDA adımlarını sistematik şekilde sıralama ve hipotez oluşturma
- Dağılım ölçüleri ve korelasyon mantığını analiz bağlamında yorumlama
- Segment bazlı karşılaştırmalar yapmak ve farkları açıklamak ama yanıltıcı ortalamalardan kaçınmak
- Ölçekleme ve normalizasyon ihtiyaçlarını belirleme
- Özet çıktıları paylaşılabilir rapor bileşenlerine dönüştürme
12. Performans ve Büyük Veri Setleri ile Çalışma
- Veri seti boyutuna göre strateji belirleme ve darboğazları tespit etme
- Uygun veri tipleri seçerek bellek kullanımını azaltma
- Vektörel işlem ve doğru indeksleme ile hız kazanma çünkü süreleri ciddi düşürür
- Parçalı okuma ve yazma ile kaynakları verimli kullanma
- Temel profil çıkarma ile kodun yavaş noktalarını ölçme
13. Test Edilebilirlik ve Veri Kalitesi Kontrolleri
- Analiz çıktıları için kabul kriterleri belirleme ve kontrol listesi oluşturma
- Basit doğrulama fonksiyonları ile veri kurallarını kodlamak
- Beklenmeyen değişimleri yakalama ve alarm mantığı kurma çünkü hatalar erken görünür
- Versiyonlama yaklaşımı ile veri ve çıktı uyumunu takip etme
- Tekrarlanabilir rapor üretimi için şablon süreç oluşturma
14. Raporlama ve Paylaşım: Çıktıları Standartlaştırma
- Analiz sonuçlarını tablo ve görsellerle yapılandırma
- Çıktı dosyalarını isimlendirme ve klasörleme ile düzen kurma
- Otomatik rapor akışı tasarlama ve süreçleri dokümante etme çünkü sürdürülebilirlik sağlar
- Özet metrikleri hedef kitleye uygun biçimde sunma
- Paylaşım öncesi gizlilik ve veri maskeleme ihtiyaçlarını belirleme
15. Ek Modül: Excel Otomasyonu ile Rapor Üretimi
- Excel dosyalarını Python ile okuma ve yazma seçeneklerini karşılaştırma
- Şablon rapor yapısı tasarlama ve hücre eşlemelerini planlama
- Tablo güncelleme akışını otomatikleştirme ve hataları azaltma çünkü zaman kazandırır
- Grafik ve biçimlendirme düzenini koruyarak çıktı üretme
- Raporlama sürecini planlı çalıştırma ve log kaydı tutma
16. Ek Modül: API’den Veri Toplama ve Veri Hazırlama
- API temel kavramlarını netleştirme ve istek türlerini tanıma
- Kimlik doğrulama yöntemlerini uygulama ve güvenli saklama yaklaşımı seçme
- Sayfalama ve oran sınırlamalarını yönetme ve veri toplamayı sürdürülebilir kılma ama hatalara karşı dayanıklı olmak
- JSON verisini tabloya dönüştürme ve alan normalizasyonu uygulama
- Toplanan veriyi kalite kontrolleriyle doğrulama ve rapora hazır hale getirme
Python ile Veri Analizi Eğitimi ile İlgili
Sıkça Sorulan Sorular ve Cevapları
Pandas ile veri temizleme sürecinde hangi yaklaşımlar ele alınıyor?
Eksik değer yönetimi, aykırı değer tespiti, metin normalizasyonu ve veri doğrulama kontrolleri üzerinde durulur. Amaç, temizleme adımlarını kurallarla standardize ederek tekrar edilebilir bir süreç kurmaktır.
SQL’den Python’a veri aktarımı hangi senaryolarda anlatılıyor?
SQL sorgusu ile veri çekme, sonuçların DataFrame’e aktarılması, tip dönüşümleri ve büyük veri setlerinde parçalı okuma senaryoları işlenir. Böylece kaynak veritabanı ile analiz ortamı arasındaki akış güvenilir hale gelir.
Görselleştirme bölümünde hangi çıktılar hedefleniyor?
Temel trend, karşılaştırma ve dağılım grafiklerinin doğru amaçla seçilmesi ve okunabilir hale getirilmesi hedeflenir. Elde edilen görsellerin rapor formatına uygun şekilde dışa aktarılması da uygulamalı olarak gösterilir.
Eğitimde performans ve büyük veri setleri için hangi pratikler öğretiliyor?
Bellek optimizasyonu, uygun veri tipleri, indeksleme, vektörel işlemler ve parçalı okuma-yazma yöntemleri ele alınır. Ayrıca basit profil çıkarma ile darboğaz tespiti yapılarak analiz süreleri düşürülür.
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.
