Python ile Veri Analitiği

Genel Bilgi

Veri analitiğinin temellerinden başlayan bu programda, önce kullanılacak olan araçlar ve yöntemler anlatılır. Arkasından elimizdeki veriyi nasıl incelemek gerektiğine dair keşifsel veri analizine değinilir ve gerçek örnekler üzerinden çeşitli analizler ve modellemeler gösterilir. Son olarak makine öğrenmesi ve farklı modelleme yöntemleri gösterilir. Bu programın sonunda öğrenciler veri bilimi ve analitiği hakkında genel bilgiye sahip, veri analitiği sürecinde kullanılan araçlara hakim ve kazandığı anahtar becerileri gerçek durumlara uygulayabilecek olarak mezun olur.

Toplam Eğitim Süresi: 75 saat

Toplam Uygulamalı Eğitim Senaryo Süresi: 30 saat

Toplam Uygulamalı Eğitim Senaryo Sayısı: 10

Toplam Bireysel Proje Sayısı: 9

Uygulamalı Eğitim Senaryo Örnekleri:
  • Yaz olimpiyatları ve kış olimpiyatları veri setlerini analiz edilebilir formata getirme ve betimsel istatistikler ile analizinin yapılması. Madalya kazanan ve kazanamayan ülkelerin sosyo-ekonomik göstergelerinin kıyaslanması.
  • Austin Texas’ta, 2013 yılından bu yana bisiklet kiralama ve park etme istasyonlarının kullanımıyla ilgili topladığı verinin statik ve etkileşimli görselleştirme araçları ile analiz edilmesi.
  • 1978’de Boston şehrinin farklı bölgelerinde yer alan evlere ait konumsal ve demografik veriler ile gayrimenkul fiyatlarının analizi. Evlerin fiyatlarını etkileyebilecek faktörlerin keşfedilmesi.
  • S&P 500 hisse senedi endeksinin 2001 yılından 2005 yılına kadar 1250 günlük yüzde olarak getiri yönünün tahmin edilmesi.
  • Amerika Ulusal Beyzbol Ligi beyzbol oyuncularının bir önceki sene performanslarına ve istatistiklerine göre maaşlarını tahmin edecek model geliştirilmesi.
  • Yakıt alevlerinin söndürme testleri sonucunda elde edilen veriler ile yangınların söndürülüp söndürülemeyeceğinin tahmin edilmesi.
  • Bankacılık sektöründe faaliyet gösteren bir şirketin kredi kartı müşterilerini segmente ederek, müşteri odaklı kampanya düzenlemesine destek sağlanması.
Bireysel Proje Örnekleri:
  • Python veri ve değişken tipleri işlemleri.
  • Pima Kızılderili kadın hastalara ait tıbbi bilgi veri setine göre diyabet hastalığı analizi.
  • Ülkelerin satın alma gücü paritelerinin (PPP) yıllar içerisinde nasıl değiştiğinin ve bu değişikliklerin GINI endeksi ile ilişki analizi.
  • Ülkelerin COVID-19 ile mücadelesini OWID platformunun veritabanını kullanarak görselleştirme araçları ile analiz edilmesi.
  • Finans sektöründe faaliyet gösteren bir kurumun kurs ve sınavlarına giren potansiyel veri bilimcilerin iş değiştirmesini ve mevcut işte kalmasını etkileyebilecek faktörlerin keşfedilmesi.
  • East-West Airlines havayolu şirketinin “flier” programı kampanyalarına destek vermek amacıyla müşterilerin uçuş geçmişine göre segmente edilmesi.
Anahtar Beceriler
  • Python 
  • Nesne-tabanlı programlama 
  • Komut satırı 
  • Kod versiyon kontrolü 
  • Veri temizleme 
  • Veri görselleştirme 
  • Keşifsel veri analizi 
  • Hipotez testleri 
  • İstatistiksel analiz 
  • Tahmine dayalı modeller 
  • Makine öğrenimi 
  • Gözetimli öğrenme (Supervised learning) 
  • Gözetimsiz öğrenme (Unsupervised learning) 
  • Model değerlendirmesi 
Platformlar
  • Python 
  • Anaconda 
  • Jupyter Notebook 
  • VSCode 
  • Bash 
  • Git 
  • ChatGPT 
Paketler
  • Numpy 
  • Pandas 
  • Matplotlib 
  • Seaborn 
  • Plotly 
  • Statsmodels 
  • SciPy 
  • Scikit-learn