atabeyaydi / Hands-on-Data-Visualization-with-Python

Python ile gerçek dünyadaki en temel ve popüler görselleştirme tekniklerini ve görselleştirme yoluyla büyük verileri yorumlayan ve kendilerini açıklayan raporların nasıl oluşturulacağını öğreneceğiz.

Geek Repo:Geek Repo

Github PK Tool:Github PK Tool

Yapay Zeka çağında veriyi anlamak, yorumlayabilmek ve analiz edebilmek en önemli yetkinliklerden biri haline geldi. Veri ile uğraşırken görselleştirme ve yorumlama yapabilmek için ihtiyacımız olan şeylerden birisi de elbette bir programlama dili olacaktır. İş dünyasının en çok ihtiyaç duyulan ve rağbet gören Python Programlama dili de veri ile uğraşmak isteyen herkes için bir sonraki adımda verileri görselleştirmek ve veriyi yorumlamak adına kullanılan en önemli araçtır.

Veri tüm Yapay Zeka projelerinin ön koşulu olduğundan, Python ile gerçek dünyadaki en temel ve popüler görselleştirme tekniklerini ve görselleştirme yoluyla büyük verileri yorumlayan ve kendilerini açıklayan raporların nasıl oluşturulacağını öğreneceğiz.

Verileri görselleştirmek için, bu veriler temizlenmeli ve doğru yorumlamayı elde etmek için iyi hazırlanmalıdır. Bunu başarmak için, verilerin Garbage In Garbage Out ilkesine göre önceden işlenmesi gerekir. Bu nedenle uzun satırlı verileri okuyabilmenin birincil yeteneği, veri görselleştirmeyle görünebilmektedir.

Çalışmanın sonunda diğer insanlara göstermek için bir rapor oluşturmaya olanak tanıyan uçtan uca bir görselleştirme projesi olacaktır.

KURSUN ÖĞRETİLERİ

  • Giriş seviye bir eğitim ile Python programlama dilinde bilinmesi gereken Syntax yapısı
  • Verinin ne olduğunu ve nasıl işlendiği
  • Çeşitli veri görselleştirme tipleri ve hangi veri tiplerine hangi veri görselleştirme tekniklerinin uygulanabileceği
  • Görselleştirilen verinin istatistiksel olarak nasıl yorumlanabileceği
  • Uçtan uca bir veri görselleştirme projesi ve raporlamanın nasıl yapılması gerektiği

MÜFREDAT

MODÜL 1

  1. Veri Tipleri
  • Numbers
  • Strings
  • Boolean
  1. Aritmetik & Mantıksal Operatörler
  2. Containers
  • Listeler
  • Sözlükler

Proje 1: Vücut kitle indeksi hesaplama

MODÜL 2

  1. Mantıksal Operatörler
  2. Koşullu ifadeler
  3. Döngüler
  • For
  • While

Proje 2: Sosyal Medya Hesap İşlemleri

MODÜL 3

  1. Fonksiyonlar
  2. Modüller
  3. Metotlar
  4. Try-Except

Proje 3: Rehber Uygulaması

MODÜL 4

Veri Kavramına Giriş

  • Veri Nedir?
  • Veri Görselleştirme Nedir?
  • Veri Görselleştirmenin Avantajları
  • Veri Türleri

Kurulum ve Veri Setleri

  • Kütüphaneler
  • Veri Setleri

Görselleştirme Tipleri

  • Line Plot
  • catter Plot
  • Bar Plot
  • Histogram
  • Pie Chart
  • Heatmap
  • Box Plot

Baştan Sona Uygulamalı Veri Görselleştirme Projesi

  • Veri Setinin İncelenmesi
  • Keşifsel Veri Analizi
  • Veri Önişleme
  • Görselleştirme Tiplerinin Belirlenmesi
  • Rapor Hazırlığı

About

Python ile gerçek dünyadaki en temel ve popüler görselleştirme tekniklerini ve görselleştirme yoluyla büyük verileri yorumlayan ve kendilerini açıklayan raporların nasıl oluşturulacağını öğreneceğiz.


Languages

Language:Jupyter Notebook 100.0%