Üyelik Paketlerinde 25% İndirim İçin Kodun : "welcome"
12 Üyeye Kadar
Her sınıf 12 üyeyle sınırlı olduğundan, kişiye özel ilgi ve etkileşimli bir öğrenme deneyimi sağlanmaktadır.
+20 Proje
Veri analizi becerilerinizi sağlamlaştırmak için tasarlanmış 20'den fazla gerçek dünya projesiyle uygulamalı deneyim kazanın.
+30 Sınıf İçi Çalışmalar
Sınıftaki 30'dan fazla etkinliğe katılarak işbirlikçi alıştırmalarla pratik anlayışınızı geliştirin.
1-1 Destek
Özel öğrenme ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış, deneyimli mentorlardan özel bire bir destek alın.
Python'a Giriş ve Programlama Temelleri
Değişkenleri, veri türlerini, döngüleri ve koşulları kapsayan Python'un temellerini öğrenerek başlayın. Bu temel, verileri etkili bir şekilde nasıl işleyip analiz edeceğinizi anlamak için çok önemlidir. Kodlamaya yeni başlıyor olun veya sadece tazeliyor olun, bu konu veri analizinde başarı için zemin hazırlar.
Numpy ile Fonksiyonel Programlama ve Veri İşleme
Python'da fonksiyonel programlamayı keşfedin ve Numpy kütüphanesiyle uygulamalı deneyim kazanın. Dizileri nasıl işleyeceğinizi, matematiksel işlemleri nasıl gerçekleştireceğinizi ve veri yapılarını nasıl verimli bir şekilde işleyeceğinizi öğrenin, karmaşık veri analizi görevlerini daha ulaşılabilir hale getirin.
Pandas ile Veri İşleme ve Analizi
Python'da veri analizi için başvurulacak kütüphane olan Pandas'a derinlemesine dalın. Bu konu, veri kümelerini nasıl okuyacağınızı, temizleyeceğinizi ve işleyeceğinizi, DataFrames ile nasıl çalışacağınızı ve filtreleme, sıralama ve gruplama gibi temel veri işlemlerini nasıl gerçekleştireceğinizi ele alarak, sağlam veri analizi için gereken araçları size sağlar.
Veri Temizleme ve Eksik Verilerin İşlenmesi
Veri temizliği, herhangi bir analizdeki en kritik adımlardan biridir. Eksik değerlerle başa çıkma, aykırı değerleri kaldırma ve veri kümelerini daha derin analiz için hazırlama tekniklerini öğrenin. Bu konu, gerçek dünyadaki, dağınık veri kümeleriyle güvenle çalışabilmenizi sağlar.
Matplotlib ve Seaborn ile Veri Görselleştirme
Matplotlib ve Seaborn kullanarak veri görselleştirme sanatında ustalaşın. Temel çubuk ve çizgi grafiklerinden ısı haritaları ve çift grafikler gibi gelişmiş görselleştirmelere kadar çok çeşitli grafikler oluşturacaksınız ve bu da veri içgörülerinizi etkili ve açık bir şekilde sunmanıza yardımcı olacak.
Keşifsel Veri Analizi (EDA)
Keşifsel Veri Analizi (EDA), veri kümelerinizdeki kalıpları, ilişkileri ve anormallikleri ortaya çıkarmanızı sağlar. Daha ileri analiz veya modelleme için temel oluşturan değerli içgörüleri çıkarmak için Python ile EDA'yı nasıl gerçekleştireceğinizi öğreneceksiniz.
Veri Analizi için İstatistiklere Giriş
Bu konu, dağılımlar, hipotez testleri ve özet istatistikleri gibi veri analizi için gerekli olan temel istatistiksel kavramları tanıtmaktadır. Python'daki pratik uygulamalar aracılığıyla, verileri nasıl yorumlayacağınızı ve bilinçli, veri odaklı kararlar almayı öğreneceksiniz.
Bitirme Projesi ve Uygulama
Kapsamlı bir veri analizi projesiyle tüm yeni becerilerinizi pratiğe dökün. Bir veri seti seçecek, verileri temizleyecek ve işleyecek, analiz gerçekleştirecek, görselleştirmeler oluşturacak ve bulgularınızı sunarak kurs boyunca geliştirdiğiniz yeteneklerinizin tüm yelpazesini sergileyeceksiniz.
Kapsanan Konular
Python Temelleri ve Veri Yapıları
Python Temelleri: Python programlamaya giriş, sözdizimi, değişkenler, veri tipleri ve operatörleri kapsar.
Akışı Kontrol Etme ve Döngüler: Program akışını kontrol etmek için döngüleri ve koşulları nasıl uygulayacağınızı öğrenin.
Veri Yapıları: Veri işleme için listeler, kümeler ve sözlükler gibi temel Python veri yapılarını keşfedin.
Program
Bu projede, fiyatlandırma stratejilerinin satışlar üzerindeki etkisini analiz ederek, en uygun fiyat seviyelerini belirlemeyi...
Satış Stratejileri Analizi
Satış Tahmini projesine başlamak için adım adım bir yaklaşım izleyelim. Bu projede, geçmiş satış verilerini kullanarak gelecekteki...
Satış Tahmini
Satış Verisi Analizi projesine başlamadan önce, projeye yönelik adımlar ve veri seti hakkında genel bir plan yapalım. Bu projede, satış...
Satış Verisi Analizi
Market Basket Analysis, müşterilerin alışveriş sepetlerindeki ürünleri analiz ederek, hangi ürünlerin birlikte satıldığını belirlemek...
Market Basket Analysis
Müşteri sadakati ve memnuniyeti, işletmelerin başarısı için kritik öneme sahiptir. Sadık müşteriler, işletmeler için sürekli gelir...
Müşteri Sadakati ve Memnuniyeti Analizi
Net Promoter Score (NPS), bir firmanın müşterileri tarafından ne kadar tavsiye edildiğini ölçen önemli bir metriktir. NPS, müşterilerin...
NPS ve İş Performansı Analizi
Net Promoter Score (NPS), bir firmanın müşterileri tarafından ne kadar tavsiye edildiğini ölçen önemli bir metriktir. NPS, müşterilerin...
NPS Segmentasyonu
Net Promoter Score (NPS), bir firmanın müşterileri tarafından ne kadar tavsiye edildiğini ölçen önemli bir metriktir. NPS, müşterilerin...
NPS Analizi
Online eğitim firmaları için müşteri terk oranlarını (churn) tahmin etmek, müşteri sadakatini artırmak ve müşteri kaybını azaltmak için...
Müşteri Terk (Churn) Tahmini
Online eğitim firmaları, müşteri sadakatini artırmak ve müşteri kaybını azaltmak için churn olan kullanıcılarının nedenlerini...
Churn Olan Kullanıcıların Cevaplarının Analizi
Müşteri terk oranı (churn), şirketlerin müşteri kaybını belirlemek ve önlemek için dikkatle takip etmeleri gereken önemli bir metriktir....
Müşteri Terk ve Sebepleri Analizi
Reklam ROI (Return on Investment), bir reklam kampanyasının yatırım getirisini ölçen önemli bir performans metriğidir. ROI, reklamın...
Reklam ROI (Return on Investment) Analizi
Müşteri dönüşüm oranı (Conversion Rate), reklamların ne kadar etkili olduğunu ve hedef kitleyi ne kadar başarılı bir şekilde...
Müşteri Dönüşüm Oranı (Conversion Rate) Analizi Projesi
Reklam tıklama oranı (CTR), reklamların kaç kez tıklanıldığını gösteren önemli bir performans metriğidir. CTR, reklamın kaç kez...
Reklam Tıklama Oranı (CTR) Analizi Projesi
A/B testi, farklı reklam varyantlarının performansını karşılaştırarak en etkili reklamı belirlemeyi amaçlar. Bu analiz, reklam içeriğinin...
A/B Testi ile Reklam Performansı Değerlendirmesi
Reklam harcamalarının optimizasyonu, reklam bütçesini en verimli şekilde kullanmak için harcamaları analiz etmeyi ve optimizasyon...
Reklam Harcamalarının Optimizasyonu
Hedef kitle segmentasyonu, reklam verilerini analiz ederek farklı hedef kitle segmentlerini belirlemeyi ve her segment için...
Hedef Kitle Segmentasyonu
Proje Açıklaması Reklam kampanyası performans analizi, çeşitli reklam kampanyalarının performansını değerlendirerek en etkili...
Reklam Kampanyası Performans Analizi
Sosyal medya, markaların müşterileriyle etkileşime geçmeleri ve geri bildirim toplamaları için önemli bir platformdur. Müşterilerin...
Sosyal Medya Duygu Analizi Projesi: Müşteri Geri Bildirimlerini Anlamak
Sosyal medya platformları, markaların ve bireylerin geniş kitlelere ulaşması için güçlü araçlardır. Bu platformlarda paylaşılan...
Sosyal Medya Analizi: Etkileşim ve Performans İncelemesi
Projeler
Daha Fazla Detay İçin Bizimle İletişime Geçin
Python for Data Analysis eğitim programı hakkında herhangi bir sorunuz varsa veya daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, bizimle iletişime geçmekten çekinmeyin. Kurs içeriği ve yapısıyla ilgili herhangi bir sorunuz, kayıt ayrıntısı veya açıklamanız varsa size yardımcı olmaktan mutluluk duyarız.
Program Detayları
Python For Data Analysis, Python kullanarak veri analizi becerilerini geliştirmek isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmış yoğun, uygulamalı bir eğitim programıdır. Bu kurs, veri analizi, temizleme ve görselleştirme için temel Python kütüphanelerini ve tekniklerini kapsar ve veri bilimi veya iş analitiği alanında kariyer yapmak isteyenler için idealdir.
Bu kursun sonunda katılımcılar, daha gelişmiş veri bilimi kavramlarına hazırlanırken veri kümelerini güvenle analiz edebilecek, veri temizliği yapabilecek ve içgörü sağlayan görselleştirmeler oluşturabilecekler.
Tarihler
Bu eğitim programı için her ay yeni bir sınıf açılıyor.
Süre
Bu eğitim programı 4 haftalık yoğun bir çalışmadan oluşmaktadır.
Öğrenmenin Yolu
Dersler tamamen canlı olarak, Google Meet veya Zoom üzerinden yapılmaktadır.
Yöntem
Teorik, pratik olmak üzere toplam 12 dersten oluşmaktadır.