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
E-posta pazarlaması, dijital pazarlamanın en etkili araçlarından biridir. Doğru stratejilerle yürütülen e-posta kampanyaları, müşteri...
E-posta Kampanyalarının Performans Analizi
A/B testi, iki farklı varyantın performansını karşılaştırarak en etkili seçeneği belirlemek için kullanılan bir deneysel yöntemdir. Web...
Web ve Mobil Uygulama Tasarımı için A/B Testi Projesi
Müşteri yaşam boyu değeri (Customer Lifetime Value, CLTV) ve müşteri edinim maliyeti (Customer Acquisition Cost, CAC), modern pazarlama...
Temel CLTV Hesaplama Projesi
Müşteri yaşam boyu değeri (Customer Lifetime Value, CLTV), bir müşterinin işletmeye sağlayacağı toplam gelirin tahminidir ve işletmelerin...
Gelişmiş CLTV Tahminleme Projesi
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise), yoğunluk tabanlı bir kümeleme algoritmasıdır ve özellikle veri...
DBSCAN Kümeleme ile Psikografik Segmentasyon Projesi
Hiyerarşik kümeleme, veriyi ağaç benzeri bir yapı kullanarak segmentlere ayıran bir kümeleme yöntemidir. Psikografik segmentasyon,...
Hiyerarşik Kümeleme ile Psikografik Segmentasyon Projesi
Davranışsal segmentasyon, müşterilerin alışveriş davranışlarına dayalı olarak segmentlere ayrılmasını sağlar. Bu segmentasyon türü,...
Davranışsal Segmentasyon için K-Means Kümeleme ile Müşteri Analizi
Davranışsal segmentasyon, müşterilerin alışveriş davranışlarına dayalı olarak segmentlere ayrılmasını sağlar. Bu segmentasyon türü,...
Davranışsal RFM Segmentasyonu ile Müşteri Analizi
Psikografik segmentasyon, müşterilerin yaşam tarzı, ilgi alanları ve kişilik özelliklerine göre segmentlere ayrılmasını sağlar. Bu...
Psikografik Segmentasyon Projesi
Demografik Segmentasyon Projesi: Detaylı Veri Analizi Proje Tanıtımı Demografik segmentasyon, müşterileri yaş, cinsiyet, bölge gibi...
Demografik Segmentasyon Projesi
Çevresel etki ve sürdürülebilirlik analizi, çevre dostu ve sürdürülebilir iş uygulamalarını teşvik etmek için kritik bir öneme sahiptir. Bu
Çevresel Etki ve Sürdürülebilirlik Analizi
Otomotiv üretimi ve satış analizi, üretim süreçlerini optimize etmek, satış performansını değerlendirmek ve müşteri memnuniyetini artırmak i
Otomotiv Üretimi ve Satış Analizi
Perakende mağaza performans analizi, mağazaların satışlarını, müşteri memnuniyetini ve operasyonel verimliliğini değerlendirmek için kritik
Perakende Mağaza Performans Analizi
Havacılık ve uçuş performansı analizi, uçuş operasyonlarını optimize etmek, müşteri memnuniyetini artırmak ve operasyonel verimliliği sağlam
Havacılık ve Uçuş Performansı Analizi
Tarım ve hasat verimliliği, küresel gıda güvenliğini sağlamada ve tarımsal üretimi optimize etmede kritik bir rol oynar. Bu projede, çeşitli
Tarım ve Hasat Verimliliği Analizi
Kamu güvenliği ve suç analizi, toplumsal düzenin sağlanmasında ve güvenlik stratejilerinin geliştirilmesinde önemli bir rol oynar.
Kamu Güvenliği ve Suç Analizi
Turizm ve otelcilik sektörü, ekonomik büyümeye önemli katkıda bulunan dinamik bir sektördür. Bu projede, çeşitli rezervasyon, otel bilgileri
Turizm ve Otelcilik Performans Analizi
Müşteri davranışı ve sadakat analizi, işletmelerin müşteri ilişkilerini anlamalarına ve iyileştirmelerine yardımcı olan önemli bir süreçtir.
Müşteri Davranışı ve Sadakat Analizi
Sağlık hizmetleri, bireylerin yaşam kalitesini doğrudan etkileyen kritik bir sektördür. Bu projede, çeşitli sağlık hizmeti verilerini analiz
Sağlık Hizmetleri Performans Analizi
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.