Tüm Eğitimler

Our Top Course
React Js
(15 Değerlendirmeler)
$15 $25
Java Program
(15 Değerlendirmeler)
$10 $40
Web Design
(15 Değerlendirmeler)
$10 $20
Web Design
(15 Değerlendirmeler)
$20 $40

Your shopping cart

Python ile Veri Bilimi Eğitimi

Python ile Veri Bilimi eğitimi, veri toplama–işleme, EDA, istatistiksel analiz, görselleştirme ve raporlamayı uygulamalı bir akışla öğretir. Katılımcılar, Pandas/NumPy ve Matplotlib kullanarak gerçek veri senaryolarında uçtan uca analiz yapmayı öğrenir.

Python ile Veri Bilimi Eğitimi
  • Kategori Yazılım Geliştirme
  • Eğitim Yeri
  • Başlangıç Tarihi Eğitim Planlanmaktadır
  • Eğitim Türü online
  • Eğitim Süresi
  • Kontenjan 25 Kişi
  • Sertifika Evet
Tümünü göster

Python ile Veri Bilimi Eğitimi

Veri Bilimi, büyük veri kümelerinden anlamlı içgörüler çıkarmayı, eğilimleri analiz etmeyi ve geleceğe yönelik öngörüler üretmeyi hedefleyen disiplinler arası bir alandır. Bu programda, Python ekosistemini kullanarak veriyi toplama ve hazırlama süreçlerinden başlayıp; keşifsel analiz (EDA), istatistiksel çıkarım, görselleştirme, raporlama ve temel makine öğrenmesi adımlarına kadar veri bilimi yaşam döngüsünü uçtan uca öğrenirsiniz.

Python ile Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi; istatistik, matematik, programlama ve alan bilgisini birleştirerek ham veriyi karar destek sağlayan içgörülere dönüştürür. Python ise Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn ve Scikit-learn gibi güçlü kütüphaneleriyle veri temizleme, analiz, görselleştirme ve modelleme süreçlerini hızlı ve verimli yürütmeye imkân verir. Bu eğitim, veri bilimi süreçlerinin tüm aşamalarında sistematik bir yetkinlik kazanmanızı sağlar.

Eğitim Türü: Online (Çevrimiçi)
Sertifika Bilgisi: Üniversite Onaylı Sertifika

Önemli Bilgilendirme (ARC Enstitü Standartları)

  • Eğitimler Online / Örgün / Videolu formatlarda sunulabilir.
  • Düşük kontenjan ile etkileşimli ve uygulamalı öğrenme sağlanır.
  • Tüm dersler kayıt altına alınır, tekrar izleme imkânı sunulur.
  • Proje ve vaka çalışmalarıyla pratik deneyim kazandırılır.
  • Sertifikasyon süreci ARC Enstitü tarafından yürütülür.
  • Grup katılımlarında indirim fırsatları sağlanabilir.
  • Katılımcılar 7/24 destek ve danışmanlıktan yararlanabilir.

Devamını Göster

Eğitim İçeriği

    • Veri biliminin rolü, kullanım alanları ve iş değeri
    • Veri türleri: yapısal / yarı yapılandırılmış / yapılandırılmamış veri
    • Temel istatistik kavramları ve ölçütler
    • Veri bilimi proje döngüsü ve çalışma metodolojisi

    • Veri kaynakları: veritabanları, API, web scraping, log verileri
    • Depolama modelleri: SQL / NoSQL, veri ambarı ve veri gölü kavramları
    • ETL/ELT süreçleri ve veri bütünlüğü yaklaşımları
    • Veri kalitesi, veri doğruluğu ve versiyonlama temelleri

    • Özet istatistikler, dağılım analizi ve korelasyonlar
    • Eksik veri analizi ve aykırı değer (outlier) tespiti
    • Pivot tablolar, segment bazlı inceleme
    • Gerçek veri setleriyle uygulamalı EDA çalışmaları

    • Olasılık dağılımları, güven aralıkları, hipotez testleri
    • t-test, ANOVA, chi-square gibi testlere giriş
    • Korelasyon ve regresyon analizi
    • Analiz sonuçlarını iş kararlarına bağlama ve raporlama

    • Temel grafikler: bar, histogram, scatter, boxplot, heatmap
    • Seaborn/Matplotlib ile doğru grafik seçimi
    • Veri hikâyeleştirme (storytelling) ve sunum mantığı
    • Proje bazlı görselleştirme çıktıları oluşturma

    • KPI, metrik ve karar destek yaklaşımı
    • Dashboard tasarım prensipleri (drill-down, filtreleme mantığı)
    • Power BI / Tableau mantığına giriş (araç bağımsız bakış)
    • Raporlama standartları ve iş birimlerine sunum teknikleri

    • Trend analizi ve öngörü yaklaşımı
    • Sektörel örnekler: finans, perakende, sağlık, pazarlama
    • İçgörü üretme ve aksiyon önerisi geliştirme
    • Etkileşimli rapor mantığı ve kullanıcı deneyimi

    • Uçtan uca veri bilimi mini projesi
    • Veri hazırlama + EDA + analiz + raporlama çıktısı üretme
    • Grup çalışmaları, vaka incelemeleri ve sunum pratikleri
    • Mentör geri bildirimi ile proje geliştirme

    • Büyük veri, bulut analitiği, yapay zekâ entegrasyonu
    • Veri bilimi kariyer rolleri: Data Analyst, Data Scientist, BI Specialist
    • İleri kaynaklar ve çalışma planı önerisi
    • Sertifikasyon ve gelişim yönlendirmeleri

Kimler İçin?

  • Veri bilimine yeni başlayıp sağlam temel oluşturmak isteyenler
  • Veri analistleri ve raporlama uzmanları
  • Veri odaklı ürünler geliştirmek isteyen yazılım geliştiriciler
  • Yapay zekâ ve makine öğrenmesi süreçlerine giriş yapmak isteyen profesyoneller
  • İş analistleri, finans ve operasyon ekipleri (veriyle karar alma süreçlerini güçlendirmek isteyenler)
  • Üniversite öğrencileri ve veri bilimi alanında kariyer hedefleyenler
  • Akademisyenler ve araştırmacılar

Bu Eğitimden Sonra

  • Veri bilimi yaşam döngüsünü (toplama → hazırlama → analiz → sunum) yönetebilir
  • Pandas ve NumPy ile veriyi temizleyip dönüştürebilir ve analiz edebilir
  • EDA süreçlerini uygulayarak verideki ilişkileri ve problemleri tespit edebilir
  • Görselleştirme ile veriyi anlaşılır biçimde sunabilir ve hikâyeleştirebilir
  • Temel istatistiksel testler ve regresyon yaklaşımıyla çıkarım yapabilir
  • İş zekâsı mantığıyla KPI ve dashboard yaklaşımını kavrayabilir
  • Gerçek veri setleriyle proje geliştirerek portföyünü güçlendirebilir

Sertifika

Örnek Sertifika
Yetkinlik Sertifikası

Eğitim programını başarıyla tamamlayan katılımcılara, edinilen bilgi ve yetkinlikleri resmî olarak belgeleyen sertifika verilecektir.

Python ile Veri Bilimi Eğitimi
  • Kategori Yazılım Geliştirme
  • Eğitim Yeri
  • Başlangıç Tarihi Eğitim Planlanmaktadır
  • Eğitim Türü online
  • Eğitim Süresi
  • Kontenjan 25 Kişi
  • Sertifika Evet
Tümünü göster
Python ile Veri Bilimi Eğitimi

Örnek Sertifika
Örnek Sertifika

Eğitim programını başarıyla tamamlayan katılımcılara, edinilen bilgi ve yetkinlikleri resmî olarak belgeleyen sertifika verilecektir.