Python Eğitimi Konu Başlıkları

Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Eğitimi Konuları Başlıkları

Python, veri bilimi ve makine öğrenmesi gibi alanlarda kullanılan popüler bir programlama dilidir. 

Python Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi: 

Verileri toplama, depolama, analiz etme ve özetleme gibi işlemleri gerçekleştirmeye yarayan bir disiplindir. 

Python Makine Öğrenimi Nedir? 

Makine öğrenimi:

Verileri kullanarak sistemlerin öğrenmesini ve daha sonra öğrendiği bilgiyi kullanarak tahmin yapmasını sağlar.

Python, veri biliminde ve makine öğreniminde kullanılan çeşitli kütüphaneler ve araçlar için destek sunar. 

Python'da Veri işleme Veri Bilimi ve analizi için aşağıdaki kütüphaneleri kullanabilirsiniz.

NumPy, pandas, scikit-learn

Python'da Makine öğrenimi ve kullanımı için aşağıdaki kütüphaneleri kullanabilirsiniz.

TensorFlow, PyTorch

Yukarıdaki kütüphaneler, Python kodlarının yazılmasını ve veri bilimi ve makine öğrenimi işlemlerinin gerçekleştirilmesini kolaylaştırır.

Python Eğitimi Konu İçerik Başlıkları İçeriği

Aşağıda Python eğitimlerine dair konu başlıkları listelenmiştir.

1. Python Programının Tanıtımı
2. Kullanım Alanları
3. İndirilmesi ve Kurulması
4. Temel Operatörler
5. Atama Operatörleri
6. Aritmetik Operatörler
7. Mantıksal Operatörler
8. Veri Türleri
9. Değişken Türüne Göre Değişken Elemanlarına Erişim
10. Değişken Türleri Arasında Dönüşümler
11. İşlem Çıktılarının Alınması
12. Temel Metin İşlevleri
13. Ön Tanımlı Fonksiyonlar
14. Fonksiyon Ataması ve Fonksiyonların Yazımı
15. Lokal ve Global Değişkenler
16. If İfadesinin Kullanımı
17. If ve Else İlişkisi
18. İf,Else ve Elif İlişkisi
19. Döngüler
20. For Döngüsü
21. While Döngüsü
22. Veri İşleme
23. Modül Kavramı ve Modülün Çalıştırılması
24. Numpy Modülünün Yüklenmesi
25. Rastsal Veri Üretme
26. Normal Dağılımdan Veri Üretme
27. Tam Sayı Veri Üretme
28. Numpy Dizeleri Oluşturmak
29. Numpy Dizelerinin Özellikleri
30. Yeniden Şekillendirme İşlemleri
31. Dizeleri Birleştirme İşlemleri
32. Dizeleri Ayrıştırma (Splitting) İşlemleri
33. Dizelerde Sıralama İşlevi
34. İndeksler ile Elamanlara Erişim
35. Aralık Seçme İşlemleri
36. Matrisler ve İki Boyutlu Aralık Seçme İşlemleri
37. Alt Küme İşlemlerini Gerçekleştirme
38. Dizelerde Matematiksel İşlemler
39. Fonksiyonlar ile Matematiksel İşlemler
40. Temel Matematiksel ve İstatistiksel İşlemler
41. İki Bilinmeyenli Denklem Sisteminin Numpy Modülü ile Çözülmesi
42. Pandas Modülünün Yüklenmesi
43. İndeks Değerlerinin Değiştirilmesi
44. Sözlükler Yardımı ile Listelerin Oluşturulması
45. İki Seriyi Birleştirerek Yeni Bir Seri Oluşturma
46. Pandas Modülünde Eleman İşlemleri
47. Data Frame (Veri Çerçevesi)
48. Data Frame (Veri Çerçevesi) Eleman İşlemleri
49. loc ve iloc İşlevleri ile Değişken Seçme
50. Koşullu Eleman Seçme İşlevleri
51. Veri Çerçevelerinde (Data Frame) Birleştirme İşlemleri
52. Veri Çerçevelerinde (Data Frame) Eşleştirme İşlemleri
53. İçeri Veri Aktarma ve Dış Ortama Veri Aktarma
54. Gruplama İşlemleri
55. Toplulaştırma İşlev
56. Filtreleme İşlemleri
57. Tekrarlama Komutları
58. Sıralama İşlemleri
59. Dönüştürme İşlevleri
60. Pivot Tablolar
61. Veri Görselleştirme
62. Verileri Kategorilere Ayırma
63. Barplot Grafikleri
64. Seaborn Modülünün Kurulumu
65. Seaborn Modülü ile Dağılım Grafikleri Oluşturma
66. Seaborn Modülü ile Serpilme Diyagramları Oluşturma
67. Pandas Modülü ve Seaborn Modülünde Histogramlar ve Benzerlikleri
68. Farklı Kırılımlara Göre Serpilme Diyagramlarının Elde Edilmesi
69. Temel İstatistik Bilgileri ?
70. Anket Verilerine Bakış
71. Evren ve Örneklem
72. Betimsel ve Çıkarımsal İstatistik
73. Değişken, Sabit Parametre
74. Bağımlı Bağımsız Değişken
75. Ölçüm Düzeyleri
76. Sınıflama (Nominal) Ölçek
77. Sıralama (Ordinal) Ölçek
78. Eşit Aralıklı (Interval) Ölçek
79. Temel İstatistiksel Kavramlar
80. Ortalama
81. Mod
82. Medyan
83. Standart Sapma
84. Varyans
85. Korelasyon
86. Kovaryans
87. Normal Dağılım
88. Hipotez Testleri
89. Hipotez Testinin Aşamaları
90. Programının Arayüzünün Tanıtılması
91. Programdaki Menüler
92. Çalışma Dosyasının Kaydedilmesi ve Açılması
93. Programda Değişken Görünümü ve Veri Görünümü
94. Değişken Oluşturma ve Değişkene Özel Ayarlar
95. Veri Etkiletlerinin Girilmesi
96. Kategorik Değişkenlere İlişkin Kategori İsimlerinin Atanması
97. Değişkenin Ölçme Düzeyinin Atanması
98. Atanan Değişkene İlişkin Veri Girişi
99. Sürekli Değişkenlerin Kategorik Değişkene Dönüştürülmesi
100. Görsel Gruplama
101. Gözlem ve Değişken Erişimi
102. Gözlem ve Frekans İlave Etme
103. Değişkenleri Artan ve Azalan Olarak Sıralama
104. Tüm Gözlemler İçerisinden Alt Küme Olarak Belirli Koşulla Gözlem Seçme
105. Gözlemleri Ağırlıklandırma
106. Kategorik Değişkenleri Yeniden Kodlama ile Kategori Birleştirmek
107. Matematiksel İşlemler ile Değişkenlerden Yeni Değişken Üretmek
108. Ölçek Hesaplamaları
109. Anket Verilerinin Güvenilirliğinin Analizi
110. Çapraz Tablolar Oluşturmak
111. Frekans Tabloları Oluşturmak
112. Betimsel İstatistikler Elde Etmek
113. Normal Dağılım Testlerine İlişkin Hipotezlerin Kurulması
114. Normal Dağılım Testi
115. Grup Ortalamalarının Testi
116. Tek Örneklem t Testi
117. Bağımsız Örneklem t Testi
118. Parametrik Olmayan Bağımsız Örneklem Testi (Mann Whitney U)

Python Program Kazanımları Nelerdir?

Eğitim sonrasında elde edeceğiniz belgeniz ile kişisel ve mesleki gelişiminize katkıda bulunabilirsiniz. Hazırlanan bu eğitim sayesinde kariyerinizi daha başarılı bir noktaya taşımanız muhtemeldir.

Python Eğitim- Akblog Net

------------------
Google SEO (akblog.net)