pandas ile Veri Analitiği Eğitimi

Eğitim Hakkında

pandas ile veri analitiği

Eğitim pandas ile uçtan uca veri analitiğini kapsar. Series ve DataFrame yapıları, loc ve iloc seçimi, filtreleme ve sıralama, groupby ve agg, pivot_table, betimsel istatistik, korelasyon ve scipy.stats ile hipotez testleri (t-testi, ki-kare), kohort ve RFM müşteri analizi, zaman serisi ve mevsimsellik, A/B test özeti, matplotlib ve seaborn ile görselleştirme ve bulguları raporlama uygulamalı işlenir.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; 1. gün Veri Çerçevesi ile Analiz; 2. gün İleri Analitik ve Raporlama.

Seviye

Orta Seviye — pandas ile veri analitiği, istatistiksel özetleme ve içgörü üretme

Öğrenme Metodu

Katılımcılar e-ticaret sipariş veri kümesi üzerinde satış, müşteri ve kampanya sorularını yanıtlayan bir analiz not defteri hazırlar.

Neden Bu Eğitim?

🧭İş Sorusuna Cevap

Analizi iş sorusuyla başlatıp ölçülebilir bir sonuca bağlarsınız.

📐İstatistiksel Güven

Ortalama farklarının anlamlı olup olmadığını testlerle değerlendirirsiniz.

🛒Müşteri Analitiği

RFM ve kohort analizleriyle müşteri davranışını segmentlersiniz.

Anahtar Konular

pandas veri analitiğipython veri analizirfm analizikohort analizihipotez testi pythona/b test analizipandas groupby pivotveri analisti kursu

“Veri analitiği, doğru soruyu sorup cevabı rakamla savunabilmektir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Python temeli

Temel Python ve pandas ile DataFrame okumuş olmak gerekir.

2

Temel istatistik

Ortalama, medyan, standart sapma ve dağılım bilinmelidir.

3

Jupyter

Jupyter ortamı kurulu olmalıdır.

4

Excel bilgisi

Pivot tablo mantığına aşinalık faydalıdır.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı DataFrame üzerinde seçim, gruplama, pivot ve betimsel istatistik işlemleriyle iş sorularını yanıtlar.

Modül 1

DataFrame İşlemleri

Series ve DataFrame yapısı
loc, iloc ve boolean maskeleme
query ile okunaklı filtre
assign ve türetilmiş sütunlar
sort_values ve nlargest
Tarih bileşenleri ve dt erişimcisi

Modül 2

Gruplama ve Pivot

groupby ve agg adlandırılmış sonuç
transform ile grup içi yüzde
pivot_table: margins ve fill_value
crosstab ve normalize
Çok seviyeli indeks ve unstack
İlk N kategori ve diğerleri

Modül 3

Betimsel İstatistik

describe, quantile, skew
Ortalama, medyan ve mod yorumu
Dağılım: histogram ve KDE
Varyans, standart sapma, değişim katsayısı
Korelasyon matrisi ve ısı haritası
Korelasyon ve nedensellik ayrımı

Modül 4

Analiz Sürecinin Kurulması

İş sorusunu analiz sorusuna çevirme
Metrik tanımı: gelir, AOV, dönüşüm
Veri kalitesi ön kontrolü
Not defteri yapısı ve yeniden üretilebilirlik
Bulguları özetleme
Analiz kapsamı ve varsayımlar

Günün hedefiKatılımcı hipotez testleri, RFM ve kohort analizleri uygular, zaman serisi trendlerini çıkarır ve raporlar.

Modül 1

Hipotez Testleri

Normallik kontrolü: Shapiro, QQ grafiği
t-testi ve Mann-Whitney U
Ki-kare bağımsızlık testi
p-değeri ve etki büyüklüğü
Güven aralığı ve bootstrap
A/B test sonuçlarını yorumlama

Modül 2

Müşteri Analitiği

RFM skorlama ve segmentler
Kohort tablosu ve tutundurma
Müşteri yaşam boyu değeri (CLV) tahmini
ABC (Pareto) analizi
Sepet analizine giriş
Kampanya etkisi ölçümü

Modül 3

Zaman Serisi Analitiği

resample ile dönemsel toplama
Hareketli ortalama ve trend
Mevsimsellik ve statsmodels seasonal_decompose
Yıllık karşılaştırma ve büyüme oranı
Anomali tespiti basit yöntemler
Tahmine giriş

Modül 4

Görselleştirme ve Raporlama

Mesaja uygun grafik seçimi
matplotlib ve seaborn ile ileri grafik
Etiketleme ve hikâye akışı
Not defterini HTML/PDF rapora çevirme
Otomatik rapor betiği
Bulguları yönetici özetine dönüştürme

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

DataFrame Seçimi

loc, iloc ve query ile veriyi kesin seçersiniz.

✅

Gruplama

groupby ve pivot ile iş soruları için özet tablolar çıkarırsınız.

✅

Betimsel İstatistik

Dağılım ve korelasyonu doğru yorumlarsınız.

✅

Hipotez Testi

t-testi ve ki-kare ile farkları test edersiniz.

✅

A/B Test

Test sonuçlarını etki büyüklüğüyle değerlendirirsiniz.

✅

RFM ve Kohort

Müşteriyi davranışına göre segmentlersiniz.

✅

Zaman Serisi

Trend ve mevsimselliği ayrıştırırsınız.

✅

Raporlama

Bulguları grafikle anlatan otomatik rapor hazırlarsınız.

Kimler İçin Uygundur?

Veri analistleri
iş analistleri
ürün
pazarlama ekipleri ile Python ile analitiğe geçmek isteyenler için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Veri analistleri, iş analistleri, ürün ve pazarlama ekipleri ile Python ile analitiğe geçmek isteyenler için uygundur. Temel Python ve pandas ile DataFrame okumuş olmak gerekir.

Veri temizleme ayrı bir eğitim mi?

Evet, pandas ile temizleme eğitimimiz ayrıdır; bu eğitim analitik kısmına odaklanır.

İstatistik derinliği nedir?

Uygulama odaklı temel hipotez testleri işlenir.

Sertifika verilir mi?

Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Makine öğrenmesi var mı?

Hayır, betimleyici ve çıkarımsal analitik kapsanır.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

ANALYZING DATA USING PYTHON: DATA ANALYTICS USING PANDAS EĞİTİMİ