Veri Setleri Oluşturma ve Okuma

Eğitim Hakkında

Veri seti oluşturma, okuma ve içe/dışa aktarma

Bu eğitim, farklı biçimlerde veri setleri oluşturmayı ve okumayı temel seviyede uygulamalı ele alır. Düz metin ve ayraçlı (CSV/TSV) dosyalar, Excel çalışma sayfaları, JSON ve hiyerarşik yapılar ile ilişkisel tablolar incelenir. Veri okuma sırasında ayraç, kodlama (encoding), başlık satırı, eksik değer ve tip çıkarımı (type inference) yönetimi işlenir. Veri seti oluşturma, şema tanımlama, tip belirleme, veri doğrulama ve farklı biçimler arası dönüştürme (CSV↔JSON↔Excel) ele alınır. Python (pandas) ve bir tablo aracıyla içe/dışa aktarma uygulanır. Katılımcılar çeşitli kaynaklardan veri setlerini güvenilir biçimde okuyup oluşturabilir ve biçimler arası taşıyabilir.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar dosya biçimlerinden okuma, oluşturma ve dönüştürmeye ilerler.

Seviye

Temel Seviye — Farklı biçimlerde veri setleri oluşturma, okuma, içe/dışa aktarma ve veri tipi/şema yönetiminin uygulamalı ele alınması.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar gerçek dosyalar üzerinde pandas ve tablo aracıyla okuma, yazma ve dönüştürmeyi uygulamalı yapar.

Neden Bu Eğitim?

📂Biçim Hakimiyeti

CSV, Excel ve JSON biçimlerini doğru okuyup yazmayı öğrenirsiniz.

🧩Doğru Şema

Tip ve şema yönetimiyle veriyi bozulmadan taşırsınız.

🔄Biçim Dönüşümü

Biçimler arası dönüştürmeyle veriyi her ortama uyarlarsınız.

Anahtar Konular

veri seti oluşturmaveri okumacsv okumaexcel jsonpandas read_csvveri dışa aktarmabiçim dönüşümüveri şemasıdata set

“Veri setini doğru okumak, analizin sessiz ama en kritik ilk adımıdır.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Tablo Temeli

Satır/sütun ve dosya kavramlarına aşinalık yeterlidir.

2

Python Girişi

Temel Python/pandas deneyimi faydalı olur ancak zorunlu değildir.

3

Tablo Aracı

Excel/Sheets deneyimi öğrenmeyi kolaylaştırır.

4

Örnek Dosyalar

Üzerinde çalışılacak CSV, Excel ve JSON örnekleri sağlanır.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı, farklı biçimlerdeki veri setlerini doğru biçimde okur.

Modül 1

Dosya Biçimleri

düz metin, ayraçlı ve ikili (binary) biçimler
CSV/TSV ve ayraç kavramı
Excel (xlsx) çalışma kitabı yapısı
JSON ve hiyerarşik veri
Parquet gibi sütunlu biçimlere bakış
biçim seçiminin kullanım amacına bağlanması

Modül 2

CSV Okuma

read_csv ile dosya okuma
ayraç, tırnak ve kaçış karakteri
başlık (header) satırı yönetimi
satır atlama ve kolon seçme
ondalık ve binlik ayracı sorunları
büyük dosyayı parçalı (chunk) okuma

Modül 3

Excel ve JSON

read_excel ile sayfa (sheet) seçimi
birleşik hücre ve başlık karmaşası
JSON okuma ve iç içe yapı açma (normalize)
liste ve sözlük yapısının tabloya dönüşümü
API JSON yanıtını okuma
biçime özgü okuma tuzakları

Modül 4

Tip ve Kodlama

tip çıkarımı (inference) ve açık tipleme
tarih/sayı metinlerinin doğru okunması
karakter kodlaması (UTF-8) sorunları
Türkçe karakter ve locale dikkatleri
eksik değer temsili (NA) okuma
okuma sonrası doğrulama

Günün hedefiKatılımcı, veri setleri oluşturur ve biçimler arası dönüştürür.

Modül 1

Veri Seti Oluşturma

sıfırdan DataFrame/tablo oluşturma
kolon ve satır ekleme
hesaplanmış kolon türetme
verinin birleştirilmesiyle set oluşturma
örnek/test veri seti üretimi
oluşturulan setin tutarlılığı

Modül 2

Şema ve Doğrulama

kolon tiplerinin (şema) tanımlanması
zorunlu alan ve değer aralığı kuralı
benzersizlik ve anahtar kontrolü
eksik ve hatalı değer tespiti
veri sözlüğü (data dictionary) oluşturma
doğrulama başarısızlığında davranış

Modül 3

Dışa Aktarma

to_csv ile yazma ve ayraç seçimi
to_excel ile biçimli çıktı
to_json ile yapı seçimi
indeks ve başlık yazma kararları
kodlama ve ondalık ayarı
çıktının başka araçla okunabilirliği

Modül 4

Biçim Dönüşümü

CSV↔Excel dönüşümü
CSV↔JSON dönüşümü
düzleştirme (flatten) ve iç içe yapıya çevirme
toplu dosya dönüştürme
dönüşümde veri kaybı riski
dönüşüm sonucunun doğrulanması

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Biçim Tanıma

CSV, Excel, JSON ve sütunlu biçimleri ayırt edersiniz.

✅

CSV Okuma

Ayraç, başlık ve kodlama sorunlarını çözerek CSV okursunuz.

✅

Excel/JSON

Excel sayfalarını ve iç içe JSON'u tabloya dönüştürürsünüz.

✅

Tip Yönetimi

Tip çıkarımı ve açık tiplemeyle veriyi doğru okursunuz.

✅

Set Oluşturma

Sıfırdan ve birleştirerek veri setleri oluşturursunuz.

✅

Şema ve Doğrulama

Şema tanımlar ve veriyi kurallarla doğrularsınız.

✅

Dışa Aktarma

Veriyi CSV, Excel ve JSON olarak doğru yazarsınız.

✅

Biçim Dönüşümü

Biçimler arası güvenli dönüştürme yaparsınız.

Kimler İçin Uygundur?

Veri analizine yeni başlayanlar
raporlama uzmanları
veri taşıma işi yapanlar
dosya biçimleriyle çalışmayı öğrenmek isteyenler için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Veri analizine yeni başlayanlar, raporlama uzmanları ve dosya biçimleriyle veri taşımayı öğrenmek isteyenler için uygundur.

Hangi biçimler işleniyor?

CSV/TSV, Excel (xlsx), JSON ve ilişkisel tablolar ele alınır; Parquet gibi sütunlu biçimlere de kısaca bakılır.

Kodlama sorunları nasıl çözülüyor?

UTF-8 ve Türkçe karakter sorunları, ayraç ve ondalık ayracı yönetimiyle birlikte uygulamalı gösterilir.

Python şart mı?

Hayır; uygulamalar hem pandas hem de tablo aracıyla yapılır, Python temel düzeyde ve örneklerle anlatılır.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Katılım ve değerlendirme sonrası Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

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

CREATING & READING DATA SETS EĞİTİMİ