Veriyi soruya, soruyu içgörüye çevir
Veri analizi sürecini Python/pandas ile uçtan uca öğreten eğitim: soru tanımı ve planlama, veri yükleme ve temizleme, gruplama/birleştirme/pivot ile özetleme, keşifçi analiz, matplotlib/seaborn görselleştirme ve bulguların raporlanması.
Analiz süreci, pandas ile temizleme, EDA ve görselleştirme
Bu orta seviye eğitim, veri analizi sürecini baştan sona uygulamalı olarak öğretir. Analiz sürecinin aşamaları (soru tanımı, toplama, temizleme, keşif, modelleme, sunum); Python ve pandas ile veri yükleme, temizleme ve dönüştürme; keşifçi veri analizi (EDA), özet istatistikler ve dağılım incelemesi; gruplama, birleştirme ve pivot ile çok boyutlu özetleme işlenir. matplotlib/seaborn ile görselleştirme, korelasyon analizi, temel içgörü üretimi ve bulguların raporlanması ele alınır. Katılımcılar gerçek bir veri setinde soru tanımından içgörüye uzanan tam bir analiz yürütür.
3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar analiz sürecinden temizleme, EDA ve sunuma ilerler.
Orta Seviye — Veri analizi sürecinin Python/pandas ile uçtan uca uygulanması.
Her konu gerçek veri setleriyle Jupyter üzerinde pandas kodu yazılarak uygulamalı işlenir.
Analizi rastgele değil, tanımlı bir süreçle sistematik yürütürsünüz.
pandas ile veriyi hızla temizler, birleştirir ve özetlersiniz.
EDA ve görsellerle veriden eyleme dönük içgörü çıkarırsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Temel Python (değişken, liste, fonksiyon) bilgisi önerilir.
Tablo, satır/sütun ve veri türü kavramlarına aşinalık faydalıdır.
Jupyter veya benzer bir Python ortamı kurulu bir bilgisayar gerekir.
Üzerinde çalışılacak örnek bir veri seti erişimi faydalıdır.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
analizi tanımlı bir süreçle sistematik yürütürsünüz.
pandas ile veriyi yükler ve ilk bakışı yaparsınız.
eksik, yinelenen ve hatalı veriyi temizlersiniz.
groupby ve agg ile grup bazlı özet üretirsiniz.
merge ve concat ile kaynakları birleştirirsiniz.
özet istatistik ve dağılımla veriyi keşfedersiniz.
matplotlib/seaborn ile bulguları görselleştirirsiniz.
analiz bulgularını raporlayıp paydaşa sunarsınız.
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.
Tableau'da veri bağlama, shelf düzeni, görünüm türleri, pano yerleşimi, container ve etkileşimli eylemlerle pano tasarımını uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Adımlı veri iş akışları kurup çubuk, çizgi, dağılım ve kombinasyon grafikleriyle doğru görseller üretmeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
İstemci-sunucu mimarisi, HTTP, veritabanı bağlantısı, REST API ve CRUD ile veri tabanlı bir web uygulamasının temellerini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Ürün yöneticileri için metrik tasarımı, funnel ve kohort analizi, A/B testi ve RICE ile veriye dayalı önceliklendirmeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
R'da dplyr join türleri, bind/set işlemleri ve ggplot2 gramer katmanlarıyla veri birleştirme ve görselleştirmeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →