Sıralama algoritmalarını uygulayarak öğrenin
Python'da bubble, selection, insertion, merge, quick, heap ve counting sort uygulamaları; Big-O analizi, kararlılık, Timsort ve timeit ile süre karşılaştırması.
Sıralama algoritmaları ve analizi
Eğitim, sıralama algoritmalarını mantık, kod ve ölçümle öğretir: bubble, selection ve insertion sort ve O(n²) maliyeti, merge sort ile böl-fethet, quick sort ve pivot seçimi, heap sort, counting ve radix sort, kararlılık ve yerinde sıralama kavramları, Python Timsort, özyineleme ve timeit ile farklı veri boyutlarında karşılaştırmalı süre grafikleri.
2 Gün. Her gün dört modül; 1. gün Temel Sıralama Algoritmaları; 2. gün İleri Sıralama ve Analiz. Her modül uygulamalı alıştırmalarla pekiştirilir.
Orta Seviye — Temel ve ileri sıralama algoritmalarını Python'da uygulayıp karmaşıklıklarını ölçerek karşılaştırmayı kapsar.
Her algoritma adım adım izlenir, kodlanır ve rastgele, sıralı, ters sıralı veri üzerinde süre ölçümleriyle grafikleştirilir.
Böl-fethet ve özyineleme gibi temel teknikleri sıralama üzerinden öğrenirsiniz.
Teorik karmaşıklığı gerçek süre grafikleriyle doğrularsınız.
Veri özelliğine göre uygun algoritmayı seçmeyi öğrenirsiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Değişken, fonksiyon, liste ve sözlük kullanımına dair başlangıç düzeyinde Python bilgisi beklenir.
Python 3.10+ ve VS Code ya da Jupyter Notebook kurulu bir bilgisayar gereklidir.
pip ile paket kurma ve sanal ortam (venv) oluşturma konusunda temel rahatlık faydalıdır.
Örnek veri setleri ve paket kurulumları için internet erişimi olan bir ortam önerilir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Temel ve ileri sıralama algoritmalarını uygulayıp ölçerek kıyaslayabilirsiniz
Stack, queue ve bağlı liste mantığını Big-O ile değerlendirebilirsiniz
Matris ve desen problemlerini iç içe döngülerle çözüp maliyetini yorumlayabilirsiniz
İkili arama, özyineleme ve memoization ile algoritma karmaşıklığını analiz edebilirsiniz
key ve lambda ile özel sıralama ve map/filter dönüşümleri yapabilirsiniz
Doğru veri yapısı, lru_cache ve generator ile kodu hızlandırabilirsiniz
cProfile ve tracemalloc ile darboğazları ölçüp önceliklendirebilirsiniz
BST ve heap yapılarında ekleme, arama ve dolaşım problemlerini çözebilirsiniz
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.
Python doctest eğitimi: docstring örnekleri, çıktı eşleştirme, istisna testi, ELLIPSIS ve seçenek bayrakları, testfile, unittest ve pytest entegrasyonunu 2 günd
Detayları Gör →
Python pytest eğitimi: fixture, parametrize, monkeypatch, marker, hypothesis, pytest-cov, xdist ve CI entegrasyonuyla modern test paketlerini 3 günde kurun.
Detayları Gör →
PySpark eğitimi: Spark mimarisi, DataFrame, Spark SQL, join ve shuffle optimizasyonu, Delta Lake, Structured Streaming ve MLlib ile büyük veriyi 3 günde işleyin
Detayları Gör →
FastAPI eğitimi: Pydantic, Depends, SQLAlchemy, JWT/OAuth2, async, pytest testleri ve Docker dağıtımıyla üretime hazır Python API'sini 3 günde geliştirin.
Detayları Gör →
Python Altair giriş eğitimi: Vega-Lite mantığı, mark ve encoding, veri tipleri, toplulaştırma, katmanlama, seçim ve etkileşimle bildirimsel grafikleri 2 günde ö
Detayları Gör →