Colab'da Python ile veriyi görselleştir
Google Colab'da pandas ile veri keşfi ve temizliği, Matplotlib ve Seaborn ile istatistiksel grafikler ve Plotly ile etkileşimli görseller üreterek Python tabanlı veri görselleştirmeyi öğreten uygulamalı eğitim.
pandas, Matplotlib, Seaborn ve Plotly ile görselleştirme
Bu eğitim, Google Colab ortamında Python ile veri görselleştirmeyi uçtan uca öğretir. Colab arayüzü, notebook hücreleri, veri yükleme (Drive, CSV, URL) ve pandas ile keşif (groupby, pivot, temizlik) işlenir. Matplotlib ile temel grafikler (line, bar, scatter, histogram), figür/eksen (figure/axes) kontrolü, Seaborn ile istatistiksel görseller (boxplot, violin, heatmap, pairplot, regplot) ve stil, Plotly ile etkileşimli grafikler (hover, zoom) ele alınır. Çok panelli figürler (subplots), tema ve renk paleti, grafik dışa aktarma ve notebook paylaşımı uygulamalı gösterilir. Katılımcı kod ile tekrarlanabilir ve etkileşimli görseller üretebilir.
3 Gün. Her gün dört modül; Colab ve pandas'tan Seaborn/Plotly etkileşimli görsellere ilerlenir.
Orta Seviye — Google Colab'da Python (pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly) ile veri görselleştirme.
Katılımcılar Google Colab defterlerinde gerçek veri setleriyle kod yazarak grafikleri adım adım üretir.
Colab ile tarayıcıda, kurulum yapmadan kod yazarsınız.
pandas ile veriyi keşfedip esnek grafikler üretirsiniz.
Plotly ile hover/zoom'lu etkileşimli görseller kurarsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Temel Python sözdizimi ve değişken/fonksiyon bilgisi beklenir.
Tablo/DataFrame kavramına aşinalık faydalıdır.
Colab için bir Google hesabı gerekir.
CSV örnek veri seti yararlıdır.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Colab'da notebook kurar, veri yüklersiniz.
pandas ile veriyi keşfeder ve temizlersiniz.
Matplotlib ile temel grafikleri kontrol edersiniz.
Çok panelli figürler oluşturursunuz.
Seaborn ile istatistiksel görseller üretirsiniz.
Plotly ile etkileşimli grafikler kurarsınız.
Kod ile keşifsel veri analizi yaparsınız.
Görselleri dışa aktarır ve paylaşırsınız.
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.
Qlik Sense son kullanıcı eğitimi: hub gezinimi, associative seçim, filtre, kişisel sheet, görsel oluşturma ve paylaşımı öğrenin.
Detayları Gör →
Qlik Sense Enterprise'da QVD katmanlı ETL, associative model, Set Analysis, görsel geliştirme, section access ve QMC yayınını öğrenin.
Detayları Gör →
Qlik Sense son kullanıcı eğitimi: keşif, associative seçim, filtre, Insight Advisor, kişisel sheet ve story ile içgörü paylaşımı.
Detayları Gör →
QlikView tasarımı: sheet ve list box, grafik nesneleri, ifadeler, Set Analysis, bookmark, button ve trigger ile etkileşimi öğrenin.
Detayları Gör →
QlikView geliştirme: LOAD script'i, associative model, QVD katmanlama, incremental load, master calendar ve Set Analysis'i öğrenin.
Detayları Gör →