Excel, VBA ve Python ile Veri Analitiği

Eğitim Hakkında

Sıfırdan Excel, VBA ve Python ile veri analitiği

Eğitim, veri analitiğine sıfırdan başlayanlara üç aracı birlikte öğretir: Excel formülleri, tablolar ve PivotTable, VBA ile makro kaydı, Sub ve Function, Range nesnesi, döngüler ve UserForm, Python temelleri, pandas ile okuma, temizleme ve gruplama, Matplotlib ile görselleştirme, xlwings ile Excel-Python entegrasyonu ve hangi işte hangi aracın seçileceği.

Süre ve Format

4 Gün. Her gün dört modül; 1. gün Excel ile Veri Analizi Temelleri; 2. gün VBA ile Otomasyon; 3. gün Python ve pandas ile Analiz; 4. gün Entegrasyon ve Proje. Her modül uygulamalı alıştırmalarla pekiştirilir.

Seviye

Başlangıç Seviye — Excel, VBA ve Python'u birlikte kullanarak veri analitiğine sıfırdan başlamayı kapsar.

Öğrenme Metodu

Aynı veri seti önce Excel ve VBA ile, sonra Python ile analiz edilerek araçlar karşılaştırmalı öğretilir.

Neden Bu Eğitim?

🎯Üç araç tek eğitimde

Excel, VBA ve Python arasındaki geçişi öğrenerek hangi işte hangi aracı kullanacağınızı bilirsiniz.

🛠️Sıfırdan başlayın

Kodlama deneyimi gerekmez, Excel bilginiz üzerine inşa edersiniz.

📈Hemen uygulanabilir

Günlük raporlama işlerinizi makro ve betiklerle otomatiğe bağlarsınız.

Anahtar Konular

excel vba pythonveri analitiğivba makropandasxlwingspivot tablepython excelveri analizi başlangıçexcel otomasyonmatplotlib

“Doğru araç, doğru iş için seçilir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Bilgisayar kullanımı

Dosya yönetimi ve temel işletim sistemi bilgisi yeterlidir; programlama deneyimi gerekmez.

2

Python kurulumu

Python 3.10 veya üzeri ile VS Code ya da PyCharm yüklü bir dizüstü/masaüstü bilgisayar eğitime getirilmelidir.

3

Mantıksal düşünme

Adım adım problem çözme isteği ve temel aritmetik bilgisi eğitimden alınacak verimi artırır.

4

Düzenli pratik

Her günün sonunda verilen kısa alıştırmaları çözmek için günde yarım saat ayırmak önerilir.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı Excel'de veriyi temizler, formüllerle ve PivotTable ile özetler.

Modül 1

Veri Analitiği Süreci

CRISP-DM benzeri analiz yaşam döngüsü ve soru tanımlama
Python ortamı: venv, Jupyter, pandas, numpy ve SQL bağlantısı
Veri kaynakları: CSV, API, veritabanı ve veri ambarı
Veri kalitesi kontrol listesi
Bulguların hikâyeleştirilmesi ve paydaş sunumu
Tekrar üretilebilirlik: sürüm kontrolü ve notebook disiplini

Modül 2

Biçimlendirme ve Formüller

Font, dolgu, kenarlık, hizalama ve birleştirilmiş hücreler
Sütun genişliği, satır yüksekliği ve dondurulmuş bölmeler
Koşullu biçimlendirme (ColorScale, CellIsRule)
Veri doğrulama (açılır liste) ve filtre uygulama
SUM, VLOOKUP, XLOOKUP formüllerini Python'dan yazma
Adlandırılmış aralıklar ve Excel tablosu (Table) oluşturma

Modül 3

DataFrame ve Series Temelleri

Series ve DataFrame oluşturma: sözlükten, listeden, numpy dizisinden
index, columns, dtypes, shape ve values nitelikleri
head(), tail(), info(), describe() ile ilk keşif
Sütun seçimi df["a"], df[["a","b"]] ve nitelik erişimi farkı
Yeni sütun hesaplama ve vektörel işlemler
Index kavramı, set_index() ve reset_index()

Modül 4

Veri Setini Tanıma

Veri sözlüğü, birim ve kaynak sorgulama
shape, info, describe(include="all") ile hızlı özet
Eksik veri haritası ve yüzde hesabı
Veri tipi uyumsuzlukları ve tarih/sayı sütunlarının tespiti
Kardinalite ve benzersiz değer sayıları
Analiz sorularını yazılı hale getirme

Günün hedefiKatılımcı VBA ile tekrar eden işleri makrolarla otomatikleştirir.

Modül 1

Excel VBA Temelleri

VBA düzenleyicisi, modül, makro kaydı ve Sub/Function farkı
Değişkenler, veri tipleri ve Option Explicit
Range, Cells, Worksheets nesne modeli
If, Select Case, For Each ve Do While döngüleri
MsgBox, InputBox ve UserForm ile etkileşim
On Error ile hata yönetimi ve Debug penceresi

Modül 2

VBA ile Veri Otomasyonu

Son dolu satırı bulma (End(xlUp)) ve dinamik aralıklar
Veri temizleme, süzme ve kopyalama makroları
Birden fazla çalışma kitabını birleştirme makrosu
Dictionary nesnesi ile tekilleştirme ve gruplama
Ekran güncellemesini kapatarak hızlandırma (ScreenUpdating)
Makro güvenliği ve .xlsm dosya yönetimi

Modül 3

if / elif / else Yapısı

if bloğunun girinti kuralı ve iki nokta sözdizimi
elif zincirinde koşulların sırası ve ilk eşleşmenin kazanması
else dalının varsayılan durum olarak kullanımı
Not aralığı, vergi dilimi ve kargo ücreti gibi çok dallı örnekler
IndentationError ve SyntaxError mesajlarını okuyarak hata ayıklama
Tek satırlık koşullu ifade (ternary: a if koşul else b) ve okunabilirlik sınırı

Modül 4

for Döngüsü ve range()

for öğe in iterable sözdizimi ve iterable/iterator ayrımı
range(başlangıç, bitiş, adım) ile sayı dizileri ve negatif adım
Liste, string, tuple ve sözlük üzerinde dolaşma
Toplam, ortalama, en büyük değer bulma kalıpları
Döngü değişkeninin kapsamı ve döngü sonrası değeri
Çarpım tablosu ve yıldız deseni gibi temel alıştırmalar

Günün hedefiKatılımcı Python ve pandas ile veriyi okur, temizler ve görselleştirir.

Modül 1

Veri Okuma: CSV, Excel ve JSON

pd.read_csv parametreleri: sep, encoding, usecols, dtype, parse_dates, nrows
Büyük dosyalarda chunksize ile parça parça okuma
pd.read_excel ile sayfa seçimi, header satırı ve openpyxl motoru
pd.read_json ve json_normalize ile iç içe JSON düzleştirme
pd.read_sql ile veritabanından sorgu sonucu okuma
Türkçe karakter ve ondalık ayıracı sorunları: encoding="utf-8-sig", decimal=","

Modül 2

Veri Temizleme

Eksik değerler: fillna, dropna, interpolate ve ffill
astype ile tip dönüşümü, pd.to_numeric(errors="coerce") ve pd.to_datetime
str.strip, replace, lower ile metin temizliği
Aykırı değer tespiti: IQR ve z-skoru yöntemleri
rename, drop ve sütun sırası düzenleme
Kategorik tip (category) ile bellek tasarrufu

Modül 3

Gruplama ve Özetleme

groupby ile böl-uygula-birleştir (split-apply-combine) mantığı
agg ile çoklu istatistik ve adlandırılmış toplama (named aggregation)
transform ile grup içi yüzde ve standardizasyon
pivot_table ve crosstab ile çapraz tablolar
value_counts(normalize=True) ve nunique() ile dağılım
Rolling ve expanding pencereleriyle hareketli ortalama

Modül 4

Veri Görselleştirme

Matplotlib figure/axes yapısı ve plot() kısayolları
Çizgi, çubuk, dağılım (scatter) ve histogram seçimi
Seaborn ile boxplot, heatmap ve pairplot
Eksen etiketi, başlık, lejant ve renk paleti ayarları
Alt grafikler (subplots) ile çoklu panel
Grafiği PNG/SVG olarak kaydetme ve rapora ekleme

Günün hedefiKatılımcı Excel, VBA ve Python'u birlikte kullanan bir rapor projesini tamamlar.

Modül 1

Python ile VBA Birlikteliği

xlwings ile VBA'dan Python fonksiyonu çağırma (RunPython)
Python tarafında UDF (kullanıcı tanımlı fonksiyon) yazma
VBA'nın yetersiz kaldığı işlerin Python'a taşınması
Veri akışı: Excel -> pandas -> Excel döngüsü
Hata ayıklama: Python hatalarının Excel'e yansıtılması
Hangi işte VBA, hangisinde Python tercih edilmeli ölçütleri

Modül 2

Excel Otomasyonu ve Entegrasyon

xlwings ile açık Excel uygulamasını kontrol etme ve makro çağırma
pandas ile onlarca Excel dosyasını toplu birleştirme (glob)
Parola korumalı veya bozuk dosyalarla hata yönetimi
Zamanlanmış çalıştırma: Windows Görev Zamanlayıcı ve cron
smtplib ile raporu otomatik gönderme
Excel formüllerinin Python/pandas karşılığı: SUMIF, COUNTIF, PivotTable

Modül 3

Kapsam Projesi ve Sunum

Gerçekçi bir satış/müşteri veri seti ile uçtan uca analiz
KPI tanımı: gelir, müşteri kaybı (churn), sepet büyüklüğü
Kohort ve RFM segmentasyonu temel yaklaşımı
Matplotlib/Seaborn ile yönetici panosu görselleri
Bulgu ve öneri raporu hazırlama
Proje sunumu ve geri bildirim oturumu

Modül 4

Grafik, Görsel ve Raporlama

openpyxl.chart ile çubuk, çizgi ve pasta grafik
Grafik eksenleri, başlık ve veri serisi referansları
Pandas DataFrame'i biçimlendirilmiş sayfaya aktarma
XlsxWriter ile gelişmiş biçim ve grafik üretimi
Görsel ekleme (matplotlib PNG) ve sayfa düzeni
Aylık rapor şablonunu doldurup e-postaya hazırlayan otomasyon

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Analitik Süreç

Soru tanımından sunuma uzanan veri analitiği yaşam döngüsünü yönetebilirsiniz

🔧

DataFrame Temelleri

Series ve DataFrame yapılarını kurup ilk keşif komutlarıyla veriyi tanıyabilirsiniz

📊

VBA Temelleri

Makro kaydedip VBA kodunu okuyarak Sub, Function ve nesne modelini kullanabilirsiniz

🧩

Koşullu Akış

if, elif ve else zincirlerini doğru girintiyle kurarak çok dallı kararları yazabilirsiniz

🚀

Veri Temizleme

Eksik, hatalı tipli ve aykırı verileri temizleyip analize hazır hale getirebilirsiniz

🔍

Veri Görselleştirme

Matplotlib ve Seaborn ile amaca uygun, okunaklı grafikler hazırlayabilirsiniz

🛡️

Excel Otomasyonu

Çok dosyalı birleştirme ve zamanlanmış rapor süreçlerini otomatikleştirebilirsiniz

📌

Excel Grafik ve Rapor

Grafikli, biçimli Excel raporlarını otomatik üretebilirsiniz

Kimler İçin Uygundur?

Veri analitiğine yeni başlayanlar
Excel kullanıcıları
kariyerini analitiğe yönlendirmek isteyen çalışanlar

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Veri analitiğine yeni başlayanlar, Excel kullanıcıları ve kariyerini analitiğe yönlendirmek isteyen çalışanlar.

Eğitim sonunda sertifika verilir mi?

Eğitimi tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası almaya hak kazanır; sertifika DVA'nın kendi katılım ve başarı belgesidir.

Eğitim için hangi yazılımlar gereklidir?

Python 3.10 veya üzeri, bir kod editörü (VS Code ya da PyCharm) ve eğitimin konusuna göre listelenen paketler yeterlidir; kurulum adımları ilk oturumda birlikte kontrol edilir.

Hiç kod bilmeden katılabilir miyim?

Evet, eğitim "temelden başlayarak" tasarlanmıştır; Excel kullanımı yeterlidir.

VBA hâlâ öğrenmeye değer mi?

Excel içi otomasyonda VBA yaygındır; eğitimde VBA ve Python karşılaştırılıp ne zaman hangisinin seçileceği anlatılır.

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

EXCEL, VBA VE PYTHON İLE VERİ ANALİTİĞİ - TEMELDEN BAŞLAYARAK EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Anahtar Konular

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Veri Analitiği Süreci

Biçimlendirme ve Formüller

DataFrame ve Series Temelleri

Veri Setini Tanıma

Excel VBA Temelleri

VBA ile Veri Otomasyonu

if / elif / else Yapısı

for Döngüsü ve range()

Veri Okuma: CSV, Excel ve JSON

Veri Temizleme

Gruplama ve Özetleme

Veri Görselleştirme

Python ile VBA Birlikteliği

Excel Otomasyonu ve Entegrasyon

Kapsam Projesi ve Sunum

Grafik, Görsel ve Raporlama

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Python - Using Pandas to Work with Series & DataFrames Eğitimi

Python Awareness for All Eğitimi

Python Classes & Inheritance: Advanced Functionality Using Python Classes Eğitimi

Python Classes & Inheritance: Getting Started with Classes in Python Eğitimi

Python Classes & Inheritance: Introduction Eğitimi