Veri Temizleme Eğitimi

Eğitim Hakkında

Pandas ile eksik değer, dedup, aykırı değer ve biçim standardizasyonu

Bu orta seviye eğitim, analiz ve modellemenin en çok zaman alan adımı olan veri temizlemeyi somut tekniklerle öğretir. Eksik değerlerin tespiti (isnull, isna) ve doldurulması (fillna, interpolate, dropna), yinelenen kayıtların bulunması (duplicated, drop_duplicates), aykırı değer analizi (IQR, z-skoru), metin standardizasyonu (strip, lower, regex ile normalizasyon), tarih ve sayısal tip dönüşümleri (to_datetime, astype), kategorik kodlama tutarlılığı ve birleştirme sonrası tutarsızlık kontrolü işlenir. Katılımcı, ham ve dağınık bir veri setini tekrarlanabilir bir temizleme hattıyla analize hazır hale getirir.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar eksik değerden aykırı değer ve biçim standardizasyonuna ilerler.

Seviye

Orta Seviye — Pandas ile eksik değer, yinelenen kayıt, aykırı değer ve tutarsız biçim sorunlarının uygulamalı giderilmesi.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar gerçek kirli CSV ve Excel dosyaları üzerinde Pandas ile adım adım temizleme hattı kurar.

Neden Bu Eğitim?

⏱️Zaman Tasarrufu

Temizlemeyi tekrarlanabilir bir hatta dönüştürüp her yeni veride tekrar elle uğraşmaktan kurtulursunuz.

🎯Güvenilir Analiz

Eksik ve aykırı değerleri doğru ele alarak yanıltıcı sonuçların önüne geçersiniz.

🐼Pandas Ustalığı

Gerçek dünyadaki en yaygın veri sorunlarını Pandas araçlarıyla çözersiniz.

Anahtar Konular

veri temizlemepandaseksik değerdrop_duplicatesaykırı değerIQRto_datetimeveri hazırlamadata cleaningfillna

“Analizin kalitesi, çoğu zaman veriyi temizlemeye ayrılan sabrın kalitesidir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Python Temeli

Temel Python söz dizimi ve değişken/fonksiyon kullanımı beklenir.

2

Pandas Aşinalığı

DataFrame ve Series kavramlarına temel aşinalık faydalıdır.

3

Veri Formatları

CSV ve Excel yapılarına aşinalık yararlıdır.

4

Çalışma Ortamı

Jupyter Notebook veya benzeri bir Python ortamı.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı, eksik ve yinelenen kayıtları tespit edip uygun stratejilerle giderebilir.

Modül 1

Eksik Değer Tespiti

isnull ve isna ile bayrak
notna ve sum ile eksik sayımı
Kolon bazında eksik oranı
Isıl harita ile eksik görselleştirme (missingno)
Eksik türü: MCAR, MAR, MNAR ayrımı
Satır/kolon eksik eşiği belirleme

Modül 2

Eksik Değer Doldurma

dropna ile satır/kolon atma
fillna ile sabit/ortalama/medyan
ffill ve bfill ile ileri/geri doldurma
interpolate ile aradeğerleme
Grup bazlı doldurma (groupby + transform)
Doldurma stratejisinin etkisini değerlendirme

Modül 3

Yinelenen Kayıtlar

duplicated ile tespit
drop_duplicates ile silme
subset ile kolon bazlı yineleme
keep=first/last/False seçimi
Yakın eşleşme (fuzzy) mantığına giriş
Dedup sonrası indeks sıfırlama

Modül 4

Tip ve Bellek Düzeni

dtypes ile tip inceleme
astype ile tip dönüşümü
to_numeric ile hatalı değer yakalama (errors)
category tipiyle bellek kazanımı
downcast ile sayısal optimizasyon
info ve memory_usage ile kontrol

Günün hedefiKatılımcı, aykırı değerleri saptayıp metin ve tarih biçimlerini standardize edebilir.

Modül 1

Aykırı Değer Analizi

describe ile dağılım özeti
IQR yöntemiyle sınır hesabı
Z-skoru ile aykırı tespiti
Kutu grafiği ile görselleştirme
Kırpma (clip) ve kazıma (winsorize)
Aykırıyı silme mi dönüştürme mi kararı

Modül 2

Metin Standardizasyonu

str.strip ve str.lower ile normalizasyon
str.replace ve regex ile temizlik
Türkçe karakter ve boşluk sorunları
str.contains ile desen filtreleme
Kategori birleştirme (map, replace)
Tutarsız etiketleri eşleştirme

Modül 3

Tarih ve Sayı Biçimi

to_datetime ile tarih ayrıştırma
format ve dayfirst parametreleri
Zaman damgası bileşenlerine erişim (dt)
Ondalık/binlik ayracı düzeltme
Para birimi ve yüzde temizliği
Yerel ayara bağlı biçim sorunları

Modül 4

Tekrarlanabilir Temizleme Hattı

pipe ile zincirleme fonksiyonlar
Temizleme fonksiyonlarını modülleştirme
assert ile veri doğrulama kontrolleri
Önce/sonra karşılaştırma raporu
validate parametreli merge kontrolü
Hattı yeni veriye uygulama

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Eksik Değer

Eksik değerleri tespit edip uygun stratejiyle doldurur veya atarsınız.

✅

Dedup

duplicated ve drop_duplicates ile yinelenen kayıtları temizlersiniz.

✅

Aykırı Değer

IQR ve z-skoru ile aykırı değerleri saptar ve ele alırsınız.

✅

Tip Dönüşümü

astype ve to_numeric ile sağlıklı tip dönüşümleri yaparsınız.

✅

Metin Temizliği

str ve regex ile metin alanlarını standardize edersiniz.

✅

Tarih İşleme

to_datetime ile karışık tarih biçimlerini ayrıştırırsınız.

✅

Bellek Yönetimi

category ve downcast ile veri setinin bellek kullanımını düşürürsünüz.

✅

Tekrarlanabilir Hat

pipe ile tekrarlanabilir bir temizleme hattı kurarsınız.

Kimler İçin Uygundur?

Veri analistleri
veri bilimciler
raporlama uzmanları
dağınık veri setleriyle çalışan herkes için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Veri analistleri, veri bilimciler ve dağınık veri setleriyle çalışan raporlama uzmanları için uygundur.

Python bilmem gerekir mi?

Temel Python ve Pandas aşinalığı beklenir; ileri düzey programlama gerekmez.

Hangi araçlar kullanılır?

Pandas, NumPy ve görselleştirme için missingno ile Jupyter ortamı kullanılır.

Eksik değerleri silmek mi doldurmak mı doğru?

Duruma göre değişir; eğitimde eksik türüne (MCAR/MAR/MNAR) göre karar verme ele alınır.

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

VERİ TEMİZLEME EĞİTİMİ