Yönetim Mühendisleri için Python Eğitimi

Eğitim Hakkında

Yönetim mühendisliği problemlerini Python araçlarıyla modelleyin.

Eğitim Python temelleri ve pandas ile başlar; üretim KPI'ları (OEE, fire, duruş), istatistiksel proses kontrolü, SciPy ile eğri uydurma ve optimizasyon, PuLP ve OR-Tools ile doğrusal/tamsayılı programlama, SimPy ile kuyruk ve süreç simülasyonu, Monte Carlo risk analizi ve openpyxl ile otomatik Excel raporlamayı yönetim mühendisliği problemleri üzerinden işler.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; sabah kavram ve vaka, öğleden sonra Python uygulaması; son gün vaka çalışması sunumu.

Seviye

Orta Seviye — endüstri ve yönetim mühendisliği problemleri için Python: veri analizi, optimizasyon, simülasyon ve raporlama

Öğrenme Metodu

Her konu, bir üretim, stok veya hizmet sistemi vaka çalışmasıyla Python'da modellenir.

Neden Bu Eğitim?

🎯Problem Odaklı

Üretim planlama, stok ve kuyruk problemlerini doğrudan Python'da modellersiniz.

🛠️Karar Desteği

Optimizasyon ve simülasyon sonuçlarını senaryo karşılaştırmalarıyla sunarsınız.

📈Otomatik Raporlama

Excel ve grafik çıktılarını tek tıkla üretilen raporlara dönüştürürsünüz.

Anahtar Konular

yönetim mühendisliği Pythonendüstri mühendisliği PythonPuLP optimizasyonSimPy simülasyonPython Excel raporlamaüretim planlama PythonOEE analiziistatistiksel proses kontrolü

“Mühendis modeli kurar; Python onu ölçeklendirir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Mühendislik temeli

Olasılık, istatistik ve doğrusal programlama kavramlarına aşinalık beklenir.

2

Excel

Excel ve Solver kullanım deneyimi faydalıdır.

3

Programlama

Önceden Python bilgisi gerekmez; temeller eğitimde işlenir.

4

Ortam

Python 3.10+, JupyterLab, pandas, scipy, pulp ve simpy kurulu olmalıdır.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı Python ve pandas ile mühendislik verisini hazırlar ve görselleştirir.

Modül 1

Python Dil Temelleri

Değişkenler, int/float/str/bool türleri ve f-string biçimlendirme
list, tuple, set ve dict veri yapıları ile kapsamlar (comprehension)
if/elif/else, for, while ve break/continue kontrol akışı
Fonksiyon tanımı, varsayılan argüman, *args/**kwargs ve lambda
Modüller, import yapısı ve standart kütüphaneye genel bakış
PEP 8 stil kuralları ve docstring yazımı

Modül 2

pandas Series ve DataFrame

Series ve DataFrame oluşturma, index ve columns yapısı
read_csv, read_excel, read_json ve read_sql ile veri yükleme (sep, dtype, parse_dates)
head, info, describe, value_counts ve memory_usage ile ilk keşif
loc, iloc, at ve boolean indeksleme ile satır/sütun seçimi
query ve eval ile okunabilir filtre ifadeleri
to_csv, to_parquet ve to_excel ile çıktı üretimi

Modül 3

Veri Temizleme ve Dönüştürme

isna, fillna, dropna ve interpolate ile eksik değer stratejileri
duplicated ve drop_duplicates ile mükerrer kayıt tespiti
astype, to_numeric, to_datetime ve category dtype dönüşümleri
str erişimcisi ile metin temizliği: strip, replace, extract, split
apply, map, assign ve np.where ile türetilmiş sütunlar
IQR ve z-skoru ile aykırı değer tespiti ve winsorize yaklaşımı

Modül 4

matplotlib ve seaborn ile Görselleştirme

Figure, Axes ve subplots nesne modeli
Çizgi, çubuk, dağılım ve histogram grafiklerinin uygun kullanım alanları
seaborn ile boxplot, violinplot, heatmap ve pairplot
Eksen etiketi, renk paleti, anotasyon ve stil (style context)
Renk körlüğüne duyarlı palet seçimi ve okunabilirlik kuralları
savefig ile PNG/SVG/PDF çıktısı ve dpi ayarı

Günün hedefiKatılımcı optimizasyon ve simülasyon modelleri kurar ve yorumlar.

Modül 1

SciPy ile Mühendislik Hesapları

scipy.interpolate ile interp1d ve eğri uydurma (curve_fit)
scipy.integrate: quad, trapezoid ve solve_ivp
scipy.optimize: minimize, root ve least_squares
scipy.linalg ile lineer denklem sistemleri
scipy.stats ile dağılım uydurma ve güvenilirlik analizleri
Birim yönetimi (pint) ve sayısal hassasiyet

Modül 2

Optimizasyon ve Karar Modelleri

Doğrusal programlama: karar değişkeni, kısıt ve amaç fonksiyonu
PuLP ile üretim planlama ve karışım problemleri
Tamsayılı programlama: sırt çantası ve atama problemi
OR-Tools ile araç rotalama ve çizelgeleme
Duyarlılık analizi ve gölge fiyat yorumu
Sonuçların pandas ve grafiklerle raporlanması

Modül 3

Simülasyon ve Süreç Modelleme

Kesikli olay simülasyonu ve SimPy ortamı, kaynak ve süreç
Kuyruk modelleri (M/M/1) ve bekleme süresi analizi
Monte Carlo ile risk ve maliyet belirsizliği
Girdi dağılımı seçimi ve rastgele sayı üretimi
Çoklu çalıştırma, güven aralığı ve ısınma süresi
Senaryo karşılaştırma ve karar desteği raporu

Modül 4

Hipotez Testleri

Sıfır/alternatif hipotez, p-değeri, tip I ve tip II hata
ttest_1samp, ttest_ind ve ttest_rel ile ortalama karşılaştırmaları
Tek yönlü ANOVA, Tukey HSD ve varsayım kontrolleri (Levene)
Ki-kare bağımsızlık testi ve beklenen frekans tablosu
Mann-Whitney U ve Wilcoxon gibi parametrik olmayan testler
Çoklu karşılaştırma düzeltmeleri: Bonferroni ve Benjamini-Hochberg

Günün hedefiKatılımcı KPI ve SPC analizlerini otomatik raporlar ve vaka çalışması sunar.

Modül 1

Mühendislik Verisi, Excel ve Raporlama

CSV/Excel sensör verisi okuma, birim ve zaman damgası düzenleme
Üretim KPI'ları: OEE, fire oranı, duruş süreleri
İstatistiksel proses kontrolü: X-bar, R ve kontrol limitleri
Pareto, kök neden ve trend grafikleri
openpyxl ile otomatik Excel raporu ve grafik
Yönetici özeti: Jupyter'dan HTML/PDF rapor

Modül 2

Excel, Word ve PDF Otomasyonu

openpyxl ile Excel okuma/yazma, biçimlendirme ve formül ekleme
pandas ile çoklu çalışma sayfası birleştirme
python-docx ile şablondan Word raporu oluşturma
PyPDF2/pypdf ile PDF birleştirme, bölme ve metin çıkarma
Jinja2 şablonlarıyla toplu belge üretimi
Üretilen raporların klasör yapısında arşivlenmesi

Modül 3

Korelasyon ve Regresyon Analizi

Pearson, Spearman ve Kendall korelasyonları
statsmodels OLS ile basit ve çoklu doğrusal regresyon
Summary çıktısı: R-kare, F-istatistiği, katsayı güven aralıkları
Kalıntı analizi, heteroskedastisite (Breusch-Pagan) ve çoklu doğrusal bağlantı (VIF)
Kategorik değişkenler için dummy kodlama ve etkileşim terimleri
Lojistik regresyonla ikili sonuçların modellenmesi

Modül 4

Bitirme Projesi ve Kod Gözden Geçirme

Gereksinim analizi, kullanıcı hikâyeleri ve proje iskeleti
Katmanlı mimari: veri, servis ve arayüz ayrımı
Birim test, entegrasyon testi ve coverage hedefi
Git dal akışı ve pull request ile kod incelemesi
Dokümantasyon: README, docstring ve Sphinx/mkdocs
Proje sunumu ve iyileştirme planı

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Python temelleri

Python'un veri türleri, akış kontrolü ve fonksiyonlarını rahatça kullanabilirsiniz

⚙️

pandas veri yapıları

Series ve DataFrame ile tabular veriyi yükleyip inceleyebilirsiniz

🔍

Statik grafikler

matplotlib ve seaborn ile yayına hazır grafikler üretebilirsiniz

📊

Sayısal hesaplama

scipy ile interpolasyon, integral ve diferansiyel denklem çözümü yapabilirsiniz

🧩

Simülasyon

SimPy ve Monte Carlo ile kuyruk ve süreç simülasyonu kurabilirsiniz

🚀

Hipotez testi

t-testi, ANOVA ve ki-kare testlerini doğru senaryoda uygulayabilirsiniz

🔒

Ofis otomasyonu

openpyxl, python-docx ve PDF kütüphaneleriyle rapor üretimini otomatikleştirebilirsiniz

📦

Regresyon analizi

statsmodels ile doğrusal regresyon kurup çıktısını yorumlayabilirsiniz

Kimler İçin Uygundur?

Endüstri ve yönetim mühendisleri
üretim planlama ve operasyon uzmanları
lojistik
kalite sorumluları

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Endüstri ve yönetim mühendisleri, üretim planlama ve operasyon uzmanları, lojistik ve kalite sorumluları. Ön bilgi beklentileri için eğitimin ön koşullar bölümüne bakabilirsiniz.

Python bilmeden katılabilir miyim?

Evet. İlk gün Python temelleri mühendislik örnekleriyle verilir.

Excel Solver yerine Python mı kullanmalıyım?

Python büyük ve tekrarlanabilir modeller, senaryo analizi ve otomasyon için güçlüdür; Solver ile karşılaştırma eğitimde yapılır.

Eğitim sonunda sertifika verilir mi?

Katılım ve başarı koşullarını yerine getiren katılımcılara Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Eğitim uygulamalı mı ilerliyor?

Her konu, bir üretim, stok veya hizmet sistemi vaka çalışmasıyla Python'da modellenir. Süre 3 gündür; her gün dört modül işlenir.

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

YÖNETİM MÜHENDİSLERİ İÇİN PYTHON EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Anahtar Konular

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Python Dil Temelleri

pandas Series ve DataFrame

Veri Temizleme ve Dönüştürme

matplotlib ve seaborn ile Görselleştirme

SciPy ile Mühendislik Hesapları

Optimizasyon ve Karar Modelleri

Simülasyon ve Süreç Modelleme

Hipotez Testleri

Mühendislik Verisi, Excel ve Raporlama

Excel, Word ve PDF Otomasyonu

Korelasyon ve Regresyon Analizi

Bitirme Projesi ve Kod Gözden Geçirme

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Analyzing Data Using Python: Cleaning & Analyzing Data in Pandas Eğitimi

Analyzing Data Using Python: Data Analytics Using Pandas Eğitimi

Analyzing Data Using Python: Filtering Data in Pandas Eğitimi

Analyzing Data Using Python: Importing, Exporting, & Analyzing Data With Pandas Eğitimi

API and API Design with Python Eğitimi