Kurs İçeriği:
- Ücret: 30.000 TL
- Eğitmen: Belirtilmemiş
- Süre 3-6 AY
- Dil: Türkçe
- Sertifika: Evet
Python, hızlı öğrenilen ve güçlü projeler geliştirilmesini sağlayan bir programlama dilidir. Temelden ileriye kadar Python öğrenerek veri analizi, web geliştirme, yapay zeka ve daha fazlasında kendini geliştirebilirsin. Code Fırat Yazılım Atölyesi ile sektörde yerini al, Python’un gücünden faydalan!
Ders İçerikleri
- Python nedir? Nerelerde kullanılır?
- Kurulum (Anaconda, VSCode veya Jupyter Notebooks ile çalışma)
- İlk Python kodu, print(), yorum satırları
- Veri tipleri: int, float, str, bool
- Değişkenler ve temel işlemler
- Input/Output işlemleri
- Type casting
- Karar yapıları: if, elif, else
- Karşılaştırma ve mantıksal operatörler
- Döngüler: for, while
- range(), enumerate(), zip()
- Döngülerde break, continue, pass
- Pratik: Mini hesap makinesi, sayı tahmin oyunu
- Listeler (list), Demetler (tuple), Sözlükler (dict), Kümeler (set)
- Veri yapılarında gezinme ve metodları
- Fonksiyonlar: def, parametreler, return
- Scope (lokal/global değişken)
- Lambda fonksiyonlar
- Map, Filter, List Comprehension
- Dosya okuma/yazma (.txt, .csv)
- Try/Except blokları ile hata yakalama
- Exception türleri ve özel hata mesajları
- Örnek: Kayıt dosyası tutan uygulama
- Sınıf ve nesne yapısı
- __init__, self, metot tanımlama
- Kapsülleme (Encapsulation)
- Kalıtım (Inheritance)
- Örnek: Banka hesabı sınıfı, ürün yönetim sistemi
- NumPy dizileri (ndarray) ve veri tipleri
- Dizi oluşturma (arange, linspace, zeros, ones)
- Dizi işlemleri: dilimleme, filtreleme, istatistiksel metotlar
- Broadcasting ve vektörel işlemler
- Örnek: Dizi üzerinden istatistiksel analiz
- Series ve DataFrame yapısı
- CSV/Excel dosyası okuma/yazma
- Filtreleme, gruplama, sıralama, boş değerlerle çalışma
- Veri temizleme ve dönüştürme işlemleri
- Örnek: Anket/veri seti üzerinde analiz
- Grafik türleri: çizgi, sütun, histogram, scatter
- plt.plot(), plt.bar(), plt.hist() gibi temel komutlar
- Seaborn ile daha gelişmiş grafikler (heatmap, boxplot, pairplot)
- Grafik özelleştirme: başlık, etiket, renk, stil
- Örnek: Veri kümesi üzerinden grafikli analiz raporu
- Temel kavramlar: Ortalama, Medyan, Mod, Std Sapma
- Korelasyon, kovaryans, z-score
- Uygulama: Pandas + NumPy ile istatistiksel özet çıkarımı
- Basit regresyon örneği (manuel)
- Gerçek veri setiyle bireysel veya grup projesi
- Veri temizleme, analiz, görselleştirme ve özetleme
- Sonuçların yorumlanması ve kısa sunum hazırlanması
- Mini uygulamalar: not sistemi, basit ATM, veri temizleyici
- Her modül sonunda quiz/test/egzersiz
- Öğrencinin ilerlemesini takip edecek küçük projeler
- Katılımcı Python ile orta düzeyde yazılım yazabilecek
- Veri analizi süreçlerini okuyup yorumlayabilecek
- NumPy, Pandas ve Matplotlib’i pratik şekilde kullanabilecek
- Kendi projelerinde kod yazabilecek ve veri görselleştirebilecek
