Python Programlama Dili Eğitimi
Python Nedir?
Python, kolay okunabilir sözdizimi, geniş kütüphane desteği ve çok yönlü kullanım alanlarıyla öne çıkan, yüksek seviyeli bir programlama dilidir. Veri analizi, web geliştirme, otomasyon, yapay zeka ve makine öğrenimi gibi pek çok alanda etkin çözümler sunar.
Python Eğitiminin Amacı Nedir?
Eğitim, Python dilinin temel ve ileri seviye özelliklerini detaylı bir şekilde öğretmeyi ve katılımcılara bu dili kullanarak profesyonel uygulamalar geliştirme becerisi kazandırmayı amaçlar. Katılımcılar, veri işleme, otomasyon, nesne yönelimli programlama gibi konularda uzmanlaşarak geniş bir yelpazede projeler üretebilir.
Python Eğitimini Neden Almalısınız?
Bu eğitim, işletmelerin dijital dönüşüm sürecine katkı sağlamak, veri odaklı çözümler geliştirmek ve modern yazılım dünyasına uyum sağlamak isteyen profesyoneller için tasarlanmıştır. Python bilgisi, işletmelere stratejik seviyede yazılım ve veri işleme avantajı sunar.
Kimler Python Eğitimini Alabilir?
- Veri analistleri, veri bilimciler ve yapay zeka uzmanları
- Web ve yazılım geliştiriciler
- Otomasyon ve script yazımıyla ilgilenen IT profesyonelleri
- Programlama alanında kendini geliştirmek isteyenler
Eğitim, yazılım ve veri odaklı projelerde uzmanlaşmak isteyen herkes için uygundur.
Python Eğitiminin Kariyere Yararları Nelerdir?
- Modern yazılım ve veri bilimi projelerinde uzmanlık sağlar.
- Şirketlerin otomasyon, veri analizi ve yapay zeka alanlarında rekabet gücünü artırır.
- Farklı sektörlerde (finans, e-ticaret, sağlık vb.) çalışma olanağı sunar.
- Teknoloji dünyasında aranan bir profesyonel olarak liderlik yapma fırsatı elde edebilirsiniz.
- Daha geniş iş olanakları ve profesyonel statü elde etme imkânı sağlar.
Eğitim Sonunda Hangi Beceriler Kazanılır?
- Python’da temel ve ileri programlama becerileri
- Veri işleme ve analiz kütüphanelerini (Pandas, NumPy vb.) kullanma
- Otomasyon script’leri ve nesne yönelimli programlama yapma
- Veri bilimi ve makine öğrenimi gibi ileri konulara altyapı oluşturma
| Eğitim Süresi | 70 Saat |
|---|---|
| Eğitim Ortamı | Online |
-
Bölüm 1: Kurs Tanıtımı ve Geliştirme Ortamının Kurulumu5Konu ·
-
Kursun genel hedefleri ve kazanımlarıYeni
-
Python ekosistemine girişYeni
-
Anaconda kurulumuYeni
-
Jupyter Notebook kurulumu ve kullanımıYeni
-
Python 3.9+ kurulumuYeni
-
-
2.1 Temel Programlama Kavramları2Konu ·
-
Değişkenler ve veri tipleriYeni
-
Listeler, Tuple, Sözlükler ve SetlerYeni
-
-
2.2 Operatörler3Konu ·
-
Aritmetik, Atama, Karşılaştırma ve Mantıksal OperatörlerYeni
-
Üye Operatörler (in, not in)Yeni
-
Kimlik Operatörleri (is, is not)Yeni
-
-
2.3 Kontrol Akışı2Konu ·
-
Koşul ifadeleri (if, else, elif)Yeni
-
Döngüler (for, while)Yeni
-
-
3.1 Fonksiyonlar3Konu ·
-
Yerleşik fonksiyonlar (Built-in Functions)Yeni
-
Kullanıcı tanımlı fonksiyonlarYeni
-
Lambda ve anonim fonksiyonlarYeni
-
-
3.3 İleri Düzey Fonksiyonlar1Konu ·
-
Map, Filter ve ReduceYeni
-
-
4.1 Numpy Kütüphanesi3Konu ·
-
Numpy dizilerine giriş ve veri tipi işlemleriYeni
-
Dizi manipülasyonu ve hesaplama işlemleriYeni
-
İndeksleme, sıralama ve mantıksal dizilerYeni
-
-
4.2 Pandas Kütüphanesi4Konu ·
-
Seriler (Series) ve DataFrame işlemleriYeni
-
Mantıksal indeksleme ve alt kümelerYeni
-
Gruplama, dönüşüm ve veri birleştirmeYeni
-
Verinin yeniden yapılandırılmasıYeni
-
-
Bölüm 5: Veri Temizleme ve Hazırlama5Konu ·
-
Veri temizleme yöntemleriYeni
-
Eksik veri yönetimi ve doldurmaYeni
-
Kategorik verilerin sayısal hale dönüştürülmesiYeni
-
Normalizasyon ve standartlaştırmaYeni
-
Öznitelik mühendisliği ve seçimiYeni
-
-
Bölüm 6: Makine Öğrenimine Giriş4Konu ·
-
Makine öğrenmesi nedir?Yeni
-
Algoritma türleri: Denetimli ve denetimsiz öğrenmeYeni
-
Scikit-learn kütüphanesi tanıtımıYeni
-
Veri setlerinin eğitim ve test olarak ayrılmasıYeni
-
-
Bölüm 7: Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)10Konu ·
-
7.1 Sınıflandırma AlgoritmalarıYeni
-
Logistic RegressionYeni
-
Decision TreeYeni
-
Random ForestYeni
-
Destek Vektör Makineleri (SVM)Yeni
-
Model değerlendirme: Doğruluk, hassasiyet, F1 skoruYeni
-
7.2 Regresyon AlgoritmalarıYeni
-
Linear RegressionYeni
-
K-Nearest Neighbour (KNN)Yeni
-
Model değerlendirme: Hata metrikleriYeni
-
-
Bölüm 8: Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)7Konu ·
-
8.1 Kümeleme AlgoritmalarıYeni
-
K-MeansYeni
-
Hiyerarşik KümelemeYeni
-
DBSCANYeni
-
8.2 Boyut Azaltımı (Dimensionality Reduction)Yeni
-
PCA (Principal Component Analysis)Yeni
-
LDA (Linear Discriminant Analysis)Yeni
-
-
Bölüm 9: Topluluk Öğrenmesi (Ensemble Learning)5Konu ·
-
9.1 Bagging ve Boosting TeknikleriYeni
-
AdaboostYeni
-
XGBoostYeni
-
9.2 Düzenlileştirme (Regularization)Yeni
-
Ridge ve Lasso RegresyonYeni
-
-
Bölüm 10: Model Optimizasyonu ve Canlıya Alma8Konu ·
-
10.1 Model SeçimiYeni
-
K-Fold Cross ValidationYeni
-
RandomizedSearch ve Grid SearchYeni
-
Bayesian Optimizasyon (Hyperopt)Yeni
-
10.2 Hiper Parametre AyarlarıYeni
-
XGBoost ve diğer algoritmalar için ayarlarYeni
-
10.3 Modelin Canlıya AlınmasıYeni
-
Uygulama entegrasyonuYeni
-
Python Nedir?
Python, kolay okunabilir sözdizimi, geniş kütüphane desteği ve çok yönlü kullanım alanlarıyla öne çıkan, yüksek seviyeli bir programlama dilidir. Veri analizi, web geliştirme, otomasyon, yapay zeka ve makine öğrenimi gibi pek çok alanda etkin çözümler sunar.
Python Eğitiminin Amacı Nedir?
Eğitim, Python dilinin temel ve ileri seviye özelliklerini detaylı bir şekilde öğretmeyi ve katılımcılara bu dili kullanarak profesyonel uygulamalar geliştirme becerisi kazandırmayı amaçlar. Katılımcılar, veri işleme, otomasyon, nesne yönelimli programlama gibi konularda uzmanlaşarak geniş bir yelpazede projeler üretebilir.
Python Eğitimini Neden Almalısınız?
Bu eğitim, işletmelerin dijital dönüşüm sürecine katkı sağlamak, veri odaklı çözümler geliştirmek ve modern yazılım dünyasına uyum sağlamak isteyen profesyoneller için tasarlanmıştır. Python bilgisi, işletmelere stratejik seviyede yazılım ve veri işleme avantajı sunar.
Kimler Python Eğitimini Alabilir?
- Veri analistleri, veri bilimciler ve yapay zeka uzmanları
- Web ve yazılım geliştiriciler
- Otomasyon ve script yazımıyla ilgilenen IT profesyonelleri
- Programlama alanında kendini geliştirmek isteyenler
Eğitim, yazılım ve veri odaklı projelerde uzmanlaşmak isteyen herkes için uygundur.
Python Eğitiminin Kariyere Yararları Nelerdir?
- Modern yazılım ve veri bilimi projelerinde uzmanlık sağlar.
- Şirketlerin otomasyon, veri analizi ve yapay zeka alanlarında rekabet gücünü artırır.
- Farklı sektörlerde (finans, e-ticaret, sağlık vb.) çalışma olanağı sunar.
- Teknoloji dünyasında aranan bir profesyonel olarak liderlik yapma fırsatı elde edebilirsiniz.
- Daha geniş iş olanakları ve profesyonel statü elde etme imkânı sağlar.
Eğitim Sonunda Hangi Beceriler Kazanılır?
- Python’da temel ve ileri programlama becerileri
- Veri işleme ve analiz kütüphanelerini (Pandas, NumPy vb.) kullanma
- Otomasyon script’leri ve nesne yönelimli programlama yapma
- Veri bilimi ve makine öğrenimi gibi ileri konulara altyapı oluşturma
Impress Akademi Sertifika Programı
E-Devletten Görüntülenebilir Sertifika
Eğitim sonunda verilen e-devlet onaylı sertifikalar, resmi olarak geçerliliğe sahiptir ve kariyerinizde güçlü bir referans oluşturur.
- Resmi geçerliliğe sahip
- E-devlet sistemine entegre
- Resmi başvurularda kullanılabilir
Sertifier Onaylı Dijital Sertifika
Sertifier altyapısı ile hazırlanan dijital sertifikalarımız, kişiye özel seri numarasıyla oluşturulur ve dijital kütüphanenize eklenir.
- Kişiye özel seri numarası
- LinkedIn entegrasyonu
- PDF formatında indirilebilir
- Dijital kütüphane erişimi