GörselleştirmeİstatistikPythonVeri AnaliziVeri Bilimi

Python ile Veri Görselleştirme Eğitimi (Türkçe- Ücretsiz)

7 bölümden oluşan Türkçe olan ücretsiz veri görselleştirme eğitimi Python, Veri Bilim, Görselleştirme Araçları, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme, İstatistik, Yapay Zeka konularını da kapsıyor.  Eğitimin hedef kitlesi ise Pyton’da, veri görselleştirmede uzmanlaşmak isteyenleri kapsıyor. Kaggle Master’da ders veren Kaan Can Yılmaz’ın 7 saat süren ücretsiz eğitimine buradan giriş yapabilirsiniz.

Kaan Can Yılmaz udemy.com’da yaptığı kurs açıklaması ise şöyle:

Bu kurs 7 bölümlük nihai hedefimizin üçüncü bölümünü oluşturmaktadır. 

  • Python: Python Sıfırdan Uzmanlığa Programlama (1)
  • Data Science ve Python: Sıfırdan Uzmanlığa Veri Bilimi (2)
  • Visualization Tools (Görselleştirme Araçları)
  • Machine Learning (Makine Öğrenmesi)
  • Deep Learning (Derin Öğrenme)
  • Statistical Learning (İstatistik)
  • Artificial Intelligence (Yapay Zeka)

Data Visualization(veri görselleştirme) kursunda hem Python dili ile veri görselleştirmenin nasıl yapıldığını hem de asıl hedefimiz olan yapay zeka konusuna temel oluşturacak bilgiler öğreneceğiz.

Data Science kursu içeriği:

  • Giriş
    • Soru – Cevap
    • Spyder Ekstra
    • Data Analytics vs Data Science
    • Visualization Nedir?
    • Kaggle
    • En Çok Kullanılan Görselleştirme Araçları
  • Seaborn Görselleştirme Kütüphanesi
    • Bar – Point – Joint – Pie – Lm – Kde – Violin – Heatmap – Swarm – Pair – Count Plots
  • Plotly Görselleştirme Kütüphanesi
    • Line – Scatter – Bar – Pie – Bubble – Histogram – Word Cloud – Box – Scatter Matrix – Inset – 3D – Subplots – Map – Animation Plots
  • Rare (Nadir) Visualization Tools ve Kütüphaneleri
    • Matrix and Box Plot (Missingno)
    • Parallel Plots (Pandas)
    • Network Charts (networkx)
    • Venn Diagram (matplotlib)
    • Donut Plot (matplotlib)
    • Spyder Chart (matplotlib)
    • Cluster Map (seaborn)
    • Inset Plot (plotly)
    • 3D Plot (plotly)
  • Sonuç
    • Ne Yaptık Ne Yapacağız

 

Gereklilikler nelerdir?

  • Önceden “Python: Sıfırdan Uzmanlığa Programlama (1)” kursunun alınmış olması yada python temellerinin bilinmesi gerekli!
  • İnternet bağlantılı bir bilgisayara sahip olmak
  • Hedefler ve gelecekle ilgili büyük ve güzel hayaller
  • Son olarak da veri bilimine ve yapay zekaya karşı duyulan bir tutku bu kursu almak için yeterlidir.

Bu kurs bana ne katacak?

  • Artık CV’nize gönül rahatlığıyla “Data Science and Visualization” yeteneğini ekleyebileceksiniz
  • Ders sonunda yapacağımız proje ile tüm dünyaya yayın yapacaksınız
  • Farklı görselleştirme teknikleri ile hem veriyi anlamanız kolaylaşacak hem de data science alanında vizyonunuz genişleyecek
  • Veri görselleştirme temel kütüphanelerinden olan matplotlib, seaborn ve plotly konusunda uzmanlaşacaksınız
  • Nihai hedefimiz olan Yapay Zeka kursuna bir adım daha yaklaşmış olacaksınız.

Hedef kitlesi nedir?

  • Python dilinde uzmanlaşmak isteyenler
  • Data Science (veri bilimi) alınında uzmanlaşmak isteyenler
  • Eğitim ya da kariyerini veri bilimi(data science), makine öğrenmesi (machine learning) yada yapay zeka(artificial intelligence) alanlarında başlamak yada sürdürmek isteyenler
  • Data Visualization (veri görselleştirme) alanında uzmanlaşmak isteyenler

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

*