Python Mucizesi - Temelden Uzmanlığa (FULL Paket)

Python dilini tüm yönleri ile öğrenin

Ratings: 4.43 / 5.00




Description

Python Mucizesi - Temelden Uzmanlığa (Full Paket) eğitimine hoş geldiniz.

Bu eğitim, diğer tüm Python eğitimlerimi içeren bir tam dolu pakettir. Bu eğitimi satın aldığınızda diğer Python paketlerimi satın almanıza gerek kalmamakla birlikte ileride başka Python eğitimleri yayınladığımda bu eğitimlerin içerikleri otomatik olarak buraya da eklenecektir.

Bilindiği gibi yazılım dillerinde çok kod olduğu için yeni öğrendiğiniz bilgiler eski bilgileri unutmanıza yol açar. Bu eğitimde bu sorun kökten giderilmiştir. Bu kapsamsa şu hususlar uygulanmıştır:

  1. Eğitim içerikleri bol örnekler ile yapılmıştır. O kadar çok örnek vardır ki, öğrendiklerinizi aradan uzun zaman geçse bile gözünüz kapalı tekrar yapabilirsiniz.

  2. Eğitimin tüm içerikleri not olarak size sunulmaktadır. Böylece tekrar etmek istediğinizde videoları yeniden izlemenize gerek yoktur. Notlara göz atmanız yeterlidir. Bu notlar WORD olarak verildiği için telefonunuz dahil her yerden okuyabilirsiniz.

  3. Tüm örnekler gerçek hayattan örneklerdir.

  4. Her adımda yeni kodlar öğretilirken çok örnek yapmanın yanında geçmişte öğrendiğiniz kodlar ile birleştirerek konuları anlatıyoruz.

  5. Eğitimde kod anlatımının yanında özellikle strateji geliştirme konusu da çok detaylı şekilde anlatılmaktadır.


EĞİTİM İÇERİĞİ:

Giriş

  1. Python Ortamının Kurulumu

Temel Python

  1. Python Genel Yapısı

  2. Basit Metin İşlemleri ve Not Alma İşlemleri

  3. Python'da Metinler, Sayılar ve Türler

  4. Değişkenler

  5. Print Fonksiyonu

  6. PRINT Fonksiyonu ile Dosyaya Veri Yazdırmak

  7. PRINT Fonksiyonunda Özel Karakterler

Python ile Kodlama

  1. Veri Girişi ve Input Fonksiyonu

  2. Koşullar (IF Komutu)

  3. Koşul Komutları

  4. Operatörler

  5. Örnek Uygulamalar: Veri Girişi, Koşullar ve Operatörler

Python Dilinde Diziler ve Büyük Veri İşlemleri

  1. Listeler (Lists)

  2. Liste İşlemleri

  3. Liste Fonksiyonları

  4. Sözlükler (Dictionaries)

  5. Sözlük Uygulamaları

  6. Sözlük Fonksiyonları

  7. Demetler (Tuples)

  8. Demet (Tuple) Uygulamaları

  9. Kümeler (Sets)

Döngüler ve Metin İşlemleri

  1. FOR Döngüsü

  2. FOR Döngüsü Uygulamaları

  3. FOR Döngüsü Deyimleri: Break, Continue, Range, Enumerate, Zip

  4. While Döngüsü

  5. Döngülerde ELSE Deyimi

  6. String (Metin) İşlemleri

  7. String (Metin) Fonksiyonları

  8. İleri String Fonksiyonları

  9. String Uygulamaları: IS ile Başlayan Fonksiyonlar

  10. String Uygulamaları: HTML ve COUNT

  11. String Uygulamaları: INDEX, RINDEX, LJUST ve RJUST

  12. String Uygulamaları: PATITION, RPARTITION, CHR ve ORD

  13. FORMAT Metodu ve Detayları

  14. FORMAT Metodu Uygulamaları

Fonksiyonlar

  1. Matematiksel ve Sayısal Fonksiyon ve İşlemler

  2. Tarih Fonksiyon ve İşlemleri

  3. Kullanıcı Tanımlı Fonksiyonlar

  4. Kullanıcı Tanımlı Fonksiyon Uygulamaları

  5. Çok Parametreli Fonksiyon Tanımlama

  6. Hazır Fonksiyonlar

  7. FILTER Fonksiyonu

  8. MAP Fonksiyonu

  9. Genel Fonksiyon Uygulamaları

Python ile Veri Analizi

  1. Metinler, Listeler, Sözlükler, Demetler, Kümeler, Koşullar ve Döngüler

  2. Üreteçler

  3. Sözlük Üreteçleri

  4. Tablo ve Filtre İşlemleri

  5. Pivot Analizi

  6. Üreteçlerde Fonksiyon Kullanmak

  7. Üreteçlerde IF Komutu

  8. İstatistik ve Simülasyon

  9. Sözlüklerde Arama/Tespit İşlemleri

  10. Listeleri Hizalayarak Yazdırma İşlemleri

  11. Arama Motoru Algoritması Oluşturmak

  12. İkili Tablo Eşleştirme İşlemleri

  13. İkili Tablo Eşleştirme Uygulamaları

  14. Çoklu Tablo Eşleştirme İşlemleri

  15. Çoklu Tabloları Sözlük Kullanımı ile Kısaltma

  16. Mali Tablo İşlemleri

  17. Metinler için Üreteçler

Dosya İşlemleri

  1. Dosyaya Veri Yazmak

  2. Dosyadan Veri Okumak

  3. Dosya İşlemleri Uygulamaları

  4. Dosya İşlemleri Kuralları

Hata İşlemleri

  1. Python Program Hataları

  2. Hata Uygulamaları

Nesne Tabanlı Programlama

  1. Modüller ve Kütüphaneler

  2. Kullanıcı Tanımlı Modüller

  3. Modül Çağırma Kuralları

  4. Sınıf (Class) Oluşturma

  5. Sınıflara Başlangıç Değeri Atamak

  6. Sınıf Başlangıç Değeri Uygulamaları

  7. Çok Değişkenli Sınıf İşlemleri

  8. Sınıflarda Gizli Değişkenler ve Yarı Gizli Değişkenler

  9. Sınıflarda Miras Alma

  10. Sınıf (Class) Uygulamaları

Veri Bilimi (Data Science): Pandas Kütüphanesi

  1. DataFrame İşlemleri

  2. DataFrame Adres İşlemleri

  3. DataFrame Örnek Uygulamaları

  4. Veriler Üzerinde Değişiklik Yapmak (Silmek, Eklemek, Dönüştürmek)

  5. Filtreleme İşlemleri

  6. Filtre Uygulamaları

  7. Metin Dosyası Analiz İşlemleri

  8. Excel İşlemleri

  9. CSV İşlemleri

  10. XML İşlemleri

  11. DataFrame Tekrar ve Uygulamaları

  12. SERIES İşlemleri

  13. Index ve Tablo Yapısı İşlemleri

  14. Veri Değiştirme İşlemleri

  15. Aritmetik İşlemler

  16. Aritmetik İşlemler ve Veri Uygulamaları

  17. Metin (String) İşlemleri

  18. Tablo Birleştirme İşlemleri

  19. Tablo Eşleştirme Kuralları

  20. Tablo Eşleştirme İşlemleri

  21. Çoklu Tablo Eşleştirme

  22. Pandas Fonksiyonları

  23. Veri Gruplama ve İstatistiki Analizler

  24. Pivot Tablo

  25. Pivot Tabloda Çoklu Satır ve Sütun

  26. Pivot Tablo Uygulamaları

  27. Grafik Çizim İşlemleri

Veri Bilimi (Data Science): Numpy Kütüphanesi

  1. Numpy Kütüphanesi Genel Görünümü

  2. Dizilerin Yapısı

  3. Dizi (ARRAY) Tanımlama İşlemleri

  4. Dizi Üreteci Parametreleri

  5. Numpy Veri Türleri

  6. Dizilerde Sıralama İşlemi

  7. Dizi ile İlgili Bilgi Alma

  8. Adresleme İşlemleri

  9. Filtreleme İşlemleri

  10. Dizi Verilerini Değiştirmek

  11. Dizilerde Birleştirme İşlemi

  12. Dizileri Alt Dizilere Bölmek

  13. Temel Matematiksel İşlemler

  14. Trigonometrik ve Logaritmik İşlemler

  15. Numpy Uygulamaları

  16. Bir Dizideki Benzersiz Elemanları Listelemek

  17. Dizileri Ters Çevirmek

  18. Çok Boyutlu Dizileri Sadeleştirmek

  19. Numpy ile Veri İşleme ve Yapılandırılmış Diziler

Grafik İşlemleri (Matplotlib Kütüphanesi)

  1. Temel Grafik İşlemleri

  2. Grafik Bileşenleri

  3. Grafik Parametre Uygulamaları

  4. Grafiğin Belli Bir Alanını Göstermek

  5. Eksen Etiketlerini Düzenlemek

  6. Tek Grafik İçerisinde Çoklu Çizim

  7. Çoklu Grafikleri Farklı Bölgelerde Göstermek

  8. Çoklu Grafik Uygulamaları

  9. Grafik Çeşitleri

  10. Çubuk (Bar) Grafik

  11. Çubuk Grafik Parametreleri

  12. Eksen Değerlerini Değiştirmek

  13. Üst Üste Çubuk Grafikler

  14. Farklı Kaynakları Grafiğe Çevirmek

  15. Grafiğe Tablo Eklemek

  16. İki Boyutlu Verilerde Tablo Ekleme

  17. Çubuk Grafik Uygulamaları

  18. Grafiklere Veri Etiketi Eklemek

  19. Dağılım (Scatter) Grafiği

  20. Pasta (Pie) Grafik

  21. Alan (Area) Grafiği

  22. Histogram Grafik



What You Will Learn!

  • Python'ı temelden uzmanlığa kadar öğreneceksiniz.
  • Eğitimde tüm içerikler WORD dosyası olarak size sunulmakta olup bu nedenle tekrar etmek istediğinizde notları okumanız yeterli olacaktır.
  • Eğitim içeriği gerçek hayattan bol örnekler ile oluşturulmuş olup bu kapsamda geçmiş kodları unutmayacak şekilde tasarlanmıştır.
  • Veri Bilimi: Numpy, Pandas, Matplotlib
  • Big Data
  • Veri Analizi
  • Nesne Tabanlı Programlama
  • Diğer kütüphaneler

Who Should Attend!

  • Bu kurs, Python'ı en ileri seviyede profesyonelce öğrenmek isteyenler içindir.