Python for Data Science

Bu eğitimde, Python kullanılarak Makine Öğrenmesi sürecinin ilk adımı olan veri analizi, veri bilimi süreçleri, veri keşfi, veri işleme, veri temizleme ve ihtiyaç duyulan yapılara dönüştürülme işlemleri üzerine odaklanılmıştır. Veri bilimi için gerekli olan Python kütüphanelerinden Numpy ve Pandas kütüphaneleri hakkında örneklerle birlikte derinlemesine bilgi verilecektir. Numpy paketinin geniş matematiksel işlevli kütüphanesini kullanarak matris işlemlerinizle birlikte üst düzey hesaplamalar yapacaksınız. Pandas kütüphanesiyle de veri yapılarını ve veri analiz araçlarını kullanarak analiz ve manipülasyon işlemlerini yapmayı öğreneceksiniz. Sonuç olarak verileriniz üzerinde istediğiniz matematiksel işlemlerinizi yapabilecek, istediğiniz formata getirip verilerinizi görüntüleyebilecek ve makine öğrenmesi sürecine geçiş yapabilecek yeteneği kazanmış olacaksınız. Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi algoritmalarında kullanacağınız modellerin tasarımı daha kolay olacak ve daha etkin sonuçlar alacaksınız.

Introduction to Numpy

  • Creating Arrays from Python Lists
  • Creating Arrays from Scratch
  • NumPy Standard Data Types

The Basics of NumPy Arrays

  • Array Indexing
  • Array Slicing
  • Reshaping of Arrays
  • Array Concetenation of Splitting
  • Splitting of arrays

Computation on NumPy Arrays

  • Array arithmetic
  • Aggregates

Comparisons, Masks and Boolean Logic

  • Comparison Operators
  • Working with Boolean Arrays
  • Boolean Arrays as Masks

Fancy Indexing

  • Exploring Fancy Indexing
  • Combined Indexing

Sorting Arrays
Pandas Introduction
DataFrame Operations
Beginning Data Analysis
Seleceting Subset of Data
Boolean Indexing
Index Alignment
Grouping for Aggregation and Transformation
Restructiring Data
Combining Pandas Objects
Times Series Analysis

Toplam Saat :

16 Saat