Python Programlama Dili: Sıfırdan Uzmanlığa

Python Temelleri | Veri Analizi (Pandas, Numpy) | Veri Görselleştirme (Matplotlib, Seaborn) | Nesne Tabanlı Programlama

What you'll learn:

• Python yükleyip kod yazmaya başlayacak, kendi uygulamalarınızı geliştirebilecek ve programlamanın temellerini iyi düzeyde öğreneceksiniz.
• Python ile kursun daha başında kod yazabilecek, veri yapılarına aşina olup doğrudan veri bilimi kütüphanelerini kullanabileceksiniz.
• Python algoritmalarını kullanarak kendi modülünüzü yazabilecek, Nesne Tabanlı Programlama'yı öğrenip C++, Java öğrenim sürecinizi kısaltabileceksiniz.
• Python'da uzmanlaşmak, yapay zeka, derin öğrenme ve makine öğrenmesi gibi alanlarda çalışıp kendinizi bir üst düzeye taşıyabileceksiniz.
• Python online kod yazma platformları ve Python text editörlerini kullanabileceksiniz
• Anaconda'yı yükleyecek, Jupyter ve Spyder IDE'leri ile kodlama yapabileceksiniz.
• Data Tipleri, büyük veri, veri bilimi, veri analizi ve veri görselleştirme kavramlarını uygulamalı bir şekilde öğrenmeye başlayacaksınız.
• Excel, CSV, WORD, PDF, SQL gibi dosya yapıları ve veritabanları ile çalışabilmenin yanında bu özellikleri oluşturabilme ve yönetme kabiliyeti edineceksiniz.
• Web geliştirme, doğal dil işleme, görüntü işleme (OpenCV) gibi ileri düzey Python özellikleri için yeterli seviyeye gelecek ve güçlü bir altyapı edineceksiniz.
• PyTorch, Keras, Sci-Kit Learn, Tensorflow gibi güçlü deep learning ve machine learning kavramlarını öğrenmeye hazır bir Python geliştiricisi olmanızı istiyoruz.
• Şartlı İfadeler ve Döngüler
• Listeler, sözlükler, tuple yapıları
• Fonksiyonlar
• Dosya yönetimi
• Nesne tabanlı programlama (OOP)
• Modüller
• Veri Bilimi için NumPy
• Veri Bilimi için Pandas
• Veri Görselleştirme için Matplotlib öğreneceksiniz!

Merhaba!

Python programlama dili; yazılım geliştirme, büyük veri (big data), yapay zeka (AI), nesnelerin interneti (IoT), yapay sinir ağları, deep learning, machine learning gibi yakın gelecekte oldukça büyük önem arz eden alanlarda kendinizi geliştirme ve meslek edinme ayrıcalıkları sunan, oldukça geniş bir yelpazeye yayılabilen açık kaynak kodlu bir dildir. İncelemekte olduğunuz Python Programlama Dili: Sıfırdan Uzmanlığa kursu; basitten zora doğru, adım adım yol alacağınız bir müfredat ile data tipleri ve basit algoritmalarla başlayan öğrenim sürecini kursun sonlarına doğru karmaşık programlama yetkinliği, kendi kütüphanenizi yazma, python geliştiricisi olma, veri bilimine yönelme fırsatı ve proje örnekleri ile desteklemektedir.

• Önceden programlama bilmenize gerek yoktur.

• Python kodlarını hangi platformlar aracılığıyla yazabileceğinizi öğretmekle başlayacağız.

• Python ile kendi modülünüzü oluşturmak, ihtiyacınız olabilecek kütüphaneleri kullanmak, hatta kendi kütüphanenizi oluşturup Python geliştiricisi olmak gibi ayrıcalıklara sahip olmanızı hedefliyoruz.

• Python'ın en güncel versiyonu ile oluşturulan kurs müfredatı daha gelişmiş bir programlama ekosistemi sunmaktadır.

• Kütüphanelerin ve kavramların yapıtaşlarını uygulamalı bir şekilde, her ders kod yazarak öğrenebilmenize olanak tanıyoruz.

• Kurs boyunca cevapsız bırakılan hiçbir soru ile karşılaşmayacaksınız. Ucu açık ve anlaşılmaz kalan bir nokta söz konusu olmadığı gibi, slaytlarla beraber daha akıcı hale getirilmiştir.

• Kurs müfredatı 2021 yılı içerisinde oluşturulmuş ve en güncel metotlar ile kod örneklerine yer verilmiştir.

• Kurs boyunca Python ile programlama, veri tipleri ile çalışma, kendi modülünüzü geliştirme, veri analizi, veri görselleştirme ve daha pek çok ileri düzey metaya erişim sağlayacak; böylece kendinize belki de binlerce liraya tekabül eden bir yatırım yapmış olacaksınız.

Bu kursun sonunda, Python kullanarak basit programlar yazabilir; programlamanın yapı taşlarının nasıl birbirine uyduğunu anlayabilir; ve karmaşık bir programlama problemini çözmek için tüm bu bilgileri birleştirebilirsiniz. Bir bilgisayar programı yazmanın temellerine doğrudan girerek başlayacağız. Yol boyunca, etkileşimli alıştırmalar ve gerçek dünyadan örnekler aracılığıyla programlama kavramlarıyla ilgili uygulamalı deneyim edineceksiniz. Bilgisayarların çok sayıda görevi nasıl yerine getirebileceğini hızla görmeye başlayacaksınız. Bu görevleri yerine getirmeleri için onlara ne yapacaklarını söyleyen bir kod yazmanız yeterli.

• Her bölüm öncesi slaytlar ve görsellerle bölüm hedefleri açıklanacak.

• Tüm derslere ait kaynaklar ve kod defterlerinden yararlanabileceksiniz.

• Her türlü sorunuza olabildiğince hızlı ve açıklayıcı yanıtlar sunmaya çalışacağız.

• Kurs materyallerinden, içeriğinden ve soru cevap opsiyonunuzdan süresiz bir şekilde faydalanabileceksiniz.

• Excel, csv gibi dosyalar ile çalışıp SQL gibi veritabanı programlama ve ilişkisel veritabanları ile çalışabilme konusunda daha güçlü bir bakış açısı elde edeceksiniz.

• Verilerden anlam çıkarma, veri madenciliği (data mining), makine öğrenimi, derin öğrenme, yapay zeka, nesnelerin interneti gibi yakın geleceğin en önemli gelişmelerinin merkezinde yer alabilmek için Python programlama dilini bilmek ayrıca önem ifade etmektedir.

Bu eğitim boyunca Python 3.9 versiyonu kullanılacak olup kodlamalar Jupyter üzerinde yapılacaktır. Oluşturulan her bir çalışma dosyası ve ipynb uzantılı kod defterleri kaynaklar bölümünde yer alacak ve indirilmeye açık kalacaktır.

İÇERİK

1. Kurs Tanıtımı ve Genel Bilgiler

   • Tanıtım

   • Neden Python

   • Python için Online Interpreter

2. Anaconda Kurulumu

   • Python Kurulumu

   • Python Kütüphane Kurulumu

3. Programlamaya Giriş

   • Bölüm Hedeflerimiz

   • Arayüz

   • Kişisel Hesap Makinesi

   • Print Fonksiyonu

   • Sayısal İşlemler ve Mantık

   • Data Tipleri

   • Input Fonksiyonu

   • Findall

   • Problemler

4. String Operasyonları

   • Bölüm Hedeflerimiz

   • String Yapıları ve Len Fonksiyonu

   • Upper, Lower ve Strip Fonksiyonları

   • Find ve Startswith Fonksiyonları

   • Problemler

5. Listeler

   • Bölüm Hedeflerimiz

   • Listeler

   • Listeleri Sıralama ve Sorgular

   • Listelere Ekleme ve Çıkarma

   • Listelerde Matematiksel Fonksiyonlar

   • Listeler ve String Yapıları

   • Problemler

6. Sözlükler

   • Bölüm Hedeflerimiz

   • Sözlüklerde Keys ve Values

   • Sözlük içinde Sözlük

   • Get Metodu

   • Update Metodu

   • Problemler

7. Tuple Yapıları

   • Bölüm Hedeflerimiz

   • Tuple

   • Update ve Del Komutları

   • Tuple Birleştirme ve Count İşlemi

   • Problemler

8. Şartlı İfadeler

   • Bölüm Hedeflerimiz

   • Bool Kavramı

   • If, Elif ve Else Yapıları

   • Try - Excel Yapıları

   • Hata Ayıklama

   • Problemler

9. For Döngüsü

   • Bölüm Hedeflerimiz

   • For Döngüsü

   • For Döngüsü ile Hesaplama

   • Break ve Continue Yapısı

   • For Döngüsü ve Range Fonksiyonu

   • For Döngüsü ve Else Yapısı

   • İç İçe Döngüler

   • Problemler

10. While Döngüsü

    • Bölüm Hedeflerimiz

    • While Döngüsü

    • Infinite Loop

    • Problemler

11. Fonksiyonlar

    • Bölüm Hedeflerimiz

    • Fonksiyonlar

    • Bir Sayının Kuvvetini Alan Fonksiyon

    • Fonksiyon ile Yaş Hesaplama

    • Dakika - Saat Dönüşümü Yapan Fonksiyon

    • Sözcükleri Listeye Ekleyen Fonksiyon

    • Randint Fonksiyonu

    • Rastgele Seçim Yapan Fonksiyon

    • Problemler

12. Proje

    • Bölüm Hedeflerimiz

    • Proje: IMDB Top 250'den Rastgele Film Öneren Program

13. Dosyalar

    • Bölüm Hedeflerimiz

    • Dosya Okumak

    • Dosya Açma Programı

    • Dosya Yazmak

    • UTF - 8 Hatası

    • Problemler

14. Nesne Tabanlı Programlama

    • Bölüm Hedeflerimiz

    • Sınıf ve Nitelik Tanımı

    • Self Kullanımı

    • Saat - Dakika Birim Dönüşümü

    • Init Yapısı

    • Maaş Teklif Etme Algoritması

    • Encapsulation - Kapsülleme

    • Inheritance - Miras

    • Abstract Class - Soyut Sınıf

15. İteratörler

    • Iter ve Next Fonksiyonları

    • String Yapıları İtere Etmek

    • Kendi İteratörümüzü Oluşturmak

    • StopIteration Yapısı

16. Generator Function

    • Bellek Üzerindeki Yükü Azaltmak

    • Generator Fonksiyonları Oluşturmak

    • Generator Fonksiyonlarında Hata Yönetimi

17. Modüller

    • Bölüm Hedeflerimiz

    • Modüller

    • Spyder Arayüzü

    • Kendi Modülümüzü Oluşturalım

    • Kendi Modülümüzü İmport Edelim

18. Veri Bilimi - NumPy

    • NumPy Kütüphanesi

    • NumPy'a Giriş

    • Matrisler

    • Copy, Arange ve Random

    • Sayısal İşlemler

    • İleri Operasyonlar

    • Mantık İşlemleri ve Linspace

    • Problemler

19. Veri Bilimi - Pandas

    • Seriler

    • DataFrame

    • Index Değiştirme

    • Multi Index

    • Eksik Veri ile Çalışmak

    • Groupby Metodu

    • Concat İşlemi

    • Merge Komutu

    • Excel ile Çalışmak

    • İleri İşlemler

20. Veri Görselleştirme - Matplotlib

    • Matplotlib'e Giriş

    • Matplotlib Kütüphanesini Tanıyalım

    • NumPy ve Pandas Tekrar

    • Matplolib

    • Grafikleri Karşılaştırmak ve Subplot

    • Figure Oluşturmak

    • Figure Kaydetmek

    • Bar

    • Pie Chart

    • Histogram

    • Scatter

    • 3DGrafik

    • Proje:Satış Verisi

    • Proje: Netflix Verisi