Python Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi: Pratik Başlangıç Rehberi — WalkSelf
3.5 (2) ⏱ 2 sa 54 dk 📚 29 kurs

Python Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi: Pratik Başlangıç Rehberi

Python veri analizini, karmaşık veri kümelerini temizle, PostgreSQL veritabanlarını sorgula ve Scikit-Learn ile ilk öngörülebilir makine öğrenme modellerinizi oluşturun.

  • 💬 Yapay zekâ eğitmeni
    Herhangi bir ders hakkında soru sor, istediğin an anında net bir yanıt al.
  • 🕐 İstediğin zaman başla
    Program ya da son tarih yok — kendi hızında, istediğin zaman öğren.
  • 🌐 Türkçe
    Dersler, görevler ve sertifika — hepsi tamamen kendi dilinde.

Bu kurs hakkında

Günümüz veri odaklı dünyasında, anlamlı içgörü elde etme ve gelecekteki eğilimleri tahmin etme becerisi edinebileceğiniz en değerli becerilerden biridir.Bu kapsamlı metin tabanlı kurs, daha önce bir satır kod yazmamış olsanız bile Python kullanarak veri bilimi ve makine öğrenmesinin temellerini size öğretiyor. Temel veri kavramlarını anlamaktan temiz Python kodu yazmaya, SQL ile veritabanlarını sorgulamaya ve temel öngörü modellerini dağıtmaya ilerleyeceksiniz.Yapısal yazılı açıklamalar ve pratik kodlama egzersizleri ile çalışarak, gerçek dünya veri sorunlarını sıfırdan çözmek için güven inşa edeceksiniz. Ne öğreneceksin: - Temel veri bilimi kavramlarını, proje yaşam döngüsünü ve temel Python programlama sözdizimini anlayın. - PostgreSQL veritabanının içinde SQL temellerini kullanarak ilişkisel verileri sorgulayın ve yönetin. - Modern Pandas iş akışlarını kullanarak karmaşık tablo veri kümelerini manipule edin, temizleyin ve analiz edin. - Patern ve trendleri etkili bir şekilde iletişim kurmak için net veri görselleştirmeleri oluşturun. - Veri tabanlı tahminler yapmak için Scikit-Learn kullanarak denetimli makine öğrenme algoritmalarını uygulayın. - Temel kod organizasyonu ve tekrarlanabilirlik ilkeleri de dahil olmak üzere modern veri bilimi çalışma akışlarını uygulama. Gezi, gelişmiş veri manipülasyonuna geçmeden önce temel terminoloji, temel Python veri türleri ve veritabanı temelleriyle başlar. Ardından, ilk öngörüsel modellerinizi inşa etmek ve değerlendirmek ile sonuçlanan makine öğrenimi teorisine geçiş yapacaksınız. Bu kurs önceden programlama veya veri bilimi deneyimi olmayan yeni başlayanlar için tasarlanmıştır.Veri odaklı bir role geçiş yapmak veya güçlü bir analitik temel oluşturmak isteyen herkes bu konuyu son derece ulaşılabilir bulacak. Veri bilimi ve makine öğreniminin gücünü açmak için bugün okumaya başlayın.

Ne elde edeceksin

  • 📜 Tamamlama sertifikası
    LinkedIn profilinize ekleyin
  • 💬 Kişisel AI öğretmeni
    Bir kursta takıldın mı? Yerleşik öğretmenine istediğin zaman her şeyi sorabilirsin.
  • ♾️ Ömür boyu erişim
    İstediğin zaman dön, son kullanma tarihi yok
  • 📱 Telefon veya bilgisayar
    Her yerde, her cihazda
  • 💸 14 gün iade
    Sorgusuz
  • Kısa ve odaklı
    2 sa 54 dk pratik içerik

Yorumlar (2)

Михайло Пономаренко UA Doğrulanmış öğrenci
★ 3 · 4 Ağustos 2026

Hmm, bunun sıfırdan başlayanlar için olup olmadığından emin değilim. Açıkça öğretilmeyen biraz ön bilgi varsayıyor. Bazı örnekler kafa karştırıcıydı.

Надежда Ковалева BY Doğrulanmış öğrenci
★ 4 · 18 Temmuz 2026

İyi bir başlangıç. Yapı çoğunlukla netti ama keşke birkaç tane daha gerçek dünya örneği olsaydı. Yine de çok şey öğrendim.

Yorum yaz

Gönderdikten sonra giriş yapmanı isteyeceğiz — taslağın kaydedilir.

Diğer öğrenciler şunları da aldı

Sık sorulanlar

Bu kursu almak için neye ihtiyacım var? +

Sadece internetli bir telefon veya bilgisayar yeterli. Kurulum yok, özel donanım yok.

Nasıl ödeme yapabilirim? +

Stripe üzerinden kartla. Kart bilgilerini saklamıyoruz — Stripe güvenli şekilde işliyor.

Para iadesi alabilir miyim? +

Evet — 14 gün içinde tam iade, sorgusuz.

Erişimim ne kadar sürer? +

Sonsuza dek. Bir kez satın aldığında, kurs senindir — istediğin zaman dönebilirsin.

Sertifika alacak mıyım? +

Evet. Tamamladığında, LinkedIn profiline ekleyebileceğin bir sertifika alırsın.

Şu sektörlerdeki öğrenenler için
Teknoloji Tasarım Finans Pazarlama Sağlık Eğitim Konaklama Üretim