Python ile Veri Bilimi

Name: Python ile Veri Bilimi
Rating: 5 (6 reviews)

Serhat Nehir

Mei 2021 · Serhat Nehir

5.0

Maoni 6

Kitabu pepe

163

Kurasa

Kuhusu kitabu pepe hiki

İÇİNDEKİLER

1. VERİ BİLİMİ İÇİN TEMEL KAVRAMLAR. - 5 -

1.1. VERİ BİLİMİ NEDİR?. - 6 -

1.1.1. VERİ BİLİMİNDE KULLANILAN TEMEL KAVRAMLAR. - 7 -

1.1.2. TEMEL MAKİNE ÖĞRENİMİ ALGORİTMALARI - 9 -

1.1.3. BİR VERİ BİLİMİ PROJESİNİN YAŞAM DÖNGÜSÜ.. - 10 -

2. VERİ BİLİMİ İÇİN PYTHON PROGRAMLAMASINA GİRİŞ. - 14 -

2.1. PYTHON PROGRAMLAMA DİLİ - 15 -

2.2. PYTHON İLE VERİ BİLİMİ ARASINDAKİ İLİŞKİ - 16 -

2.3. PYTHON PROGRAMLAMA DİLİNİN KURULUMU.. - 18 -

2.4. PYTHON PROGRAMLAMA DİLİNİN KURULUMU.. - 20 -

3. PYTHON’A ÖZGÜ VERİ YAPILARI - 23 -

3.1. PYTHON’DA DEĞİŞKEN TANIMLAMA.. - 24 -

3.1.1. TEMEL SAYISAL VERİ TİPLERİ - 26 -

3.2. PYTHON'A ÖZGÜ VERİ YAPILARI - 27 -

3.2.1. LİSTE VERİ YAPISI OLUŞTURMA.. - 28 -

3.2.2. LİSTE İÇERİSİNE BAŞKA BİR LİSTE EKLEMEK. - 31 -

3.2.3. LİSTENİN BİRDEN ÇOK ELEMANINA ERİŞMEK. - 32 -

3.2.4. LİSTE VERİ YAPISINDA KULLANILAN BAZI YARARLI METOTLAR. - 34 -

3.3. TUPLE (DEMET) VERİ YAPISI - 38 -

3.3.1.TUPLE OLUŞTURMA.. - 39 -

3.3.2. TUPLE ÖĞELERİNE ERİŞİM... - 40 -

3.3.3. LİSTEYE GÖRE TUPLE AVANTAJLARI - 42 -

3.4. KÜME (SET) VERİ YAPISI - 43 -

3.4.1. KÜME OLUŞTURMA.. - 44 -

3.4.2. KÜMEYE VERİ EKLEME, SİLME VE ÇIKARMA İŞLEMLERİ - 47 -

3.5. ALT BAŞLIK : SÖZLÜK VERİ YAPISI - 49 -

3.5.1. SÖZLÜK OLUŞTURMA.. - 50 -

3.5.2. SÖZLÜK ELEMANLARINA ERİŞMEK VE ANAHTAR KELİMELERİNİ ÖĞRENMEK. - 51 -

3.5.3. SÖZLÜK ELEMANLARINDA DEĞİŞİKLİK VE GÜNCELLEME YAPMAK. - 52 -

4. PYTHON’DA KONTROL YAPILARI - 54 -

4.1. PROGRAMLAMA KONTROL AKIŞ ŞEKİLLERİ - 55 -

4.1.1. IF YAPISI - 57 -

4.1.2. IF ELSE YAPISI - 59 -

4.1.3. IF-ELİF-ELSE YAPISI - 61 -

4.1.4. İN İŞLECİNİN KULLANIMI - 63 -

4.1.5. FOR KONTROL YAPISI - 64 -

4.1.6. FOR DÖNGÜSÜNÜN PYTHON VERİ YAPILARI İLE KULLANIMI - 67 -

4.1. WHİLE KONTROL YAPISI - 70 -

4.1.1. BREAK ANAHTAR KOMUTU.. - 72 -

4.1.2. CONTİNUE ANAHTAR KOMUTU.. - 75 -

4.1.3. YARARLI METOTLAR-1: RANGE METODU.. - 77 -

4.1.4. YARARLI METOTLAR-2: RANDOM METODU.. - 79 -

4.1.5. YARARLI METOTLAR-3: ZİP METODU.. - 81 -

5. PYTHON İÇİN VERİ ANALİZİ ARAÇLARI - 83 -

5.1. Numpy Kütüphanesi - 84 -

5.1.1. Numpy Dizisi Oluşturma. - 85 -

5.1.2. İki Boyutlu Numpy Dizisi Oluşturma. - 89 -

5.1.3. Bir Boyutlu Diziyi Dilimleme. - 91 -

5.1.4. İki Boyutlu Diziyi Dilimleme. - 92 -

5.2. Pandas Kütüphanesi - 93 -

5.2.1. Pandas Serisi ve Veri Çerçevesi Oluşturmak. - 94 -

5.2.2. Veri Çerçevesi Üzerinde İşlem Yapmak. - 96 -

5.2.3. Veri Çerçevesini Dışarıdan Veri Okuyarak Doldurmak. - 99 -

6.3. Matplotlib Kütüphanesi - 109 -

6.3.1. Matplotlib Kütüphanesinin Yüklenmesi - 110 -

6.3.2. Çizgi Grafiği Çizdirmek. - 111 -

6.3.3. Bar Grafiği Çizdirmek. - 116 -

6.3.4. Scatter (Dağıtık) Grafik Çizdirmek. - 119 -

6.3.5. Dilim (Pasta) Grafik Çizdirmek. - 120 -

6.3.6. Histogram Grafiği Çizdirmek. - 122 -

7. İSTATİSTİKSEL ANALİZ. - 126 -

7.1. Keşifsel Veri Analizi - 127 -

7.2. Verilerin Yüklenmesi - 128 -

8. MAKİNE ÖĞRENİMİ (DENETİMLİ-DENETİMSİZ ÖĞRENME) - 139 -

8.1. Makine Öğrenimi nedir?. - 140 -

8.2. Makine Öğrenimi ve Geleneksel Programlama. - 141 -

8.3. Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?. - 142 -

8.4. Makine Öğrenim Süreci - 144 -

8.5. Makine Öğrenimi Türleri - 147 -

8.6. Makine Öğreniminde Problem Türleri - 150 -

9. REGRESYON.. - 152 -

9.1. Basit Doğrusal Regresyon. - 153 -

9.1.1. Veri Setinin Yüklenmesi - 155 -

9.1.2. Veri Setinin Hazırlanması - 158 -

9.1.3. Algoritmanın Eğitilmesi - 159 -

9.1.4. Modelin Katsayı Değerlerinin Hesaplanması - 160 -

9.1.5. Tahminde Bulunma İşlemi - 161 -

9.1.6. Modelin Değerlendirilmesi - 164 -

10. SINIFLANDIRMA. - 166 -

9.1. Lojistik Regresyon. - 167 -

9.1.1. Scikit-Learn'de Model Oluşturma. - 171 -

11. KÜMELEME. - 178 -

11.1. Kümeleme Algoritması - 179 -

11.1.1. Algoritmanın Çalışma Mantığı - 180 -

11.1.2. Scikit-Learn Kütüphanesi ile Kümeleme Örneği - 185 -

11.1.3. Dirsek (Elbow) Yöntemi ile Küme Sayısını Belirleme. - 190 -

Ukadiriaji na maoni

5.0

Maoni 6

Kadiria kitabu pepe hiki

Tupe maoni yako.

Kusoma maelezo

Simu mahiri na kompyuta vibao

Sakinisha programu ya Vitabu vya Google Play kwa ajili ya Android na iPad au iPhone. Itasawazishwa kiotomatiki kwenye akaunti yako na kukuruhusu usome vitabu mtandaoni au nje ya mtandao popote ulipo.

Kompyuta za kupakata na kompyuta

Unaweza kusikiliza vitabu vilivyonunuliwa kwenye Google Play wakati unatumia kivinjari cha kompyuta yako.

Visomaji pepe na vifaa vingine

Ili usome kwenye vifaa vya wino pepe kama vile visomaji vya vitabu pepe vya Kobo, utahitaji kupakua faili kisha ulihamishie kwenye kifaa chako. Fuatilia maagizo ya kina ya Kituo cha Usaidizi ili uhamishe faili kwenye visomaji vya vitabu pepe vinavyotumika.