Python for Data Analysis: NumPy, Pandas, and Data Visualization (İngilizce)

Ham verileri temizlemek, analiz etmek ve görselleştirmek için araçlar olmadan yararsızdır. Veri bilimi veya makine öğrenimine adım atmak için, önce Python'un en önemli veri kütüphanelerini öğrenmelisiniz. Bu metin tabanlı ders, sizi mutlak başlangıç kavramlarından pratik veri manipülasyonu ve görselleştirmeye götürür. Temel Python komut dosyaları yazmaktan, karmaşık veri kümelerini güvenle temizlemeye, karmaşik sayısal işlemler yapmaya ve net veri görselleştirilmesi oluşturmaya geçiş yapacaksınız. Yol boyunca, temiz kodlama uygulamaları ve veri boru hatları için tip ipuçları da dahil olmak üzere modern endüstri çalışma akışlarını benimseyecektir. Ne öğreneceksin: * NumPy dizileri ve Pandas DataFrames gibi temel veri yapılarını anlayın. * Eksik değerleri ele alarak ve dışsal değerleri filtreleyerek karmaşık, gerçek dünya veri kümelerini temizleyin ve önceden işleyin. * Optimize vektörizasyon teknikleri kullanarak karmaşık matematiksel ve istatistiksel işlemler gerçekleştirin. * Matplotlib ve Seaborn kullanarak bilgilendirici veri görselleştirmeleri oluşturun. * Tekrarlanabilir veri akışlarını sağlamak için modern veri çerçeve uygulamaları ve temiz kodlama standartları uygulamak. Temel veri kavramları ve terminolojisini keşfetmekle başlayacak ve adım adım yazılı açıklamalara ve pratik kod egzersizlerine geçeceksiniz.Material, temel dizi manipülasyonundan gelişmiş veri toplama ve görselleştirme tekniklerine pürüzsüz bir şekilde geçiş yapar. Bu ders, makine öğrenimine geçmeden önce veri analizinde sağlam bir temel oluşturmak isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Python değişkenleri ve döngüleri hakkında temel bilgilere sahip olmak yararlı olsa da, önceden veri bilimi deneyimi gerekmez. Python ile veri analizinin gücünü açmak için bugün okumaya başlayın.