Problem-First Data Analysis: Python ve PPDAC ile Uygulamalı EDA

Birçok analitik hedefli kişi, net bir plan olmadan doğrudan kodlama ve veri kümelerine dalma hatasını yapar. Gerçek veri analizi, sadece bir takım araçlarla değil, iyi formüle edilmiş bir sorunla başlar. Bu metin tabanlı kurs, zihninizi araç odaklı bir kodlayıcıdan stratejik bir düşünüre dönüştürür. Yapısız PPDAC (Sorun, Plan, Veri, Analiz, Sonuçlar) döngüsüne uyarak, herhangi bir veri kümesine amaçla yaklaşmayı, soruşturmalarınızı yapılandırmayı ve modern Python kullanarak eylemsel içgörüleri teslim etmeyi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksiniz: Keşifsel Veri Analizi (EDA) ve PPDAC yaşam döngüsü temel kavramlarını anlamak; Kod yazmadan önce kesin analitik sorular ve yapısal planlar tasarlayın; Modern Python veri çerçeve kütüphanelerini kullanarak ham verileri temizleyin, filtreleyin ve hazırlayın; İstatistiksel ve mantıksal keşif tekniklerini ortaya çıkarmak için uygulayın Gizli patern ve anormallikleri tespit edin; Bulguları, ilk iş sorularınızı doğrudan yanıtlayan net sonuçlara sentezleyin; Modern Python en iyi uygulamalarını izleyen temiz, okunabilir analiz kodu yazın. Öncelikle temel terminolojiyi ve yapılmış sorun çözme teorisini öğreneceksiniz. Buradan, adım adım analitik iş akışlarını okuyarak, gerçek dünya sorularını programlama Python çözümlerine nasıl çevireceğinizi öğreneceksiniz. Bu kurs, güçlü bir analitik temel inşa etmek isteyen yeni başlayan analistler, veri tutkunları ve programlama acemileri için tasarlanmıştır. Önceden veri bilimi deneyimi gerekmez. Deneyimli bir analist gibi düşünmeye başlayın ve Python veri becerilerinizi bugün yükseltin.