Eskişehir Teknik Üniversitesi - Sertifika Başvuru Sistemi

Kategori Adı

Veri Bilimi ve Yapay Zeka

Program İşleyişi

Uzaktan

Belge Türü

Katılım

Eğitim Dili

Türkçe

Canlı Derse Devam Zorunluluğu(%)

Başarı Koşulları

Devam koşulunu sağlamış olmak.

Kayıt Dönemi

24.08.2023-16.09.2023

Eğitim Dönemi

23.09.2023-01.10.2023

Program Adı

Python ile Veri Görselleştirme

Program Türü ve Modeli

Eğitim Programı

Program Koordinatörü

Doç. Dr. Aziz KABA

Eğitici(ler)

Doç. Dr. Aziz KABA

*Bu program, mesleki/kişisel gelişim amaçlıdır. Programdan başarılı olunması halinde sadece belgelendirme yapılmakta olup kesinlikle bir unvan ya da iş garantisi verilmemektedir.

*Minimum katılımcı sayısına ulaşılamaması durumunda bu program açılmayabilir. Bu durumda programa ilişkin ödenen ücret başvuru sahibine iade edilir.

Programın Amacı

Katılımcılara veri görselleştirme tekniklerini ve Python programlama dilini kullanarak etkili görseller oluşturma becerilerini kazandırmaktır.

Hedef Kitle

Veriyi etkili sunmak, araştırma sonuçlarını görselleştirmek, yolculuklarına veri bilimci ya da veri analisti olarak devam etmek isteyen herkes.

Program Ön Koşulu

-

Program Ölçme Değerlendirme

İsteğe bağlı Uygulama ve Proje

Açıklamalar

-

Ders Listesi

Eğitici: Doç. Dr. Aziz KABA

Ders Gereksinimleri(donanım-yazılım vb.): Masaüstü ya da Dizüstü Bilgisayar (kamera, mikrofon ve hoparlöre sahip)

Ders Gün ve Saatleri:

23-24-30 Eylül 2023 (09.00-11.45 ve 13.00-15.45) 1 Ekim 2023 (09.00-11.45 ve 13.00-15.45)

Ders İçeriği:

#	Ders İçeriği
1	Python Programlamaya Giriş (Neden Python?, Python ve uygulama alanları, Anaconda Navigator, JupyterLab ve Google Colab, Markdown ve Tex, Akış Diyagramı, Merhaba Dünya: İlk Program)
2	Python Temelleri (Değişkenler ve Veri Tipleri, Temel işlemler, Karşılaştırma, Matematiksel işleçler, Stringler ve string işlemleri, Girdi / Çıktı, Listeler ve liste işlemleri, Demetler, Sözlükler, Kümeler)
3	Koşullar ve Döngüler (if, elif, else, for, while, break, continue, pass)
4	Fonksiyonlar (Fonksiyon tanımlama ve çağırma, Argümanlar, parametreler, dönüş değerleri)
5	Veri Görselleştirmeye Giriş (Matplotlib, Seaborn ve Plotly modülleri, Matplotlib ile çizgi, saçılım, bar vb. grafikleri, Öğeleri özelleştirmeleri: Etiket, Başlık, Eksenler vb., Seaborn ile görseller)
6	İleri Veri Görselleştirme (Matplotlib ve Seaborn ile bilimsel görseller oluşturmak, Alt görseller, histogramlar, dağılım grafikleri, ısı haritaları vb. oluşturmak, Etkileşimli görseller oluşturmak)
7	Uygulama (Veri görselleştirme uygulamaları)
8	Uygulama (Veri görselleştirme uygulamaları)