📊 Python Veri Analizi Kursu

Bu kapsamlı kursta Python'un güçlü veri analizi kütüphanelerini kullanarak profesyonel veri analisti olmak için gerekli tüm becerileri kazanacaksınız. Gerçek veri setleri üzerinde çalışarak, ham veriden anlamlı içgörüler çıkarmayı öğreneceksiniz.

🎯 Öğrenecekleriniz

  • Python veri analizi temellerinde uzmanlaşma
  • Pandas ile veri manipülasyonu ve temizleme
  • NumPy ile sayısal hesaplamalar
  • Matplotlib & Seaborn ile veri görselleştirme
  • İstatistiksel analiz ve hipotez testleri
  • Makine öğrenmesine giriş
  • SQL ve veritabanı entegrasyonu
  • Dashboard ve raporlama

🏆 Kazanımlar

  • 📈 Profesyonel veri analiz becerileri
  • 🎨 Etkili veri görselleştirme teknikleri
  • 📋 İş dünyasında kullanılabilir raporlar
  • 🤖 Makine öğrenmesi temelleri
  • 📊 İstatistiksel analiz yetkinliği
  • 💼 Portfolio projeleri

🛠️ Veri Analizi Araç Seti

📊 Temel Kütüphaneler

🐼 Pandas

Veri manipülasyonu ve analizi için en güçlü araç. CSV, Excel, SQL verileriyle çalışma.

Zorluk: ⭐⭐⭐

🔢 NumPy

Sayısal hesaplamalar, lineer cebir ve array işlemleri için temel kütüphane.

Zorluk: ⭐⭐

📈 Matplotlib

Profesyonel grafik ve görselleştirme için Python'un standard library'si.

Zorluk: ⭐⭐⭐

🎨 Görselleştirme

🎨 Seaborn

İstatistiksel veri görselleştirme için güzel ve kullanışlı grafikler.

Zorluk: ⭐⭐

🗺️ Plotly

İnteraktif grafikler, dashboard'lar ve web tabanlı görselleştirmeler.

Zorluk: ⭐⭐⭐

📊 Bokeh

Web tarayıcıları için interaktif görselleştirme ve dashboard'lar.

Zorluk: ⭐⭐⭐⭐

🤖 İleri Düzey

⚡ Scikit-learn

Makine öğrenmesi algoritmaları ve model değerlendirme araçları.

Zorluk: ⭐⭐⭐⭐

📊 SciPy

İstatistiksel testler, optimizasyon ve ileri matematik fonksiyonları.

Zorluk: ⭐⭐⭐⭐

📋 Streamlit

Veri analizi uygulamaları için web tabanlı dashboard'lar.

Zorluk: ⭐⭐

🛣️ Veri Analizi Öğrenme Yolu

1

🐍 Python Temelleri

Python programlama dilinin temellerini öğrenin. Variables, data types, loops ve functions.

Python Basics Jupyter Notebook Git Basics
⏱️ 2-3 hafta
2

🔢 NumPy ile Sayısal Hesaplamalar

Arrays, mathematical operations, broadcasting ve linear algebra işlemleri.

NumPy Arrays Mathematical Operations Broadcasting
⏱️ 1-2 hafta
3

🐼 Pandas ile Veri Manipülasyonu

DataFrames, data cleaning, filtering, grouping ve merging operations.

DataFrames Data Cleaning GroupBy Operations
⏱️ 3-4 hafta
4

📊 Veri Görselleştirme

Matplotlib ve Seaborn ile profesyonel grafikler, charts ve plots oluşturmak.

Matplotlib Seaborn Plotly
⏱️ 2-3 hafta
5

📈 İstatistiksel Analiz

Descriptive statistics, hypothesis testing, correlation analysis ve distribution studies.

Statistical Tests Correlation Probability
⏱️ 2-3 hafta
6

🤖 Makine Öğrenmesine Giriş

Supervised learning, unsupervised learning ve model evaluation techniques.

Scikit-learn ML Algorithms Model Evaluation
⏱️ 3-4 hafta

💻 Gerçek Dünya Projeleri

🏠

Emlak Fiyat Analizi

İstanbul emlak piyasası verileri ile fiyat trendleri, konum analizi ve fiyat tahmin modeli geliştirme.

Pandas GeoPandas Folium Scikit-learn
📊 Intermediate
💰

Borsa ve Crypto Analizi

Finansal piyasa verileri ile teknik analiz, volatilite hesaplama ve trading stratejileri geliştirme.

yfinance TA-Lib Plotly NumPy
🔥 Advanced
🏥

Sağlık Verisi Analizi

COVID-19 ve genel sağlık verileri ile epidemiyolojik analiz, trend analizi ve görselleştirme.

Pandas SciPy Matplotlib Statsmodels
📊 Intermediate
🌦️

Hava Durumu Analizi

Meteoroloji verileri ile iklim değişikliği analizi, seasonal patterns ve tahmin modelleri.

OpenWeatherMap API Time Series Prophet Bokeh
📊 Intermediate
📱

Social Media Analytics

Twitter API ile sosyal medya verileri analizi, sentiment analysis ve trend detection.

Tweepy NLTK WordCloud NetworkX
🔥 Advanced

💼 Data Science Kariyeri

🤖 Data Scientist

💰 18.000-50.000 TL/ay

📝 Sorumluluklar

  • Makine öğrenmesi modelleri geliştirme
  • Predictive analytics
  • A/B testing ve deneysel tasarım
  • Büyük veri setleriyle çalışma

🎯 Gerekli Yetenekler

Python Machine Learning Statistics Deep Learning

🏗️ Data Engineer

💰 15.000-40.000 TL/ay

📝 Sorumluluklar

  • Data pipeline'ları oluşturma
  • ETL süreçlerini yönetme
  • Big data technologies kullanma
  • Data infrastructure kurma

🎯 Gerekli Yetenekler

Python/Java SQL Spark Cloud Platforms

📊 Veri Analizi Yolculuğuna Başla!

Bugün başla, 6 ay içinde profesyonel data analyst ol. Gerçek projeler, uzman mentorlar ve career support ile.

15+ Python Libraries
25+ Real Projects
85% Job Success Rate