Veri bilimi, şirketlerin ve kuruluşların bilinçli kararlar almak için veriye dayalı içgörülere güvenmesiyle son yıllarda giderek daha popüler bir alan haline geldi. Çok yönlü ve güçlü bir programlama dili olan Python, veri bilimcilerin başvuracağı araçlardan biri olarak ortaya çıktı. Bu kılavuzda, veri bilimi ve analitik için önde gelen bir platform olan KDnuggets'ın kaynaklarını kullanarak veri bilimine Python ile başlamanın temellerini keşfedeceğiz.

1. Veri Bilimini Anlamak:

Python'a dalmadan önce veri biliminin neleri gerektirdiğini net bir şekilde anlamak önemlidir. Veri bilimi, istatistiksel analiz, makine öğrenimi ve veri görselleştirme gibi çeşitli teknikleri kullanarak yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden bilgi ve içgörü elde etmeyi içerir. Karmaşık problemleri çözmek için matematik, istatistik, bilgisayar bilimi ve alan uzmanlığı unsurlarını birleştirir.

2. Veri Bilimi için Neden Python?

Python, basitliği, okunabilirliği ve kapsamlı kütüphaneleri nedeniyle veri bilimi topluluğunda popülerlik kazanmıştır. NumPy, Pandas, Matplotlib ve Scikit-learn gibi veri analizi için özel olarak tasarlanmış çok çeşitli araçlar ve çerçeveler sağlar. Bu kitaplıklar verimli veri işleme, analiz, görselleştirme ve makine öğrenimi yetenekleri sunar.

3. Python'u Veri Bilimi için Kurma:

Veri bilimi yolculuğunuza Python ile başlamak için geliştirme ortamınızı ayarlamanız gerekir. KDnuggets, Python'un ve gerekli kitaplıkların kurulumuna ilişkin kapsamlı bir kılavuz sağlar. Farklı platformları (Windows, macOS, Linux) kapsar ve önceden yüklenmiş tüm temel kitaplıkları içeren bir dağıtım olan Anaconda'nın kullanılmasını önerir.

4. Python Temellerini Öğrenmek:

Python'da yeniyseniz dilin temellerini kavramanız çok önemlidir. KDnuggets, Python programlamaya yeni başlayanlar için değişkenler, veri türleri, kontrol akışı ifadeleri, işlevler ve dosya işleme gibi konuları kapsayan bir kılavuz sunar. Bu kavramları anlamak, veri bilimi görevleri için sağlam bir temel sağlayacaktır.

5. Pandalarla Veri Analizini Keşfetmek:

Pandas, veri işleme ve analiz için güçlü bir kütüphanedir. KDnuggets, DataFrames kullanarak verilerin nasıl yükleneceğini, temizleneceğini ve dönüştürüleceğini açıklayan Pandalar hakkında bir eğitim sağlar. Veri kümelerini filtreleme, sıralama, gruplama ve birleştirme gibi temel işlemleri kapsar. Ek olarak, eksik verilerin işlenmesi ve istatistiksel hesaplamaların yapılmasına yönelik teknikler tanıtılmaktadır.

6. Matplotlib ile Verileri Görselleştirme:

Veri görselleştirme, verilerdeki kalıpları ve eğilimleri anlamak için çok önemlidir. Matplotlib, statik, animasyonlu ve etkileşimli görselleştirmeler oluşturmaya yönelik popüler bir kütüphanedir. KDnuggets, Matplotlib'de çizgi grafikleri, dağılım grafikleri, çubuk grafikleri, histogramlar ve ısı haritaları dahil olmak üzere çeşitli grafik türlerinin nasıl oluşturulacağını gösteren bir eğitim sunmaktadır. Aynı zamanda arazilerinizin görsel çekiciliğini artırmak için özelleştirme seçeneklerini de kapsar.

7. Scikit-learn ile Makine Öğrenimine Giriş:

Makine öğrenimi veri biliminin temel bir bileşenidir. Scikit-learn, sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve boyutluluk azaltma için çeşitli algoritmalar sağlayan, yaygın olarak kullanılan bir kütüphanedir. KDnuggets, denetimli ve denetimsiz öğrenmenin temel kavramlarını açıklayan, Scikit-learn hakkında giriş niteliğinde bir eğitim sağlar. Gerçek dünyadaki veri kümelerini kullanarak model eğitimi, değerlendirme ve tahminleri kapsar.

8. Veri Biliminde Daha İleriye Gitmek:

Temel bilgileri sağlam bir şekilde anladıktan sonra KDnuggets, veri biliminin belirli alanlarında bilginizi genişletmek için ek kaynaklar sunar. Bunlar arasında TensorFlow veya PyTorch ile derin öğrenme, doğal dil işleme (NLP), zaman serisi analizi, öneri sistemleri ve daha fazlası ile ilgili eğitimler yer almaktadır. Bu konuları keşfetmek ilgi alanlarınıza ve kariyer hedeflerinize uygun alanlarda uzmanlaşmanıza yardımcı olacaktır.

Sonuç olarak veri bilimine Python ile başlamak, bu alanda sayısız fırsata yol açabilecek heyecan verici bir yolculuktur. KDnuggets, başlamanıza ve becerilerinizi geliştirmenize yardımcı olacak zengin kaynaklar sağlar. Python'un temellerini anlayarak, Pandas ve Matplotlib gibi kütüphaneleri kullanarak ve Scikit-learn ile makine öğrenimini keşfederek yetkin bir veri bilimci olma yolunda ilerleyeceksiniz.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• ChartPrime. Ticaret Oyununuzu ChartPrime ile yükseltin. Buradan Erişin.
• Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
• Kaynak: Plato Veri Zekası.
• Kaynak Bağlantısı: https://zephyrnet.com/getting-started-with-python-for-data-science-kdnuggets/

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• ChartPrime. Ticaret Oyununuzu ChartPrime ile yükseltin. Buradan Erişin.
• Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://platodata.network/platowire/a-guide-to-beginning-data-science-with-python-kdnuggets/