Kurs
Python ile Keşifsel Veri Analizi
Orta SeviyeBeceri Seviyesi
Güncel 04.2026
PythonExploratory Data Analysis4 sa14 video49 Egzersiz4,150 XP110K+Başarı Belgesi
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
Google ile devam edinDaha fazla seçenek gösterveya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.
Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı
Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?
İşletmeler için deneyinKurs Açıklaması
İşsizlik rakamları ve uçak bileti fiyatlarına ait verileri kullanarak, Python ile veriyi özetleyip doğrulayacak, eksik değerleri hesaplayıp tespit ederek yerine koyacak ve hem sayısal hem de kategorik değerleri temizleyeceksin. Kurs boyunca, değişkenleri ve aralarındaki ilişkileri anlamak için etkileyici Seaborn görselleştirmeleri oluşturacaksın.
Son olarak, kurs; yeni özellikler oluşturarak, kategorik özellikleri dengeleyerek ve bulgulardan hipotezler üreterek keşif bulgularının veri bilimi iş akışlarını nasıl beslediğini gösterecek.
Kursun sonunda, Python’da kendi keşifsel veri analizini (EDA) gerçekleştirme konusunda kendine güveneceksin. Bulgularını görsel olarak başkalarına açıklayabilecek ve verinden içgörü elde etmek için atılacak sonraki adımları önerebileceksin!Videolarda, sol alttaki "Show transcript"e tıklayarak açabileceğin canlı transkriptler bulunur. Kurs sözlüğünü sağdaki kaynaklar bölümünde bulabilirsin.CPE kredisi almak için kursu tamamlaman ve nitelikli değerlendirmede %70 puana ulaşman gerekir. Sağdaki CPE kredileri çağrı kutusuna tıklayarak değerlendirmeye gidebilirsin.
Önkoşullar
Introduction to Statistics in PythonIntroduction to Data Visualization with Seaborn1
Bir Veri Kümesini Tanımak
Yeni bir veri kümesine nasıl yaklaşmalısın? Kategorik ve sayısal verileri doğrulamayı ve özetlemeyi, bulgularını aktaracak Seaborn görselleştirmeleri oluşturmayı öğren.
2
Veri Temizleme ve Atama
Veriyi keşfetmek ve analiz etmek çoğu zaman eksik değerler, hatalı veri tipleri ve aykırı değerlerle uğraşmayı gerektirir. Bu bölümde, bu sorunlarla başa çıkma tekniklerini öğrenerek EDA süreçlerini daha akıcı hale getireceksin!
3
Verilerde İlişkiler
Veri kümelerindeki değişkenler tek başına var olmaz; birbirleriyle ilişkilidir. Bu bölümde, sayısal, kategorik ve hatta DateTime verilerinde ilişkileri inceleyecek; bu ilişkilerin yönünü ve gücünü, ayrıca bunları görselleştirmenin yollarını keşfedeceksin.
4
Keşifsel Analizi Eyleme Dönüştürmek
Keşifsel veri analizi, veri bilimi iş akışının kritik bir adımıdır ama son durak değildir! Artık keşfi tamamladıktan sonra projelerinde güvenle ilerlemeni sağlayacak teknikleri ve dikkat edilmesi gereken noktaları öğrenme zamanı!
Python ile Keşifsel Veri Analizi
Kurs Tamamlandı
Başarı Belgesi Kazanın
Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyinSosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi kaydolun
Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Python ile Keşifsel Veri Analizi eğitimine başlayın!
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
Google ile devam edinDaha fazla seçenek gösterveya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.
DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin
Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.