Ana içeriğe atla
GirişPython

Kurs

Python'da Veri Aktarmaya Giriş

TemelBeceri Seviyesi
Güncel 12.2025
Excel, SQL, SAS gibi çeşitli kaynaklardan ve doğrudan web'den Python'a veri aktarmayı öğrenin.
Kursa Ücretsiz Başlayın
PythonData Preparation3 sa15 video50 Egzersiz3,900 XP330K+Başarı Belgesi

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

veya

Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Group

2 veya daha fazla kişiyi mi eğitiyorsunuz?

DataCamp for Business ürününü deneyin

Kurs Açıklaması

Bir veri bilimci olarak veriyi temizlemen, düzenleyip dönüştürmen, görselleştirmen, kestirimsel modeller kurman ve bu modelleri yorumlaman gerekir. Ancak bunları yapmadan önce, veriyi Python'a nasıl alacağını bilmelisin. Bu kursta veriyi Python'a aktarmanın birçok yolunu öğreneceksin: .txt ve .csv gibi düz dosyalardan; Excel tablo dosyaları, Stata, SAS ve MATLAB dosyaları gibi diğer yazılımlara özgü dosyalardan; ve SQLite ile PostgreSQL gibi ilişkisel veritabanlarından.Videoların sol altındaki "Show transcript" seçeneğine tıklayarak canlı altyazıları görüntüleyebilirsin. Kurs sözlüğünü sağdaki kaynaklar bölümünde bulabilirsin. CPE kredisi almak için kursu tamamlaman ve nitelikli değerlendirmede %70 puana ulaşman gerekir. Sağdaki CPE kredisi çağrı kutusuna tıklayarak değerlendirmeye gidebilirsin.

Önkoşullar

Intermediate Python
1

Introduction and flat files

In this chapter, you'll learn how to import data into Python from all types of flat files, which are a simple and prevalent form of data storage. You've previously learned how to use NumPy and pandas—you will learn how to use these packages to import flat files and customize your imports.
Bölümü Başlat
2

Importing data from other file types

You've learned how to import flat files, but there are many other file types you will potentially have to work with as a data scientist. In this chapter, you'll learn how to import data into Python from a wide array of important file types. These include pickled files, Excel spreadsheets, SAS and Stata files, HDF5 files, a file type for storing large quantities of numerical data, and MATLAB files.
Bölümü Başlat
3

Working with relational databases in Python

In this chapter, you'll learn how to extract meaningful data from relational databases, an essential skill for any data scientist. You will learn about relational models, how to create SQL queries, how to filter and order your SQL records, and how to perform advanced queries by joining database tables.
Bölümü Başlat
Python'da Veri Aktarmaya Giriş
Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi Kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Python'da Veri Aktarmaya Giriş eğitimine başlayın!

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

veya

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.