| Hafta | Konular |
| 1 |
Giriş ve Python'a Genel Bakış
• Konular: Python programlama dilinin temel özellikleri.
• Python Uygulamaları: Python'un kurulumu, değişkenler ve veri tipleri ve kullanışlı editörler.
|
| 2 |
Temel Python Programlama
• Konular: Python’un temel programlama mantığı
• Python Uygulamaları: Temel Python programlama örnekleri.
|
| 3 |
Temel Python Programlama (Fonksiyonlar ve Modüller)
• Konular: Fonksiyon tanımlama, modül kullanımı, kütüphanelerin yüklenmesi.
• Python Uygulamaları: Yeni fonksiyonlar oluşturma, mevcut modül kullanımı.
|
| 4 |
Temel Python Programlama (Mantıksal Komutlar)
• Konular: Mantıksal Komutlar.
• Python Uygulamaları: Şarta bağlı komut işlemleri.
|
| 5 |
Veri Analizi (Veri Toplama ve Veri Okuma)
• Konular: Veri toplama ve veri dosyası okuma/yazma işlemleri, CSV ve Excel dosyalarıyla çalışma.
• Python Uygulamaları: Veri toplama, veri oluşturma işlemleri.
|
| 6 |
Veri Analizi (Veri Ön İşleme)
• Konular: Veri temizleme ve veri manipülasyonu.
• Python Uygulamaları: Pandas kütüphanesi ile veri temizleme ve manipülasyon örnekleri.
|
| 7 |
Veri Analizi (Veri Görselleştirme)
• Konular: Grafik oluşturma işlemleri
• Python Uygulamaları: Matplotlib ve Seaborn kütüphaneleri ile veri görselleştirme örnekleri.
|
| 8 |
Veri Analizi (Veri Görselleştirme)
* Harita Grafikler
* Python Uygulamaları: Matplotlib ve Plotline kütüphaneleri
|
| 9 |
Ekonometrik Analizler (Doğrusal Regresyon-1)
• Konular: Ekonometrik modellerin temel özellikleri.
• Python Uygulamaları: statsmodels kütüphanesi ile basit lineer model tahmini.
|
| 10 |
Ekonometrik Analizler (Doğrusal Regresyon-2)
• Konular: Model tahmini sonrası temel testler.
• Python Uygulamaları: statsmodels kütüphanesi ile model sonrası testler.
|
| 11 |
Ekonometrik Analizler (Lojistik Regresyon-1)
• Konular: Logit modeli tahmini.
• Python Uygulamaları: statsmodels veya scikit-learn kütüphaneleri ile logit modeli tahmin örnekleri.
|
| 12 |
Ekonometrik Analizler (Lojistik Regresyon-2)
• Konular: Probit modeli tahmini.
• Python Uygulamaları: statsmodels veya scikit-learn kütüphaneleri ile logit modeli tahmin örnekleri.
|
| 13 |
Temel Makine Öğrenimi (Sınıflandırma Problemleri)
• Konular: Makine öğreniminin temel mantığı ve sınıflandırma.
• Python Uygulamaları: scikit-learn sınıflandırma analizi örnekleri.
|
| 14 |
Temel Makine Öğrenimi (Karar Ağacı Modelleri)
• Konular: Karar ağacı modellerinin işleyişi
• Python Uygulamaları: scikit-learn kütüphanesi model tahmini.
|