|
via Udemy |
Go to Course: https://www.udemy.com/course/python-mucizesi-temelden-uzmanlga-full-paket/
The "Python Mucizesi - Temelden Uzmanlığa (Full Paket)" on Coursera is an extensive and comprehensive Python programming course designed to take learners from beginner to expert level. This course is highly recommended for those who want a deep and well-structured understanding of Python, whether for data science, software development, or automation. **Course Overview and Content** This full package covers a vast array of topics essential for mastering Python. It starts with the basics, including setting up the Python environment, fundamental syntax, and simple text and number processing. As you progress, it delves into advanced concepts such as data structures (lists, dictionaries, tuples, sets), control flow (loops, conditionals), functions, object-oriented programming, and error handling. A major highlight is its focus on practical applications. The course features numerous real-world examples, making complex concepts more approachable and applicable. Additionally, strategies for coding and problem-solving are explored in detail, fostering a strategic mindset alongside technical skills. The curriculum also includes specialized modules on data analysis using Pandas and Numpy, crucial libraries for data science. These sections cover DataFrame and Series manipulations, data filtering, statistical analysis, and visualization with Matplotlib. Furthermore, there are dedicated sections on file handling, databases, and advanced topics like multi-table joins, data grouping, and graphical data visualization. **Course Strengths** - **Extensive Content:** With over multiple topics and practical exercises, this course provides thorough coverage, reducing the need for additional courses. - **Practical Focus:** Real-life examples and projects help reinforce learning and ensure readiness for real-world tasks. - **Comprehensive Notes:** All course materials come with detailed notes in Word format, allowing learners to review anytime without re-watching videos. - **Progressive Learning:** The course builds steadily from fundamentals to advanced topics, accommodating learners at different levels. - **Updates and Continuity:** Enrolling in this full package means access to future updates and new courses on Python, keeping your knowledge current. **Who Should Enroll?** This course is ideal for beginners who want a solid foundation, as well as experienced programmers seeking to deepen their Python skills, especially in data analysis, machine learning, or automation. **Final Thoughts & Recommendation** If you are serious about mastering Python and want a complete, structured, and practical learning experience, "Python Mucizesi" is an excellent choice. Its rich content, real-world examples, and emphasis on strategic coding set it apart from many other courses. Whether you're just starting or looking to enhance your existing knowledge, this course will give you the tools to excel. **Rating: 5/5** Highly recommended for anyone aiming to become proficient in Python and leverage its power in various applications. Enroll now on Coursera to start your Python mastery journey!
Python Mucizesi - Temelden Uzmanlığa (Full Paket) eğitimine hoş geldiniz.Bu eğitim, diğer tüm Python eğitimlerimi içeren bir tam dolu pakettir. Bu eğitimi satın aldığınızda diğer Python paketlerimi satın almanıza gerek kalmamakla birlikte ileride başka Python eğitimleri yayınladığımda bu eğitimlerin içerikleri otomatik olarak buraya da eklenecektir. Bilindiği gibi yazılım dillerinde çok kod olduğu için yeni öğrendiğiniz bilgiler eski bilgileri unutmanıza yol açar. Bu eğitimde bu sorun kökten giderilmiştir. Bu kapsamsa şu hususlar uygulanmıştır:Eğitim içerikleri bol örnekler ile yapılmıştır. O kadar çok örnek vardır ki, öğrendiklerinizi aradan uzun zaman geçse bile gözünüz kapalı tekrar yapabilirsiniz.Eğitimin tüm içerikleri not olarak size sunulmaktadır. Böylece tekrar etmek istediğinizde videoları yeniden izlemenize gerek yoktur. Notlara göz atmanız yeterlidir. Bu notlar WORD olarak verildiği için telefonunuz dahil her yerden okuyabilirsiniz.Tüm örnekler gerçek hayattan örneklerdir.Her adımda yeni kodlar öğretilirken çok örnek yapmanın yanında geçmişte öğrendiğiniz kodlar ile birleştirerek konuları anlatıyoruz.Eğitimde kod anlatımının yanında özellikle strateji geliştirme konusu da çok detaylı şekilde anlatılmaktadır. EĞİTİM İÇERİĞİ:GirişPython Ortamının KurulumuTemel PythonPython Genel YapısıBasit Metin İşlemleri ve Not Alma İşlemleriPython'da Metinler, Sayılar ve TürlerDeğişkenlerPrint FonksiyonuPRINT Fonksiyonu ile Dosyaya Veri YazdırmakPRINT Fonksiyonunda Özel KarakterlerPython ile KodlamaVeri Girişi ve Input FonksiyonuKoşullar (IF Komutu)Koşul KomutlarıOperatörlerÖrnek Uygulamalar: Veri Girişi, Koşullar ve OperatörlerPython Dilinde Diziler ve Büyük Veri İşlemleriListeler (Lists)Liste İşlemleriListe FonksiyonlarıSözlükler (Dictionaries)Sözlük UygulamalarıSözlük FonksiyonlarıDemetler (Tuples)Demet (Tuple) UygulamalarıKümeler (Sets)Döngüler ve Metin İşlemleriFOR DöngüsüFOR Döngüsü UygulamalarıFOR Döngüsü Deyimleri: Break, Continue, Range, Enumerate, ZipWhile DöngüsüDöngülerde ELSE DeyimiString (Metin) İşlemleriString (Metin) Fonksiyonlarıİleri String FonksiyonlarıString Uygulamaları: IS ile Başlayan FonksiyonlarString Uygulamaları: HTML ve COUNTString Uygulamaları: INDEX, RINDEX, LJUST ve RJUSTString Uygulamaları: PATITION, RPARTITION, CHR ve ORDFORMAT Metodu ve DetaylarıFORMAT Metodu UygulamalarıFonksiyonlarMatematiksel ve Sayısal Fonksiyon ve İşlemlerTarih Fonksiyon ve İşlemleriKullanıcı Tanımlı FonksiyonlarKullanıcı Tanımlı Fonksiyon UygulamalarıÇok Parametreli Fonksiyon TanımlamaHazır FonksiyonlarFILTER FonksiyonuMAP FonksiyonuGenel Fonksiyon UygulamalarıPython ile Veri AnaliziMetinler, Listeler, Sözlükler, Demetler, Kümeler, Koşullar ve DöngülerÜreteçlerSözlük ÜreteçleriTablo ve Filtre İşlemleriPivot AnaliziÜreteçlerde Fonksiyon KullanmakÜreteçlerde IF Komutuİstatistik ve SimülasyonSözlüklerde Arama/Tespit İşlemleriListeleri Hizalayarak Yazdırma İşlemleriArama Motoru Algoritması Oluşturmakİkili Tablo Eşleştirme İşlemleriİkili Tablo Eşleştirme UygulamalarıÇoklu Tablo Eşleştirme İşlemleriÇoklu Tabloları Sözlük Kullanımı ile KısaltmaMali Tablo İşlemleriMetinler için ÜreteçlerDosya İşlemleriDosyaya Veri YazmakDosyadan Veri OkumakDosya İşlemleri UygulamalarıDosya İşlemleri KurallarıHata İşlemleriPython Program HatalarıHata UygulamalarıNesne Tabanlı ProgramlamaModüller ve KütüphanelerKullanıcı Tanımlı ModüllerModül Çağırma KurallarıSınıf (Class) OluşturmaSınıflara Başlangıç Değeri AtamakSınıf Başlangıç Değeri UygulamalarıÇok Değişkenli Sınıf İşlemleriSınıflarda Gizli Değişkenler ve Yarı Gizli DeğişkenlerSınıflarda Miras AlmaSınıf (Class) UygulamalarıVeri Bilimi (Data Science): Pandas KütüphanesiDataFrame İşlemleriDataFrame Adres İşlemleriDataFrame Örnek UygulamalarıVeriler Üzerinde Değişiklik Yapmak (Silmek, Eklemek, Dönüştürmek)Filtreleme İşlemleriFiltre UygulamalarıMetin Dosyası Analiz İşlemleriExcel İşlemleriCSV İşlemleriXML İşlemleriDataFrame Tekrar ve UygulamalarıSERIES İşlemleriIndex ve Tablo Yapısı İşlemleriVeri Değiştirme İşlemleriAritmetik İşlemlerAritmetik İşlemler ve Veri UygulamalarıMetin (String) İşlemleriTablo Birleştirme İşlemleriTablo Eşleştirme KurallarıTablo Eşleştirme İşlemleriÇoklu Tablo EşleştirmePandas FonksiyonlarıVeri Gruplama ve İstatistiki AnalizlerPivot TabloPivot Tabloda Çoklu Satır ve SütunPivot Tablo UygulamalarıGrafik Çizim İşlemleriVeri Bilimi (Data Science): Numpy KütüphanesiNumpy Kütüphanesi Genel GörünümüDizilerin YapısıDizi (ARRAY) Tanımlama İşlemleriDizi Üreteci ParametreleriNumpy Veri TürleriDizilerde Sıralama İşlemiDizi ile İlgili Bilgi AlmaAdresleme İşlemleriFiltreleme İşlemleriDizi Verilerini DeğiştirmekDizilerde Birleştirme İşlemiDizileri Alt Dizilere BölmekTemel Matematiksel İşlemlerTrigonometrik ve Logaritmik İşlemlerNumpy UygulamalarıBir Dizideki Benzersiz Elemanları ListelemekDizileri Ters ÇevirmekÇok Boyutlu Dizileri SadeleştirmekNumpy ile Veri İşleme ve Yapılandırılmış DizilerGrafik İşlemleri (Matplotlib Kütüphanesi)Temel Grafik İşlemleriGrafik BileşenleriGrafik Parametre UygulamalarıGrafiğin Belli Bir Alanını GöstermekEksen Etiketlerini DüzenlemekTek Grafik İçerisinde Çoklu ÇizimÇoklu Grafikleri Farklı Bölgelerde GöstermekÇoklu Grafik UygulamalarıGrafik ÇeşitleriÇubuk (Bar) GrafikÇubuk Grafik ParametreleriEksen Değerlerini DeğiştirmekÜst Üste Çubuk GrafiklerFarklı Kaynakları Grafiğe ÇevirmekGrafiğe Tablo Eklemekİki Boyutlu Verilerde Tablo EklemeÇubuk Grafik UygulamalarıGrafiklere Veri Etiketi EklemekDağılım (Scatter) GrafiğiPasta (Pie) GrafikAlan (Area) GrafiğiHistogram Grafik