İleri Düzey Python Eğitimi Sertifika Programı 

İleri Düzey Python Eğitimi, Python programlama dilinde daha karmaşık ve derin konuları kapsayan bir öğrenme programıdır.

• Python Programının Tanıtımı
• Kullanım Alanları
• İndirilmesi ve Kurulması
• Temel Operatörler
• Atama Operatörleri
• Aritmetik Operatörler
• Mantıksal Operatörler
• Veri Türleri
• Değişken Türüne Göre Değişken Elemanlarına Erişim
• Değişken Türleri Arasında Dönüşümler
• İşlem Çıktılarının Alınması
• Temel Metin İşlevleri
• Ön Tanımlı Fonksiyonlar
• Fonksiyon Ataması ve Fonksiyonların Yazımı
• Lokal ve Global Değişkenler
• If İfadesinin Kullanımı
• If ve Else İlişkisi
• If
• Else ve Elif İlişkisi
• Döngüler
• For Döngüsü
• While Döngüsü
• Veri İşleme
• Modül Kavramı ve Modülün Çalıştırılması
• Numpy Modülünün Yüklenmesi
• Rastsal Veri Üretme
• Normal Dağılımdan Veri Üretme
• Tam Sayı Veri Üretme
• Numpy Dizeleri Oluşturmak
• Numpy Dizelerinin Özellikleri
• Yeniden Şekillendirme İşlemleri
• Dizeleri Birleştirme İşlemleri
• Dizeleri Ayrıştırma (Splitting) İşlemleri
• Dizelerde Sıralama İşlevi
• İndeksler ile Elamanlara Erişim
• Aralık Seçme İşlemleri
• Matrisler ve İki Boyutlu Aralık Seçme İşlemleri
• Alt Küme İşlemlerini Gerçekleştirme
• Dizelerde Matematiksel İşlemler
• Fonksiyonlar ile Matematiksel İşlemler
• Temel Matematiksel ve İstatistiksel İşlemler
• İki Bilinmeyenli Denklem Sisteminin Numpy Modülü ile Çözülmesi
• Pandas Modülünün Yüklenmesi
• İndeks Değerlerinin Değiştirilmesi
• Sözlükler Yardımı ile Listelerin Oluşturulması
• İki Seriyi Birleştirerek Yeni Bir Seri Oluşturma
• Pandas Modülünde Eleman İşlemleri
• Data Frame (Veri Çerçevesi)
• Data Frame (Veri Çerçevesi) Eleman İşlemleri
• Loc ve İloc İşlevleri ile Değişken Seçme
• Koşullu Eleman Seçme İşlevleri
• Veri Çerçevelerinde (Data Frame) Birleştirme İşlemleri
• Veri Çerçevelerinde (Data Frame) Eşleştirme İşlemleri
• İçeri Veri Aktarma ve Dış Ortama Veri Aktarma
• Gruplama İşlemleri
• Toplulaştırma İşlev
• Filtreleme İşlemleri
• Tekrarlama Komutları
• Sıralama İşlemleri
• Dönüştürme İşlevleri
• Pivot Tablolar
• Veri Görselleştirme
• Verileri Kategorilere Ayırma
• Barplot Grafikleri
• Seaborn Modülünün Kurulumu
• Seaborn Modülü ile Dağılım Grafikleri Oluşturma
• Seaborn Modülü ile Serpilme Diyagramları Oluşturma
• Pandas Modülü ve Seaborn Modülünde Histogramlar ve Benzerlikleri
• Farklı Kırılımlara Göre Serpilme Diyagramlarının Elde Edilmesi
• Temel İstatistik Bilgileri
• Anket Verilerine Bakış
• Evren ve Örneklem
• Betimsel ve Çıkarımsal İstatistik
• Değişken
• Sabit Parametre
• Bağımlı Bağımsız Değişken
• Ölçüm Düzeyleri
• Sınıflama (Nominal) Ölçek
• Sıralama (Ordinal) Ölçek
• Eşit Aralıklı (Interval) Ölçek
• Temel İstatistiksel Kavramlar
• Ortalama
• Mod
• Medyan
• Standart Sapma
• Varyans
• Korelasyon
• Kovaryans
• Normal Dağılım
• Hipotez Testleri
• Hipotez Testinin Aşamaları
• Programının Arayüzünün Tanıtılması
• Programdaki Menüler
• Çalışma Dosyasının Kaydedilmesi ve Açılması
• Programda Değişken Görünümü ve Veri Görünümü
• Değişken Oluşturma ve Değişkene Özel Ayarlar
• Veri Etkiletlerinin Girilmesi
• Kategorik Değişkenlere İlişkin Kategori İsimlerinin Atanması
• Değişkenin Ölçme Düzeyinin Atanması
• Atanan Değişkene İlişkin Veri Girişi
• Sürekli Değişkenlerin Kategorik Değişkene Dönüştürülmesi
• Görsel Gruplama
• Gözlem ve Değişken Erişimi
• Gözlem ve Frekans İlave Etme
• Değişkenleri Artan ve Azalan Olarak Sıralama
• Tüm Gözlemler İçerisinden Alt Küme Olarak Belirli Koşulla Gözlem Seçme
• Gözlemleri Ağırlıklandırma
• Kategorik Değişkenleri Yeniden Kodlama ile Kategori Birleştirmek
• Matematiksel İşlemler ile Değişkenlerden Yeni Değişken Üretmek
• Ölçek Hesaplamaları
• Anket Verilerinin Güvenilirliğinin Analizi
• Çapraz Tablolar Oluşturmak
• Frekans Tabloları Oluşturmak
• Betimsel İstatistikler Elde Etmek
• Normal Dağılım Testlerine İlişkin Hipotezlerin Kurulması
• Normal Dağılım Testi
• Grup Ortalamalarının Testi
• Tek Örneklem t Testi
• Bağımsız Örneklem t Testi
• Parametrik Olmayan Bağımsız Örneklem Testi (Mann Whitney U)

Eğitim sonunda E-Devletinize yansıycak Üniversite onaylı sertifika alabileceksiniz. Sertifikanız E-Devletinize yansıyacaktır.

İleri Düzey Python Eğitim İçeriği

Konya Karatay Üniversitesi - Workshopers İşbirliği kapsamında gerçekleştirilen Eğitime katıldıktan sonra sizinle iletişime geçeceğiz ve sizi Konya Karatay Üniversitesinin uzaktan eğitim sistemine ekleyeceğiz. Eğitim sonunda E-Devletinize yansıyacak Üniversite onaylı belge alabileceksiniz.

Eğitimi satın aldıktan sonra gün içerisinde sizinle WhatsApp üzerinden iletişime geçilecektir. Eğitime 6 Ay erişiminiz olacaktır. Eğitimi 6 ay içinde tamamlamanız gerekmektedir. Eğitim canlı değildir.

İleri Düzey Python Eğitim Süresi

İleri Düzey Python Eğitimi 23 Uzaktan Eğitim Saatidir.  Üniversiteler AKTS (Avrupa Kredi Transfer Sistemi) ye göre belgelendirme sağlanmaktadır. 1 örgün eğitim sistem AKTS (Avrupa Kredi Transfer Sistemine) göre 3/4 uzaktan eğitim saatine eşittir.

İleri Düzey Python Eğitim Sertifikası

Eğitimini tamamladıktan sonra Konya Karatay Üniversitesi Onaylı Eğitim Sertifikası alacaksınız. Bu belge E-Devletinize yansıyacaktır.