• Buradasın

    0dan 1e Python veri analizi ne kadar sürer?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    0'dan 1'e Python veri analizi öğrenmek için gereken süre, kişinin başlangıç seviyesine, öğrenme hızına ve konuya ayırdığı zamana bağlı olarak değişir. Genel olarak, Python programlama ve veri analizi konularında temel bilgileri öğrenmek için birkaç haftadan birkaç aya kadar bir süre gerekebilir.
    Bu süreçte, Python'un temel veri yapıları, kütüphaneler (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn gibi) ve veri analizi yöntemleri (veri yükleme, temizleme, keşif ve analiz) gibi konular öğrenilir 35.
    Daha detaylı ve kapsamlı bir öğrenme için ise 6-12 ay gibi daha uzun bir süre gerekebilir 3.
    Öğrenme sürecini hızlandırmak için çevrimiçi kurslar, eğitim videoları ve pratik projeler faydalı olabilir 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. kaggle.com
        1
      2. miuul.com
        2
      3. powerbi.istanbul
        3
      4. dijitork.com
        4
      5. bluemarkacademy.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri Analizi konusu zor mu?

    Veri analizi konusu, özellikle verilerin düzensiz ve kontrolsüz olduğu durumlarda zor olabilir. Veri analizi sürecinin bazı zorlukları: Veri temizliği. Araştırmacı önyargısı. Veri güvenliği. Veri analizi sürecini kolaylaştıran unsurlar: Teknoloji entegrasyonu. Yapay zeka kullanımı.
    5 kaynak

    Python ile veri nasıl çekilir?

    Python ile veri çekmek için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Gerekli kütüphanelerin kurulumu: ```bash pip install requests beautifulsoup4 ``` 2. Web sayfasının çekilmesi. ```python import requests url = ‘https://example.com’ # Web sayfasının URL’si response = requests.get(url) # Sayfa içeriğini yazdır print(response.text) ``` 3. BeautifulSoup ile HTML’in ayrıştırılması. ```python from bs4 import BeautifulSoup # HTML içeriği BeautifulSoup ile ayrıştırılır soup = BeautifulSoup(response.text, ‘html.parser’) # Sayfanın başlığı yazdırılır print(soup.title) ``` 4. Verilerin çekilmesi. ```python # Belirli bir etiketi seçme headings = soup.find_all('h1') # Her bir başlığı yazdır for heading in headings: print(heading.text) # Belirli bir sınıf adına göre seçim yapma items = soup.find_all('div', class_='item-class') for item in items: print(item.text) ``` 5. Sayfa navigasyonu. ```python # Tüm bağlantıları (a etiketlerini) bulma links = soup.find_all('a') # Her bağlantının href (URL) değerini yazdırma for link in links: href = link.get(‘href’) print(href) ``` 6. Verilerin düzenlenmesi ve saklanması. ```python import csv data = [[‘Başlık’, ‘Link’], [‘Python Web
    5 kaynak

    Veri analizi öğrenmek için hangi program?

    Veri analizi öğrenmek için aşağıdaki programlar önerilmektedir: 1. Microsoft Excel: Temel veri analizi, finansal analiz ve grafik oluşturma için yaygın olarak kullanılır. 2. Python: Büyük veri analizi, makine öğrenimi ve veri görselleştirme için esnek ve popüler bir programlama dilidir. 3. Tableau: Veri görselleştirme ve iş zekası için kullanıcı dostu bir araçtır. 4. R: İstatistiksel analiz ve veri madenciliği için geniş kütüphane desteği sunan açık kaynaklı bir programlama dilidir. 5. SPSS (Statistical Package for the Social Sciences): Sosyal bilimler ve eğitim gibi alanlarda sıkça kullanılan bir istatistik programıdır. Bu programlar, veri analizi becerilerinizi geliştirmenize ve farklı veri türlerinde etkili analizler yapmanıza yardımcı olacaktır.
    5 kaynak

    Python veri bilimi için yeterli mi?

    Evet, Python veri bilimi için yeterlidir. Python, veri bilimi alanında basitliği, çok yönlülüğü ve kapsamlı kütüphane ekosistemi sayesinde yaygın olarak tercih edilen bir programlama dilidir. Python ile veri bilimi kapsamında aşağıdaki işlemler yapılabilir: - Veri manipülasyonu ve analizi: NumPy ve Pandas gibi kütüphaneler, büyük veri kümelerinin verimli bir şekilde işlenmesini sağlar. - Makine öğrenimi: Scikit-learn, TensorFlow ve Keras gibi kütüphaneler, çeşitli makine öğrenimi görevleri için gerekli araçları sunar. - Görselleştirme: Matplotlib, Seaborn ve Plotly gibi kütüphaneler ile veriler etkili bir şekilde görselleştirilebilir. - Büyük veri ile entegrasyon: PySpark ve Dask gibi kütüphaneler, Apache Spark kullanarak dağıtık hesaplamayı mümkün kılar. Ayrıca, Python'un geniş ve aktif bir kullanıcı topluluğu, sürekli geliştirme çabaları ve çapraz platform uyumluluğu da önemli avantajlarıdır.
    5 kaynak

    Python öğrenmek ne kadar sürer?

    Python öğrenme süresi, kişinin önceki kodlama deneyimi, hedefleri ve çalışmaya ayırdığı zamana bağlı olarak değişir. Temel Python bilgisi: Ortalama olarak 2 ila 6 ay arasında öğrenilebilir. İleri düzey projeler: Web geliştirme, veri analizi veya makine öğrenimi gibi alanlarda ileri düzey projeler geliştirmek için 3 ila 6 ay arasında pratik ve kütüphane kullanımı gerekebilir. Kısa süre: Belirli bir görevi otomatikleştirmek için Python öğrenmek, diğer alanlara göre daha hızlı tamamlanabilir. Python öğrenmek için çeşitli kaynaklar mevcuttur, bunlar arasında online kurslar, eğitim kampları ve kendi kendine öğrenme yöntemleri bulunur.
    5 kaynak