Buradasın
Veri Setlerinde Veri Çekme ve Google Colab Kullanımı Eğitimi
youtube.com/watch?v=0Yo2j9nNmjIYapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, Coşkun Eğitim Vakfı eğitmenlerinden Emine Cansu Türkan tarafından sunulan bir eğitim içeriğidir. Eğitmen, veri setlerinde veri çekme ve Google Colab'dan veri entegrasyonu konularını ele almaktadır.
- Video, CAPS projesi örneği üzerinden veri bilimi sürecinin aşamalarını açıklayarak başlıyor. Ardından CAGLE ve Google Colab'ın ne olduğu, ne işe yaradığı ve neden kullanıldıkları anlatılıyor. Daha sonra Netflix Movie and TV Show veri setinin CAGLE'dan Google Colab'a nasıl aktarılacağı adım adım gösteriliyor. Son olarak, veri setinin ilk beş satırı, son beş satırı, sütun türleri, boşluklar ve tekrarlanan değerler gibi temel bilgilerin nasıl kontrol edileceği kod örnekleriyle açıklanıyor. Video, bir seri formatında devam edecek ve CAPS projesinin son aşamalarına kadar ilerleyecektir.
- 00:17Veri Setleri ve Kullanılan Araçlar
- Veri setlerinde datayı nasıl çekip Kaggle'dan verileri Google Colab'a nasıl entegre edeceğimiz konusu ele alınacak.
- CAPSOM projesi ile beyin tümörü tespiti için veri analizi, ön işlemler ve modelleme aşamaları gerçekleştirilmiş.
- Kaggle, makine öğrenmesi, veri analizi ve yapay zeka alanlarında kullanılan bir platformdur ve kullanıcıların veri setlerini keşfetmesine olanak sağlar.
- 02:10Google Colab Avantajları
- Google Colab, veri setlerini entegre etme, hız ve program yüklememe gibi birçok avantaj sunan bir platformdur.
- Otomatik kod tamamlama özelliği sayesinde entegre bir geliştirme ortamı sunmaktadır.
- Veriyi Colab üzerinden indirince Google'ın kendi internet hızını kullanarak veriyi hızlı bir şekilde indirebilirsiniz.
- 03:53Veri Setini Colab'a Aktarma
- Netflix movie and tv show data seti Kaggle'dan indirilip Google Colab'a aktarılabilir.
- Colab'da "File" > "New Notebook" seçeneği ile yeni bir not defteri açılabilir.
- Kaggle'dan indirilen veri seti, Colab'da dosyalar kısmına sürükleyip bırakılarak yüklenir.
- 05:23Kütüphanelerin Entegrasyonu
- Veri analizinde kullanılan temel kütüphaneler: Pandas, NumPy, Matplotlib ve Seaborn.
- Kütüphaneler "import" ifadesiyle entegre edilir.
- Pandas kütüphanesi veri setlerini okumak ve işlemek için kullanılır.
- 07:47Veri Setinin İncelenmesi
- Veri setindeki satır ve sütun sayısı "df.shape" komutuyla görüntülenebilir.
- Veri setinin ilk beş satırı "df.head()" komutuyla, son beş satırı "df.tail()" komutuyla görüntülenebilir.
- Veri setindeki sütunların veri tipleri "df.dtypes" komutuyla kontrol edilebilir.
- 10:09Veri Setindeki Boşlukların Kontrolü
- Veri setindeki boş değerler "df.isnull().sum()" komutuyla kontrol edilebilir.
- Boş değerlerin sayısı, veri setinin kullanılabilirliğini etkileyebilir.
- Boş değerlerin çözümü için farklı yöntemler kullanılabilir.