Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan Python programlama dili ile veri işleme konusunu anlatan bir eğitim dersidir. Eğitmen, veri işleme konusunu üç veya dört derslik bir seri şeklinde ele alacağını belirtiyor.
- Video, veri işleme kavramının tanımıyla başlayıp, big data, veri ön işleme ve veri bilimi alanlarının önemi hakkında bilgiler sunuyor. Ardından veri işleme örnekleri (köpek ırkını tanımlama, polislik, sahte haber tespiti, web trafiği tahmini) anlatılıyor. Daha sonra Pandas kütüphanesinin ne olduğu, özellikleri ve kurulumu adım adım gösteriliyor. Video, PyCharm ortamında Pandas kütüphanesinin nasıl kurulacağını pratik bir örnekle açıklıyor ve bir sonraki derste list ve sözlükten dataframe oluşturma konusunun anlatılacağını belirtiyor.
- 00:02Veri İşleme ve Pandas Kütüphanesi
- Veri işleme (data processing) konusu, büyük çapta veriler üzerinde mantıklı ve istenilen bilgilerin alınması için yapılan tüm işlemlerdir.
- Veri işleme için verilerin hazır hale getirilmesi, eksiklerinin tamamlanması ve gereksiz olanların ayıklanması gibi işlemler yapılır.
- Veri işleme ve veri ön işleme (data preprocessing), big data çalışmaları kapsamında veri science mesleği için vazgeçilmez işlemlerdir.
- 01:20Veri İşleme Alanları ve Uygulamaları
- Veri işleme alanında matematik, istatistik, makine öğrenmesi, yapay zeka, görselleştirme, ileri hesaplama teknikleri ve veri mühendisliği gibi alanlar kullanılır.
- Veri işleme gerçek hayatta köpek ırkını tanımlama, dayalı polislik, sahte haberleri tespit etme ve web trafiği tahmini gibi alanlarda kullanılır.
- Google, yaklaşık 145 bin Wikipedia makalesini kullanarak gelecekteki web trafiğini tahmin etme yarışması düzenlemiş ve binin üzerinde takım katılmıştır.
- 04:39Pandas Kütüphanesi
- Pandas kütüphanesi, Python programlama dili için yüksek performanslı, kullanımı kolay veri yapıları ve veri analiz araçları sağlayan BSDK lisanslı açık kaynaklı bir kütüphanedir.
- Pandas, verinin ön işlemesini ve analizini kolaylaştıran, zaman bilgileri analizinde kullanılabilen bir kütüphanedir.
- Pandas dağıtık veriler üzerinde işlem yapması önerilmez, düzenli veriler üzerinde kullanılmalıdır.
- 07:38Pandas Kütüphanesi Kurulumu
- Pandas kütüphanesi pandas.pydata.org sitesinden veya lfd.uc.edu sitesinden indirilebilir.
- PyCharm'da yeni bir proje oluşturulup, File > Settings > Interpreter kısmından pandas kütüphanesi eklenebilir.
- Kurulum tamamlandıktan sonra "import pandas as pd" komutu ile kütüphane kullanılabilir hale gelir.