Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bilgisayar mühendisliği 2. sınıf öğrencisi Delil Temel tarafından sunulan bir eğitim içeriğidir. Delil, Python kullanarak veri bilimi alanında yaptığı bir projeden bahsediyor.
- Video, öncelikle Coogle platformunun tanıtımıyla başlıyor ve ardından Delil'in kendi oluşturduğu "Data Analizm" notebook'una geçiyor. Notebook'ta Iris çiçekleri veri seti üzerinde çalışılıyor. Delil, numpy, pandas, scikit-learn ve matplotlib kütüphanelerini import ederek, veri çerçevesini yükleme, ilk beş gözlemi görüntüleme, veri setinin boyutlarını ve sütun tiplerini kontrol etme gibi temel veri analizi işlemlerini Python kodları ile gösteriyor.
- 00:01Cockle Platformu Tanıtımı
- Konuşmacı, Python kullanarak veri bilimi alanında yaptığı bir projeden bahsedeceğini belirtiyor.
- Cockle, Stack Overflow'un veri bilimciler için özelleşmiş bir hali olarak tanımlanıyor.
- Platformda veri bilimciler kendi çalıştıkları data setlerini yükleyip notebook oluşturup işlemler yapabiliyorlar.
- 00:26Cockle Platformunun Özellikleri
- Home penceresinde profil bilgileri, katılım süresi, gelişim ilerleyiş, aktivite ve oluşturulan data setler görüntülenebiliyor.
- Platformda "How to Start" bölümünde Cockle'ı öğrenme konusunda kısa bir kurs bulunuyor.
- Kullanıcılar kendi veri kümeleri üzerinde çalışma yapan veri bilimcilerin çalışmalarını görebiliyorlar.
- 01:12Veri Kümesi ve Dataset Sekmesi
- Veri kümesi, veri topluluğu olarak tanımlanıyor ve örneğin 1'den 5'e kadar olan sayılar da veri kümesi oluşturabilir.
- Dataset sekmesinde yeni dataset oluşturulabilir veya başkalarının oluşturduğu datasetler kullanılabilir.
- Apple TV Movie, Spotify Global, Countries ve depremler gibi veri setleri kullanılabiliyor.
- 01:51Iris Veri Seti Projesi
- Konuşmacı, Iris çiçekler hakkında bir veri kümesi üzerinde çalışacağını belirtiyor.
- Numpy, pandas, sibon ve matplotli gibi kütüphaneleri veri görselleştirme işlemleri için import ediyor.
- Iris data setini import edip bir veri çerçevesi haline getirerek diğer değişkene atıyor.
- 02:48Veri Çerçevesi Analizi
- Veri çerçevesinin ilk beş gözlemini görüntülemek için head fonksiyonunu kullanıyor.
- Veri çerçevesinin matrissel şeklini görmek için print(df.shape) komutunu kullanıyor.
- Veri setinin 150 satır ve 6 sütun (5 öznitelik ve 1 indeks sütunu) olduğunu görüyor.
- 04:22Veri Çerçevesi Özellikleri
- Veri setinde 2'ye kadar olan çeşitlilik var ve çerçevede değişkenlerin hangi tipte olduğunu ve bellek kullanımını görmek için df.info fonksiyonunu kullanıyor.
- Kolonların tiplerini, data tiplerini ve dağılımını görebiliyor.
- Bellek kullanımının yaklaşık 6 kilobayt civarında olduğunu görüyor.