Yapay Zeka için Python Programlama
Python Programlama Eğitimi, temel programlama kavramlarından başlayarak, Python’un güçlü, okunabilir ve verimli yapısının tüm yönlerini kapsamlı bir şekilde ele alır.
30 Saat
8 Konu Başlığı
Başvuru Formu
Bu Eğitime Başvurun
Formu doldurun, danışmanımız en kısa sürede sizinle iletişime geçsin.
Kimler İçindir
• Programlamaya yeni başlayan bireyler,
• Yazılımcılar ve yazılım mühendisleri,
• Veri bilimcileri ve analistleri,
• Yapay zeka ve makine öğrenimi alanında çalışan profesyoneller,
• Web geliştirme, otomasyon veya finans gibi alanlarda Python kullanmak isteyenler,
• Çeşitli problemleri Python programlama dili ile çözmek isteyenler,
• Üniversite öğrencileri ve kariyerini teknoloji alanında ilerletmek isteyen profesyoneller.
• Yazılımcılar ve yazılım mühendisleri,
• Veri bilimcileri ve analistleri,
• Yapay zeka ve makine öğrenimi alanında çalışan profesyoneller,
• Web geliştirme, otomasyon veya finans gibi alanlarda Python kullanmak isteyenler,
• Çeşitli problemleri Python programlama dili ile çözmek isteyenler,
• Üniversite öğrencileri ve kariyerini teknoloji alanında ilerletmek isteyen profesyoneller.
Eğitim Hedefleri
• Python programlama dilinin temel yapılarını öğrenmek
• Veri işleme ve analiz için gerekli kütüphaneleri kullanabilmek
• Yapay zekâ projeleri için temel hazırlık yapabilmek
• Algoritmik düşünme ve problem çözme becerisi kazanmak
• Basit makine öğrenmesi uygulamalarına giriş yapabilmek
• Veri işleme ve analiz için gerekli kütüphaneleri kullanabilmek
• Yapay zekâ projeleri için temel hazırlık yapabilmek
• Algoritmik düşünme ve problem çözme becerisi kazanmak
• Basit makine öğrenmesi uygulamalarına giriş yapabilmek
Eğitim Hakkında
Bu eğitim, katılımcıların Python dilinde sağlam temeller oluşturmasını, ileri seviye konuları öğrenmesini ve gerçek dünya projelerinde uygulanabilir çözümler geliştirmesini sağlamayı hedefler. Eğitim, veri yapıları, nesne yönelimli programlama, hata ayıklama, test yazma, otomasyon, veri analizi ve web geliştirme gibi geniş bir yelpazede konuları detaylandırır.
Eğitim İçeriği
• Eğitimin Tanıtımı ve Hedefler
o Eğitim içeriğinin kapsamı, amaçları ve öğrenme çıktılarının belirlenmesi
o Katılımcı profili, sektör örnekleri ve uygulama alanlarının tartışılması
o Eğitim metodolojisinin (teorik dersler, interaktif atölyeler, vaka çalışmaları, proje uygulamaları) açıklanması
• Python’ın Tarihçesi ve Evrimi
o Python’un gelişim süreci, sürüm farkları (Python 2 vs. Python 3)
o Python felsefesi ve “Zen of Python”
• Temel Programlama Kavramları
o Veri, değişkenler, operatörler, ifadeler ve kontrol yapıları
o Temiz kod prensipleri ve PEP 8 standartları
o Eğitim içeriğinin kapsamı, amaçları ve öğrenme çıktılarının belirlenmesi
o Katılımcı profili, sektör örnekleri ve uygulama alanlarının tartışılması
o Eğitim metodolojisinin (teorik dersler, interaktif atölyeler, vaka çalışmaları, proje uygulamaları) açıklanması
• Python’ın Tarihçesi ve Evrimi
o Python’un gelişim süreci, sürüm farkları (Python 2 vs. Python 3)
o Python felsefesi ve “Zen of Python”
• Temel Programlama Kavramları
o Veri, değişkenler, operatörler, ifadeler ve kontrol yapıları
o Temiz kod prensipleri ve PEP 8 standartları
• Temel Sözdizimi ve Veri Tipleri
o Sayılar, string’ler, boolean değerler ve temel veri tipleri
o Değişken atama, tip dönüşümleri ve basit ifadeler
• Kontrol Yapıları ve Döngüler
o If-else, switch-case benzeri yapılar, mantıksal operatörler
o For ve while döngüleri, break, continue, pass kullanımları
• Fonksiyonlar
o Fonksiyon tanımlama, argümanlar, geri dönüş değerleri
o Lambda fonksiyonları, map, filter, reduce ve list comprehension
o Sayılar, string’ler, boolean değerler ve temel veri tipleri
o Değişken atama, tip dönüşümleri ve basit ifadeler
• Kontrol Yapıları ve Döngüler
o If-else, switch-case benzeri yapılar, mantıksal operatörler
o For ve while döngüleri, break, continue, pass kullanımları
• Fonksiyonlar
o Fonksiyon tanımlama, argümanlar, geri dönüş değerleri
o Lambda fonksiyonları, map, filter, reduce ve list comprehension
• Listeler, Tuple'lar, Setler ve Sözlükler
o Her veri yapısının oluşturulması, erişim yöntemleri ve temel işlemleri
o Liste metotları, slicing, indeksleme, ekleme ve silme işlemleri
• Koleksiyonlar ve İleri Kullanımlar
o collections modülü: Counter, defaultdict, namedtuple, deque
o Veri yapılarının performans analizi ve kullanım senaryoları
o Her veri yapısının oluşturulması, erişim yöntemleri ve temel işlemleri
o Liste metotları, slicing, indeksleme, ekleme ve silme işlemleri
• Koleksiyonlar ve İleri Kullanımlar
o collections modülü: Counter, defaultdict, namedtuple, deque
o Veri yapılarının performans analizi ve kullanım senaryoları
• Sınıflar ve Nesneler
o Sınıf tanımları, init metodu, örnek (instance) oluşturma
o Nesne ve sınıf değişkenleri, metodlar ve self kullanımı
• İleri OOP Kavramları
o Kalıtım, çok biçimlilik, enkapsülasyon
o Özel metotlar, dekoratörler, property, ve soyut sınıflar
• Tasarım Desenleri ve Uygulamalar
o Singleton, Factory, Observer gibi temel tasarım desenlerinin tanıtılması
o Gerçek dünya örnekleriyle OOP prensiplerinin uygulanması
o Sınıf tanımları, init metodu, örnek (instance) oluşturma
o Nesne ve sınıf değişkenleri, metodlar ve self kullanımı
• İleri OOP Kavramları
o Kalıtım, çok biçimlilik, enkapsülasyon
o Özel metotlar, dekoratörler, property, ve soyut sınıflar
• Tasarım Desenleri ve Uygulamalar
o Singleton, Factory, Observer gibi temel tasarım desenlerinin tanıtılması
o Gerçek dünya örnekleriyle OOP prensiplerinin uygulanması
• Modüller ve Paketler
o Modül oluşturma, import etme, paket yapısı ve init.py dosyaları
o Python Standard Library ve popüler kütüphanelerin kullanımı
• Fonksiyonel Programlama Yaklaşımları
o Yüksek mertebeden fonksiyonlar, dekoratörler ve closure kavramları
o Generator’lar, iterator’lar ve context managers (with, yield)
• Kod Organizasyonu ve Refactoring
o Kodun yeniden yapılandırılması, modülerlik, yeniden kullanılabilirlik
o Hata ayıklama, performans optimizasyonu ve kod standartları
o Modül oluşturma, import etme, paket yapısı ve init.py dosyaları
o Python Standard Library ve popüler kütüphanelerin kullanımı
• Fonksiyonel Programlama Yaklaşımları
o Yüksek mertebeden fonksiyonlar, dekoratörler ve closure kavramları
o Generator’lar, iterator’lar ve context managers (with, yield)
• Kod Organizasyonu ve Refactoring
o Kodun yeniden yapılandırılması, modülerlik, yeniden kullanılabilirlik
o Hata ayıklama, performans optimizasyonu ve kod standartları
• Dosya İşlemleri ve Veri Girişi/Çıkışı
o Dosya açma, okuma, yazma, dosya modları (r, w, a, b)
o CSV, JSON, XML dosya formatları ile veri işleme örnekleri
• Veri Analizi Temelleri
o NumPy ile matematiksel işlemler ve array hesaplamaları
o Pandas ile veri çerçeveleri, veri temizleme, indeksleme, dilimleme ve özetleme
• Veri Görselleştirme
o Matplotlib, Seaborn ve Plotly kullanarak grafikler, histogramlar, scatter plot’lar
o Veri setleri üzerinde görsel analiz, trend ve dağılım analizi
o Dosya açma, okuma, yazma, dosya modları (r, w, a, b)
o CSV, JSON, XML dosya formatları ile veri işleme örnekleri
• Veri Analizi Temelleri
o NumPy ile matematiksel işlemler ve array hesaplamaları
o Pandas ile veri çerçeveleri, veri temizleme, indeksleme, dilimleme ve özetleme
• Veri Görselleştirme
o Matplotlib, Seaborn ve Plotly kullanarak grafikler, histogramlar, scatter plot’lar
o Veri setleri üzerinde görsel analiz, trend ve dağılım analizi
• Temel Dosya İşlemleri
o Dosya açma, kapama, okuma ve yazma işlemleri
o Python ile dosya yönetimi: open(), read(), write(), close() fonksiyonları
• Dosya Formatları ve Dönüşümleri
o CSV, JSON, XML, ve TXT dosyalarının işlenmesi
o Dosya okuma/yazma modları, encoding konuları
• İleri Dosya İşlemleri
o Dosya ve klasör işlemleri için os ve shutil modüllerinin kullanımı
o Dosya sisteminde arama, silme, kopyalama ve taşıma işlemleri
o Dosya açma, kapama, okuma ve yazma işlemleri
o Python ile dosya yönetimi: open(), read(), write(), close() fonksiyonları
• Dosya Formatları ve Dönüşümleri
o CSV, JSON, XML, ve TXT dosyalarının işlenmesi
o Dosya okuma/yazma modları, encoding konuları
• İleri Dosya İşlemleri
o Dosya ve klasör işlemleri için os ve shutil modüllerinin kullanımı
o Dosya sisteminde arama, silme, kopyalama ve taşıma işlemleri
• Temel Hata Yönetimi
o Hata türleri, exception nedir, try-except blokları kullanımı
o Temel hata ayıklama teknikleri ve örnek uygulamalar
• Özel Hatalar ve İstisna Tanımlama
o Kendi exception sınıflarınızı oluşturma, raise ifadesi kullanımı
o Custom error mesajları ve istisna zincirleme
• Hata Günlüğü ve Loglama
o Python logging modülü ile hata günlüğü tutma
o Log formatları, log seviyeleri ve dosyaya loglama örnekleri
o Hata türleri, exception nedir, try-except blokları kullanımı
o Temel hata ayıklama teknikleri ve örnek uygulamalar
• Özel Hatalar ve İstisna Tanımlama
o Kendi exception sınıflarınızı oluşturma, raise ifadesi kullanımı
o Custom error mesajları ve istisna zincirleme
• Hata Günlüğü ve Loglama
o Python logging modülü ile hata günlüğü tutma
o Log formatları, log seviyeleri ve dosyaya loglama örnekleri
Kimler İçindir
• Programlamaya yeni başlayan bireyler,
• Yazılımcılar ve yazılım mühendisleri,
• Veri bilimcileri ve analistleri,
• Yapay zeka ve makine öğrenimi alanında çalışan profesyoneller,
• Web geliştirme, otomasyon veya finans gibi alanlarda Python kullanmak isteyenler,
• Çeşitli problemleri Python programlama dili ile çözmek isteyenler,
• Üniversite öğrencileri ve kariyerini teknoloji alanında ilerletmek isteyen profesyoneller.
• Yazılımcılar ve yazılım mühendisleri,
• Veri bilimcileri ve analistleri,
• Yapay zeka ve makine öğrenimi alanında çalışan profesyoneller,
• Web geliştirme, otomasyon veya finans gibi alanlarda Python kullanmak isteyenler,
• Çeşitli problemleri Python programlama dili ile çözmek isteyenler,
• Üniversite öğrencileri ve kariyerini teknoloji alanında ilerletmek isteyen profesyoneller.
Eğitim Hedefleri
• Python programlama dilinin temel yapılarını öğrenmek
• Veri işleme ve analiz için gerekli kütüphaneleri kullanabilmek
• Yapay zekâ projeleri için temel hazırlık yapabilmek
• Algoritmik düşünme ve problem çözme becerisi kazanmak
• Basit makine öğrenmesi uygulamalarına giriş yapabilmek
• Veri işleme ve analiz için gerekli kütüphaneleri kullanabilmek
• Yapay zekâ projeleri için temel hazırlık yapabilmek
• Algoritmik düşünme ve problem çözme becerisi kazanmak
• Basit makine öğrenmesi uygulamalarına giriş yapabilmek
Başvuru Formu
Bu Eğitime Başvurun
Formu doldurun, eğitim danışmanımız en kısa sürede sizinle iletişime geçsin.