Giriş ve Temel Python Bilgisi:

• Python’a Giriş: Python programlama dilinin temelleri, veri yapıları ve syntax (sözdizimi).
• Python Kütüphaneleri: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, SciPy gibi popüler kütüphanelerin tanıtımı ve kullanımı.
• Veri Yapıları: Listeler, sözlükler, kümeler ve demetler gibi Python veri yapılarının incelenmesi.

Veri Analizi ve Manipülasyonu:

• Pandas ile Veri Manipülasyonu: DataFrame ve Series yapıları, veri okuma, yazma ve düzenleme.
• Veri Temizleme: Eksik veri, hatalı verilerle çalışma, veri tipleriyle işlem yapma ve veri temizleme teknikleri.
• Veri Dönüştürme ve İşleme: Veri filtreleme, gruplama, pivot tabloları oluşturma ve dönüştürme işlemleri.
• Veri Görselleştirme: Matplotlib ve Seaborn kullanarak veri görselleştirme ve grafikler oluşturma.

İstatistiksel Analiz ve Modelleme:

• Temel İstatistik: Veri dağılımı, ortalama, medyan, varyans, standart sapma, korelasyon gibi temel istatistiksel kavramlar.
• İstatistiksel Testler: t-testi, chi-kare testi, ANOVA ve regresyon analizleri gibi yaygın istatistiksel testlerin uygulanması.
• Makine Öğrenimi Temelleri: Makine öğrenimi nedir? Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki farklar.

Makine Öğrenimi Algoritmaları:

• Regresyon Modelleri: Doğrusal regresyon, lojistik regresyon, polinom regresyonu ve bu modellerin Python ile uygulanması.
• Sınıflandırma Algoritmaları: Karar ağaçları, rastgele ormanlar, k-en yakın komşu (KNN), destek vektör makineleri (SVM) ve bunların Python ile uygulanması.
• Kümeleme Algoritmaları: K-means, hiyerarşik kümeleme ve DBSCAN algoritmalarının tanıtımı ve uygulamaları.
• Model Değerlendirme: Doğruluk, hata oranı, F1 skoru, ROC-AUC gibi model değerlendirme metriklerinin hesaplanması ve analizi.

Veri Madenciliği ve Derin Öğrenme:

• Veri Madenciliği Teknikleri: Veri madenciliği süreçleri, örüntü tanıma ve sınıflandırma ile veri madenciliği uygulamaları.
• Derin Öğrenme Temelleri: Yapay sinir ağları, geri yayılım algoritması, derin öğrenme kütüphaneleri (TensorFlow, Keras) ve uygulamalar.

Proje ve Uygulamalı Çalışmalar:

• Gerçek Dünya Projeleri: Eğitim sırasında öğrendiğiniz tüm teknikleri uygulayarak gerçek dünya veri setleri üzerinde proje yapma.
• Veri Bilimi Çalışma Alanları: Sağlık, finans, e-ticaret ve sosyal medya gibi sektörlerde veri bilimi uygulamaları.

Eğitim Sonunda Kazanılacak Yetenekler:

• Python kullanarak veri analizi ve makine öğrenimi projeleri geliştirme.
• Veri temizleme, işleme ve görselleştirme becerileri.
• Makine öğrenimi algoritmalarını uygulama ve değerlendirme.
• Derin öğrenme ve yapay zeka uygulamaları oluşturma.
• Gerçek dünya veri setleriyle proje geliştirme deneyimi.

Sertifikalar ve Kariyer Fırsatları:

• Eğitim sonunda katılımcılara, Python ile Veri Bilimi alanında yetkinlik kazandıklarını gösteren bir sertifika verilecektir.
• Veri bilimi, makine öğrenimi ve yapay zeka alanlarında kariyer fırsatları.