Başlangıç Seviye Phyton Eğitimi

1. Gün: Python’a Giriş ve Kurulum
•    Python nedir, neden öğrenilmeli?
•    Python’un temel özellikleri.
•    Python kurulumu (Windows).
•    Geliştirme ortamı kurulumu (IDLE).
•    İlk Python kodu: “Merhaba Türkiye!”.
2. Gün: Temel Kavramlar ve Değişkenler
•    Programlama temelleri: Algoritma nedir?
•    Değişkenler ve veri tipleri (int, float, string, bool).
•    Python'da temel veri tipleri üzerinde işlemler.
•    Kullanıcıdan girdi alma ve ekrana çıktı verme (input, print).
3. Gün: Operatörler
•    Aritmetik, karşılaştırma, mantıksal ve atama operatörleri.
•    Operatörlerin kullanım örnekleri.
4. Gün: Kontrol Yapıları (If-Else)
•    Koşul ifadeleri (if, elif, else).
•    Koşullu ifadelerle ilgili örnekler.
•    İç içe koşullar ve mantıksal operatörler.
5. Gün: Döngüler (For ve While)
•    for ve while döngüleri.
•    Döngü kontrol ifadeleri: break, continue, pass.
•    Döngülerle uygulamalar.
6. Gün: Listeler (Lists)
•    Listeler nedir ve nasıl kullanılır?
•    Liste işlemleri (ekleme, silme, sıralama).
•    Listelerde dilimleme ve indeksleme.
7. Gün: Fonksiyonlar - 1
•    Fonksiyon nedir? Neden kullanılır?
•    Fonksiyon tanımlama (def anahtar kelimesi).
•    Parametre ve dönüş değerleri.
•    Temel fonksiyon örnekleri.
8. Gün: Fonksiyonlar - 2
•    Varsayılan parametreler.
•    Global ve local değişkenler.
•    Daha karmaşık fonksiyon örnekleri.
9. Gün: Hata Yönetimi (Try-Except)
•    Python’da hata türleri (SyntaxError, ValueError vb.).
•    try, except, finally blokları.
•    Hata yönetimi örnekleri.
10. Gün: Dosya İşlemleri
•    Dosya açma, okuma ve yazma işlemleri (open fonksiyonu).
•    Dosyaları modlar ile açma (r, w, a, rb).
•    Dosya okuma yöntemleri (read, readlines).
11. Gün: Modüller ve Kütüphaneler
•    Python'da modül nedir?
•    Hazır modüllerin kullanımı (math, random).
•    Modül yükleme (pip ile yeni kütüphane yükleme).
12. Gün: NumPy Kütüphanesi - 1
•    NumPy nedir ve neden kullanılır?
•    NumPy dizileri oluşturma (array fonksiyonu).
•    NumPy ile temel matematiksel işlemler.
13. Gün: NumPy Kütüphanesi - 2
•    Çok boyutlu dizilerle çalışmak.
•    NumPy fonksiyonları ile veri analizi (mean, median, sum).
•    Dizilerde dilimleme ve indeksleme.
14. Gün: Pandas Kütüphanesi - 1
•    Pandas nedir ve neden kullanılır?
•    Veri çerçeveleri (DataFrame) ve seriler (Series).
•    Veri yükleme ve temel inceleme (CSV okuma, head, info).
15. Gün: Pandas Kütüphanesi - 2
•    Veri temizleme (eksik değerleri bulma ve doldurma).
•    Veri çerçevelerinde filtreleme ve sıralama.
•    Grup işlemleri (groupby) ve veri özetleme.
16. Gün: Matplotlib - 1 (Grafikler)
•    Matplotlib nedir ve neden kullanılır?
•    Temel grafik türleri (çizgi grafikleri, çubuk grafikleri).
•    Grafikleri özelleştirme (başlık, etiketler, renkler).
17. Gün: Matplotlib - 2 (İleri Seviye Grafikler)
•    Çoklu grafikler oluşturma (subplot).
•    Dağılım grafikleri ve histogramlar.
•    Veri görselleştirmede en iyi uygulamalar.
18. Gün: Seaborn Kütüphanesi ile Gelişmiş Görselleştirme
•    Seaborn kütüphanesi tanıtımı.
•    Veri setlerinin hızlı görselleştirilmesi.
•    Isı haritaları, kutu grafikleri ve violin grafikleri.
19. Gün: Veri Bilimine Giriş
•    Veri bilimi nedir? Uygulama alanları nelerdir?
•    Python’un veri bilimi ekosistemi (NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn).
•    Veri analizi ve modelleme süreçleri.
20. Gün: Veri Yönetimi ve Uygulamalı Örnek
•    Veri temizleme, birleştirme ve dönüştürme.
•    Gerçek bir veri setiyle çalışma (örneğin, Kaggle’dan alınan bir veri seti).
•    NumPy ve Pandas kullanarak veri işleme.
•    Matplotlib ve Seaborn ile veri görselleştirme.
 

Phyton konusunda kendini geliştirmek isteyen herkes eğitime katılabilir.