Günümüzde, verilerin hızla artışı ve veriye kolay erişim sonucunda iş dünyasında ve kamu sektöründe veriye dayalı karar alma süreçleri önem kazanmış ve dolayısıyla veri bilimi tekniklerine olan ihtiyaç artırmıştır. Bu ihtiyaca cevap vermek amacıyla sunulan "Python ile Veri Bilimine Giriş" eğitimi, katılımcılara veri bilimi konusunda temel bilgiler sunmayı amaçlamaktadır. Bu eğitim, katılımcılara veri bilimi kavramlarını, araçlarını ve tekniklerini uygulamalı olarak öğreterek bu alanda yetkinliklerini arttırmaya yardımcı olacaktır. Veri bilimi, günümüzün en hızlı büyüyen ve etkili alanlarından biridir ve bu eğitim, katılımcıların bu büyüme fırsatını yakalamalarına katkı sağlamayı amaçlamaktadır.

Bu eğitimin temel amacı, veri biliminin evrensel bir beceri haline geldiği bu çağda, katılımcılara veri bilimi becerilerini kazandırmaktır. Veri bilimi, iş dünyasında, tıpta, finansta, pazarlamada ve birçok alanda büyük etki yaratmaktadır. Bu eğitim, katılımcıların veri ile çalışma becerilerini geliştirerek işlenmemiş veri setlerini etkin bir şekilde işleyerek ve görselleştirerek anlamlı çıkarımlar elde etmelerini sağlayacaktır. Ayrıca, Python veri bilimi alanında en yaygın olarak kullanılan dildir ve bu eğitim vesilesiyle katılımcıların bu programlama dilini veri biliminde uygulayarak pekiştirme fırsatı bulacaklardır. Bu nedenle, Python ile veri bilimine giriş eğitimi, katılımcıların kariyerlerine ve profesyonel gelişimlerine önemli bir katkı sunmayı hedeflemektedir.

Eğitim süresince derslerin teorik ve uygulama kısımları birbirine bütünleşmiş bir şekilde işlenecektir. Dersler sırasında ele alınan konuların uygulaması kod ekranında gösterilerek detaylı bir şekilde açıklanacaktır ve eş zamanlı olarak katılımcılara kod yazmaya yönelik uygulama yapma imkânı sunulacaktır.

Eğitim toplamda 10 modülden oluşmaktadır:

·         Modül 1: Python Programlama Dili Temelleri ve Jupyter Notebook’a Giriş

·         Modül 2: Python’da Yerleşik (Built-in) Veri Yapıları

·         Modül 3: NumPy Temelleri: Diziler ve Vektörel Hesaplamalar

·         Modül 4: Pandas Kütüphanesine Giriş

·         Modül 5: Veri Yükleme, Depolama ve Dosya Biçimleri

·         Modül 6: Veri Temizleme ve Hazırlama

·         Modül 7: Veri Görselleştirme

·         Modül 8: Veriyi Birleştirme ve Yeniden Şekillendirme

·         Modül 9: Gruplamaya Dayalı Veri İşleme ve Analizi

·         Modül 10: Zaman Serisi Analizi

Modüllere destek olarak uygulamalı veri işleme ve analizi dersleri gerçekleştirilecektir. Toplam 5 ayrı oturumda, katılımcılar farklı veri kümelerinin analizlerini eğitmenin rehberliğinde yapma fırsatı bulacaklardır. Uygulamaya dönük bu dersler, katılımcıların öğrendikleri konuları pratikte uygulayarak bilgi ve becerilerini pekiştirmelerine ve kalıcı hale getirmelerine olanak tanıyacaktır.