Python ile Veri Bilimi Başlangıç Rehberi

Python, veri bilimi dünyasında en çok tercih edilen programlama dillerinden biridir. Okunabilirliği, geniş kütüphane ekosistemi ve aktif topluluğu sayesinde hem yeni başlayanlar hem de profesyoneller için idealdir.

Neden Python?

Python’ın veri biliminde popüler olmasının temel nedenleri:

  • Kolay Öğrenilir: Sözdizimi basit ve anlaşılır
  • Zengin Kütüphaneler: Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn
  • Aktif Topluluk: Çok sayıda kaynak ve destek
  • Platform Bağımsız: Windows, macOS, Linux’ta çalışır
import pandas as pd
import numpy as np

# Veri çerçevesi oluşturma
data = {
    'İsim': ['Ahmet', 'Ayşe', 'Mehmet'],
    'Yaş': [25, 30, 28],
    'Şehir': ['İstanbul', 'Ankara', 'İzmir']
}
df = pd.DataFrame(data)

print(df.head())

Temel Kütüphaneler

NumPy

NumPy, sayısal hesaplamalar için temel kütüphanedir. Yüksek performanslı çok boyutlı diziler ve matematiksel fonksiyonlar sunar.

Pandas

Pandas, veri manipülasyonu ve analizi için kullanılır. Veri çerçeveleri (DataFrame) ve seriler ile çalışmayı kolaylaştırır.

Matplotlib & Seaborn

Bu kütüphaneler veri görselleştirme için kullanılır. Grafikler, diyagramlar ve interaktif görseller oluşturabilirsiniz.

Veri Analizi Süreci

  1. Veri Toplama: Veri kaynaklarını belirleme
  2. Veri Temizleme: Eksik ve hatalı verileri düzeltme
  3. Keşifsel Analiz (EDA): Veriyi anlama ve özetleme
  4. Görselleştirme: Veriyi grafiklerle ifade etme
  5. Modelleme: Tahminler yapma

“Veri yeni petrol, ancak onu işleyemezseniz sadece bir kum yığınıdır.” - Clive Humby

Öğrenme Yolu

Başlangıçtan ileri seviyeye doğru öğrenme yolculuğu:

  1. Python temellerini öğren
  2. NumPy ve Pandas’ı hakim ol
  3. Veri görselleştirme tekniklerini öğren
  4. İstatistik temellerini çalış
  5. Makine öğrenimi algoritmalarına başla

Kaynaklar