PYTHON YAZILIM UZMANLIĞI

"Geleceğin Dili Python ile Tanışın! Veri Bilimi - Veri Madenciliği - Derin Öğrenme - Makine Öğrenmesi - Görüntü İşleme - Doğal Dil İşlemesi - SQL "Python Dünyasına Yolculuk Başlıyor! Sıfırdan Uzmanlığa, Online Eğitimle Her Adımda Yanınızdayız."

6 Hafta ve Proje Uygulamalı Canlı Eğitim

Big Data Veri Madenciliği & Veri Bilimci

Eğitim Sonu Destek

DETAYLI BİLGİ AL

İNSTAGRAM - REFERANSLAR

1. Python'a Giriş

✅ Python Nedir?
Python, okunabilirliği yüksek, esnek ve çok yönlü bir programlama dilidir. Web geliştirme, veri bilimi, yapay zeka, otomasyon gibi birçok alanda kullanılır.

✅ Python Kurulumu ve Gerekli Araçlar
Windows, macOS ve Linux üzerinde Python’un kurulumu, IDLE, VS Code gibi editörlerin kullanımı.

✅ İlk Python Programı
Python’da temel sözdizimi ile ilk “Hello, World!” programının yazılması ve çalıştırılması.

2. Temel Programlama Kavramları

✅ Değişkenler ve Veri Tipleri
Tamsayı (int), ondalıklı sayı (float), metin (string), liste (list), sözlük (dictionary) gibi temel veri tipleri.

✅ Operatörler
Aritmetik, karşılaştırma, mantıksal ve bit seviyesinde operatörler.

✅ Kullanıcı Girişi ve Çıktı İşlemleri
input() ve print() fonksiyonları ile kullanıcıdan veri alma ve ekrana çıktı verme.

3. Kontrol Yapıları

✅ Koşullu İfadeler (If-Else)
Programın belirli koşullara göre farklı işlemler yapmasını sağlayan yapılar.

✅ Döngüler (For, While)
Tekrar eden işlemleri gerçekleştirmek için kullanılan döngüler.

✅ Break, Continue ve Pass Kullanımı
Döngüleri kontrol etmek ve kodu optimize etmek için kullanılan yapılar.

4. Veri Yapıları

✅ Listeler (List)
Birden fazla veriyi saklamak için kullanılan en yaygın veri yapılarından biri. Liste metodları ve dilimleme işlemleri.

✅ Demetler (Tuple)
Değiştirilemez (immutable) veri yapıları, tuple kullanımı ve avantajları.

✅ Sözlükler (Dictionary)
Anahtar-değer çiftleriyle çalışan veri yapısı ve uygulama alanları.

✅ Kümeler (Set)
Benzersiz verileri saklayan veri yapıları, kesişim ve fark işlemleri.

5. Fonksiyonlar ve Modüller

✅ Fonksiyon Tanımlama ve Kullanımı
Kod tekrarını önlemek için fonksiyon oluşturma ve çağırma yöntemleri.

✅ Lambda Fonksiyonları
Tek satırlık fonksiyonlar ile hızlı hesaplamalar yapma.

✅ Yerleşik Modüller ve Kendi Modüllerimizi Yazma
math, random, datetime gibi hazır modüller ve kendi modüllerimizi oluşturma.

6. Nesne Tabanlı Programlama (OOP)

✅ Sınıflar ve Nesneler
OOP temel kavramları: sınıf (class) ve nesne (object).

✅ Miras (Inheritance)
Kod tekrarını önlemek için sınıfların birbirinden türetilmesi.

✅ Polimorfizm ve Kapsülleme (Encapsulation)
Farklı nesnelerle çalışırken ortak arayüzlerin kullanımı ve veri gizleme yöntemleri.

7. Hata Yönetimi

✅ Try-Except Kullanımı
Programın çökmesini önlemek için hataların yakalanması.

✅ Özel Hata Mesajları
Kullanıcıya özel hata mesajları ile programın daha sağlam hale getirilmesi.

✅ Logging (Günlük Kaydı)
Hata ayıklama süreçlerinde log kullanımı.

8. Dosya İşlemleri

✅ Dosya Açma, Okuma, Yazma ve Silme
Python'da .txt, .csv, .json gibi dosya türleri ile çalışma.

✅ Dosya İşlemleri İçin ‘with’ Kullanımı
Kodun daha güvenli ve hatasız olması için dosya yönetimi.

✅ Veri Saklama ve Okuma Teknikleri
Dosyalardan veri alıp işleyerek programların daha dinamik hale getirilmesi.

9. İleri Düzey Konular

📌 Veri Bilimi için SQL

✅ SQL ve Python ile Veri Yönetimi
Veritabanına bağlanma, veri çekme ve işleme.

✅ SQLite ve MySQL Kullanımı
Python ile veritabanı yönetimi ve sorgular.

✅ Veri Filtreleme ve Gruplama
SELECT, WHERE, GROUP BY, HAVING gibi SQL komutları ile veri analizi.

Veri Bilimi için SQL

Veri Bilimi için NoSQL

✅ MongoDB Kullanımı
NoSQL veritabanlarının çalışma mantığı ve MongoDB kullanımı.

✅ CRUD İşlemleri
NoSQL veritabanlarında veri ekleme, güncelleme, silme ve okuma işlemleri.

✅ Büyük Veri (Big Data) İşleme
NoSQL ile büyük ölçekli verileri analiz etme.

Python Kütüphanesi NumPy

✅ Çok Boyutlu Diziler (Arrays) ile Çalışma
Matematiksel işlemleri kolaylaştıran veri yapıları.

✅ Matematiksel Fonksiyonlar ve Lineer Cebir İşlemleri
Matris işlemleri ve bilimsel hesaplamalar.

Python Kütüphanesi Pandas

✅ Veri Çerçeveleri (DataFrame) ile Çalışma
Veri analizi ve manipülasyonu için Pandas kullanımı.

✅ Eksik Verileri Doldurma ve Veri Temizleme
Boş veya hatalı verileri temizleme teknikleri.

✅ Büyük Veri Setleri ile Çalışma
Gerçek veri setleri üzerinden analiz yapma.

Python Kütüphanesi Matplotlib

✅ Grafikler ve Veri Görselleştirme
Çizgi, çubuk, pasta grafikleri ile veri görselleştirme.

✅ Özelleştirilmiş Grafikler ve İleri Seviye Teknikler
Veri sunumlarını geliştirme yöntemleri.

Veri Madenciliği

✅ Büyük Veri (Big Data) Analizi
Farklı kaynaklardan veri çekme ve analiz etme.

✅ Web Scraping ile Veri Toplama
Web sitelerinden veri çekmek için BeautifulSoup ve Selenium kullanımı.

Makine Öğrenmesi

✅ Makine Öğrenmesine Giriş
Denetimli ve denetimsiz öğrenme modelleri.

✅ Scikit-learn ile Model Eğitimi
Python’un makine öğrenmesi kütüphaneleri ile tahmin modelleri geliştirme.

✅ Regresyon ve Sınıflandırma Algoritmaları
Makine öğrenmesinde kullanılan temel algoritmalar.

Görüntü İşleme

✅ OpenCV ile Görüntü İşleme
Resim ve video işleme teknikleri.

✅ Yüz Tanıma ve Nesne Algılama
Yapay zeka destekli görüntü işleme projeleri.

Derin Öğrenme

✅ TensorFlow ve Keras ile Derin Öğrenme Modelleri
Sinir ağları ile gelişmiş tahminleme modelleri oluşturma.

✅ CNN (Convolutional Neural Networks) Kullanımı
Görüntü ve video analizi için kullanılan en güçlü modellerden biri.

✅ NLP (Doğal Dil İşleme) Teknikleri
Metin analizi ve duygu analizi projeleri.

Doğal Dil İşleme

✅ Doğal Dil İşleme Nedir?
NLP'nin çalışma mantığı, uygulama alanları (chatbotlar, metin analizi, çeviri, konuşma tanıma vb.).

✅ Python'da NLP İçin Gerekli Kütüphaneler
NLTK, spaCy, TextBlob, Gensim, Transformers gibi popüler kütüphanelerin tanıtımı.

✅ Veri Kaynakları ve Örnek Metinler
NLP projelerinde kullanılan veri setleri: IMDb yorumları, Wikipedia makaleleri, haber metinleri.

Proje Geliştirme ve Pratik Uygulamalar

Gerçek Dünya Projeleri Üzerinde Çalışma
Kodlama En İyi Uygulamaları ve Temiz Kod Prensipleri
Versiyon Kontrol Sistemi (Git)

Öğrenmeye Devam Etme Kaynakları

Online Kaynaklar ve Topluluklar
Gelişmiş Eğitim Materyalleri ve Kitaplar

EĞİTİME KİMLER KATILABİLİR

Programlamaya Yeni Başlayanlar: Programlama dünyasına ilk adımını atan ve Python ile başlamak isteyen bireyler.
Öğrenciler: Bilgisayar bilimi, mühendislik veya ilgili alanlarda öğrenim gören öğrenciler.
Yazılım Geliştiricileri: Diğer programlama dillerinde deneyimi olan ancak Python öğrenmek isteyen yazılım geliştiriciler.
Veri Bilimine İlgi Duyanlar: Veri bilimi, yapay zeka ve makine öğrenmesi gibi alanlarda çalışmak isteyen kişiler.
Hobi Olarak Kodlama Yapanlar: Kişisel ilgi veya hobi olarak programlama öğrenmek isteyenler.
Kariyer Değişikliği Arayanlar: Mevcut mesleklerinde tatmin olmayan ve teknoloji sektöründe kariyer yapmayı düşünen bireyler.
Eğitimciler ve Akademisyenler: Öğrencilere programlama öğretmek isteyen öğretmenler ve akademisyenler.
Freelance Çalışanlar: Bağımsız projeler üzerinde çalışmak veya freelance yazılım geliştirme işleri yapmak isteyen bireyler.
Sistem Yöneticileri ve Ağ Profesyonelleri: Otomasyon ve sistem yönetimi alanlarında Python kullanmak isteyen IT profesyonelleri.
İş Analistleri ve Yöneticiler: İş süreçlerini otomatize etmek ve veri analizi yapmak için Python öğrenmek isteyen iş dünyası profesyonelleri.

Python eğitimi tamamlandığında yapabilecekleriniz:

Veri Analizi ve İşleme: Python kullanarak veri setlerini analiz etmek, işlemek ve görselleştirmek.
Veri Bilimci İş İmkanları : Veri bilimci olarak kariyer yapmayı düşünüyorsanız, çeşitli sektörlerde geniş bir iş imkanları yelpazesi sizi bekliyor olacaktır.
Big Data Veri Madenciliği : Big Data, büyük ve karmaşık veri kümelerini ifade ederken, veri madenciliği bu büyük veri kümelerinden faydalı bilgiler çıkarmak için kullanılan yöntem ve süreçlerdir.
Makine Öğrenmesi Modelleri Oluşturmak: Yapay zeka ve makine öğrenmesi projelerinde model geliştirmek.
Veritabanı Yönetimi: Python ile veritabanı sistemleri kurmak ve yönetmek.
Bilimsel ve Sayısal Hesaplamalar Yapmak: Bilimsel araştırmalar için hesaplama ve modelleme yapmak.
Güvenlik ve Ağ Programlaması: Siber güvenlik ve ağ programlaması alanlarında Python kullanmak.
Oyun Geliştirme: Basit oyunlar ve grafiksel kullanıcı arayüzleri geliştirmek.
API Entegrasyonları Gerçekleştirmek: Çeşitli web servisleri ve API'ler ile entegrasyon yapmak.
IoT Projeleri Üzerinde Çalışmak: Nesnelerin İnterneti projelerinde Python kullanmak.
Freelance Projeler Üzerinde Çalışmak: Bağımsız projeler üzerinde çalışmak veya freelance işler almak.
Eğitim ve Araştırma: Eğitim alanında Python öğretmek veya araştırma projelerinde kullanmak.

Python eğitimi, bu ve daha pek çok alanda projeler geliştirmenize olanak tanıyan geniş bir yelpazede beceriler kazandırır.

Python Eğitimi Kursu İçeriği:

Merhaba, ben Levent YURTSEVEN

Lendorya Akademi ve Lendorya Soft Kurucusu aynı zamanda Lendorya Dijital Pazarlama ve Bilişim ajansının kurucu ortağıyım. 7 yılda, binlerce kişiye profesyonel olarak dijital pazarlama ve yazılım eğitimleri verdim. Yaklaşık 12 yıldır aktif olarak sektörün içinde danışmanlık yapmaktayım.Google Marketing, Sosyal Medya, Dijital Pazarlama ve E-ticaret, Yapay zeka ve İçerik üretimi ile ilgili araştırmalar yapıyor, içerikler üretiyor ve seminerlere katılıyorum. DAHA FAZLA BİLGİ

Neden Lendorya Akademi?

Hayat bir nehir gibidir. O nehir sizi yapmak istediğiniz ve başarılı olduğunuz yere doğru akıtacaktır. Kişi kendine dışarıdan bir göz ile bakabilir, kendisini keşfedebilir, farkındalık oluşturup, hedef belirleyebilir ve böylece potansiyelini en üst düzeyde kullanmak için harika bir fırsatı elde etmiş olur. Bu yolculukta yol arkadaşınız olmaya çalıştığımız için farklıyız diyebiliriz.

İnsanlara Gerçekten Mutlu Olmaları ve Hayatlarını Sevmeleri için Güçlenmelerine ve Gerçek Amaçlarını Anlamalarına Yardımcı Olmak İstiyoruz.

SIK SORULAN SORULAR

Eğitim nasıl gerçekleşiyor?

Eğitim, online ve uzaktan uygulamalı bir şekilde gerçekleşiyor. Bu yöntem, öğrencilere esnek bir öğrenme ortamı sağlıyor ve onların kendi hızlarında ilerlemelerine olanak tanıyor.

Eğitim sonrası destek varmı ?

Evet, eğitim sonrası destek mevcuttur. Eğer daha fazla bilgiye veya yardıma ihtiyacınız olursa, lütfen sormaktan çekinmeyin.

Eğitim güncel mi?

Evet, eğitim günceldir. Sürekli olarak en yeni bilgiler ve yöntemlerle güncellenmektedir.

Eğitim Sonrası Video Kayıtları veriliyor mu?

Evet, eğitim sonrası video kayıtları veriliyor ve bu kayıtlar ömür boyu erişilebilir durumda oluyor. Bu sayede, eğitim sürecinde öğrenilenleri tekrar etmek ve daha iyi anlamak için dilediğiniz zaman bu kayıtları izleyebilirsiniz.

Firmalara Dijital Danışmanlık Nasıl Yaparım?

Kişisel Markanızı Oluşturun: Profesyonel bir profil ve marka oluşturarak, kendinizi sektörde ayırt edici kılın. LinkedIn gibi profesyonel ağlarda aktif olun ve eğitim sürecinde edindiğiniz bilgileri paylaşarak uzmanlığınızı sergileyin.

Eğitim Sonrası İş bulma Durumu Nedir?

Aldığınız eğitimin detaylarını, öğrendiğiniz önemli konuları ve kazandığınız becerileri CV'nizde belirtin. Bu, alanınızdaki uzmanlığınızı ve bilgi düzeyinizi gösterir.

Eğitim Sonrası Kendi İşimi Kurabilir miyim?

Evet ; Kendi işinizi kurup büyütebilirsiniz.

Sertifika Veriliyor mu?

E-Devlet Onaylı Sertifika Veriyoruz. Ayrıca Opsiyonel ve isteğe bağlı olarak uluslararası geçerli sertifika için yardımcı oluyoruz.

Taksit Yapılıyor mu?

Evet Yapabilirsiniz. 12 aya kadar taksit seçeneğimiz mevcuttur.

Python bilen bir kişi, Python'ın esnekliği ve çok yönlülüğü sayesinde birçok farklı alanda çalışabilir ve çeşitli projeler geliştirebilir.

Python bilen bir kişinin yapabilecekleri:

1. Web Geliştirme

Web Uygulamaları Oluşturma: Flask veya Django gibi frameworkler kullanarak dinamik web siteleri ve web uygulamaları geliştirebilir.
Backend Geliştirme: Veritabanı işlemleri, sunucu tarafı mantığı, API'lerin oluşturulması ve yönetilmesi gibi görevleri üstlenebilir.

2. Veri Bilimi ve Analizi

Veri Analizi: Pandas, NumPy ve SciPy gibi kütüphanelerle veri setlerini analiz ederek içgörüler elde edebilir ve veri odaklı kararlar alabilir.
Veri Görselleştirme: Matplotlib ve Seaborn kullanarak veri setlerini anlaşılır ve etkileyici grafiklerle görselleştirebilir.

3. Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka

Model Geliştirme: Scikit-learn, TensorFlow ve Keras gibi kütüphaneler ile makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri geliştirip eğitebilir.
Veri Madenciliği ve Tahmin Modellemesi: Büyük veri setlerinden öğrenerek tahminler yapabilir ve desenler keşfedebilir.

4. Otomasyon ve Scripting

Günlük Görevlerin Otomatikleştirilmesi: Python scriptleri yazarak tekrar eden görevleri otomatikleştirebilir ve zaman tasarrufu sağlayabilir.
Sistem Yönetimi: Sunucu ve ağ yönetimi görevlerini otomatikleştirmek için scriptler oluşturabilir.

5. Oyun Geliştirme

Basit Oyunlar Yaratma: Pygame gibi kütüphanelerle 2D oyunlar geliştirebilir ve oyun programlama becerilerini geliştirebilir.

6. GUI Tabanlı Uygulamalar

Masaüstü Uygulamaları Geliştirme: Tkinter, PyQt gibi kütüphaneler kullanarak grafiksel kullanıcı arayüzüne sahip masaüstü uygulamaları oluşturabilir.

7. Bilimsel Programlama

Bilimsel Araştırmalar: Fizik, biyoloji, kimya gibi bilim dallarında veri analizi ve hesaplamalar için Python kullanılabilir.

8. Eğitim ve Akademik Çalışmalar

Eğitim Materyalleri Geliştirme: Python, öğretimde ve akademik araştırmalarda yaygın olarak kullanılan bir dildir.

9. Finans Sektörü

Algoritmik Ticaret: Finansal piyasalar için algoritmik ticaret stratejileri geliştirebilir ve uygulayabilir.

10. Network ve Sistem Güvenliği

Siber Güvenlik: Ağ güvenliği analizi ve penetrasyon testleri için scriptler ve araçlar geliştirebilir.

Python öğrenmek, çok çeşitli kariyer yolları ve projeler için kapılar açar. Esnekliği ve geniş kütüphane desteği ile hemen hemen her alanda kullanılabilecek bir programlama dilidir.