Bu dersin amacı, öğrencilere veri bilimi uygulamaları için özel olarak tasarlanmış programlama teknikleri hakkında kapsamlı bir anlayış sağlamaktır. Öğrencileri Python programlama, veri manipülasyonu, veri görselleştirme ve temel makine öğrenimi kavramları konularında gerekli becerilerle donatmayı amaçlamaktadır. Dersin sonunda öğrenciler, veri odaklı çözümler geliştirebilecek ve programlama araçlarını kullanarak içgörülerini etkili bir şekilde iletebileceklerdir.

Bu eğitim, Python temelleri, Pandas ile veri manipülasyonu, NumPy ile sayısal hesaplama ve Matplotlib ve Seaborn kullanarak veri görselleştirme dahil olmak üzere veri bilimi için gerekli temel programlama becerilerini kapsamaktadır. Ayrıca, öğrenciler regresyon, sınıflandırma, kümeleme ve model değerlendirme dahil olmak üzere temel makine öğrenimi kavramlarını öğreneceklerdir. Ders, teoriyi pratik uygulamalarla birleştirerek öğrencilerin becerilerini gerçek dünya veri kümelerine uygulamalarına olanak tanır.

Kurs, aşağıdakiler de dahil olmak üzere bir dizi öğretme ve öğrenme yöntemi kullanmaktadır: - Dersler: Teorik kavramları tanıtmak ve pratik örnekler göstermek için interaktif dersler. - Uygulamalı Laboratuvarlar: Kodlama pratiği yapmak ve sınıfta öğrenilen kavramları uygulamak için haftalık laboratuvar oturumları. - Ödevler ve Sınavlar: Öğrenmeyi pekiştirmek ve anlayışı değerlendirmek için düzenli ödevler ve sınavlar. - Grup Projeleri: Ekip çalışmasını ve becerilerin pratik uygulamasını teşvik eden işbirliğine dayalı projeler. - Tartışma ve Geri Bildirim: Anlama ve akran öğrenmesini kolaylaştırmak için interaktif tartışmalar ve geri bildirim oturumları.

Uygulamalı kodlama pratiği için Python + Spyder IDE. Çevrimiçi Öğrenme Platformları: Sürüm kontrolü için GitHub, bulut tabanlı programlama için Google Colab ve ek veri bilimi kaynakları için Kaggle gibi platformlara erişim. E-Öğrenim Modülleri: Coursera, Udemy ve DataCamp gibi platformlardaki çevrimiçi videolar ve eğitimler aracılığıyla tamamlayıcı öğrenme kaynakları. Yazılım Kütüphaneleri: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn ve Plotly gibi birincil kütüphaneler.