Data Visualization: A'dan Z'ye Veri Görselleştirme (3)
4.6 (979 ratings)
Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
15,317 students enrolled

Data Visualization: A'dan Z'ye Veri Görselleştirme (3)

Bir Profesyonel gibi Veri Görselleştirme öğrenin! Python ile Seaborn, Plotly ve Matplotlib konularının temellerini atın!
4.6 (979 ratings)
Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
15,317 students enrolled
Created by DATAI TEAM
Last updated 7/2020
Turkish
Current price: $135.99 Original price: $194.99 Discount: 30% off
5 hours left at this price!
30-Day Money-Back Guarantee
This course includes
  • 10.5 hours on-demand video
  • 2 articles
  • 4 downloadable resources
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
Training 5 or more people?

Get your team access to 4,000+ top Udemy courses anytime, anywhere.

Try Udemy for Business
What you'll learn
  • Artık CV'nize gönül rahatlığıyla "Data Science and Visualization" yeteneğini ekleyebileceksiniz
  • Ders sonunda yapacağımız proje ile tüm dünyaya yayın yapacaksınız
  • Farklı görselleştirme teknikleri ile hem veriyi anlamanız kolaylaşacak hem de data science alanında vizyonunuz genişleyecek
  • Veri görselleştirme temel kütüphanelerinden olan matplotlib, seaborn ve plotly konusunda uzmanlaşacaksınız
  • Nihai hedefimiz olan Yapay Zeka kursuna bir adım daha yaklaşmış olacaksınız.
Course content
Expand all 78 lectures 10:24:23
+ Görselleştirme Giriş
6 lectures 25:39
Udemy Tanıtım
05:20
Python Kurulum
05:45
Spyder Ekstra
05:19
Data Analytics vs Data Science (Veri Analizi vs Veri Bilimi)
03:05
Visualization (Görselleştirme) Nedir?
04:21
+ Kaggle and Data Visualization(Veri Görselleştirme)
6 lectures 01:02:10
Kaggle Tanıtımı 2
08:27
Notebook (Kernel) Nedir?
20:43
Kaggle Arayüz Değişikliği
02:17
Kaggle Profil Sayfası
10:53
Kaggle'da Başarılı Olmak İçin Neler Yapmalı?
05:20
+ Seaborn
16 lectures 02:07:02
Bar Plot 1
15:00
Bar Plot 2
10:10
Yatay Bar Plot
10:12
Point Plot
12:58
Joint Plot
09:59
Pie Plot
05:39
Lm Plot
06:47
Kde Plot
02:39
Violin Plot
05:48
Heatmap
06:07
Box Plot
06:12
Swarm Plot
05:24
Pair Plot
02:28
Count Plot
07:41
Spyder ile Seaborn
05:01
+ Plotly
19 lectures 02:43:31
Loading and Explanation of Data
11:27
Line Plot
14:28
Scatter Plot
07:57
Bar Plot
10:50
Pie Plot
11:46
Bubble Plot
06:01
Histogram
02:55
Word Cloud
04:16
Box Plot
02:22
Scatter Plot Matrix
04:23
Inset Plot
04:39
3D Scatter Plot
05:41
Multiple Subplots
05:09
Map Plot 1
13:31
Map Plot 2
12:50
Animation Plot
15:39
Ödev 1
07:37
Spyder ile Plotly
11:37
+ Nadir Kullanılan Görselleştirme Araçları
10 lectures 58:35
Nadir Kullanılan Görselleştirme Araçlarına Giriş
04:21
Matrix and Box Plot (missingno)
07:19
Parallel Plots (pandas)
06:53
Network Charts (networkx)
12:50
Venn Diagram (matplotlib)
04:06
Donut Plot (matplotlib)
04:38
Spyder Chart (matplotlib)
01:40
Cluster Map (seaborn)
06:33
Inset Plot (plotly)
04:39
3D Plot (plotly)
05:36
+ Titanik Projesi
18 lectures 03:06:19
Veri Yükleme ve Veriye Genel Bakış
21:10
Değişkenlerin Tanımları (Variable Description)
14:07
Tek Değişkenli Analiz: Kategorik Değişken
21:40
Tek Değişkenli Analiz: Sayısal Değişken
07:33
Temel Veri Analizi
12:30
Outlier Tespiti
16:23
Missing Value
15:15
Korelasyon Matrisi
07:43
Özellik Analizi: SibSP -- Survived
05:59
Özellik Analizi: Parch -- Survived
06:10
Özellik Analizi: Pclass -- Survived
03:01
Özellik Analizi: Age -- Survived
06:11
Özellik Analizi: Pclass -- Survived -- Age
04:14
Özellik Analizi: Embarked -- Sex -- Pclass -- Survived
08:12
Özellik Analizi: Embarked -- Sex -- Fare -- Survived
06:23
Fill Missing: Age Value
19:13
Titanik Projesi Sonuç
03:22
+ Sonuç
3 lectures 01:07
Ne Yaptık Ne Yapacağız?
00:57
Veri Görselleştirme Ek Kaynak
00:09
BONUS
00:00
Requirements
  • Önceden "Python: Sıfırdan Uzmanlığa Programlama (1)" kursunun alınmış olması yada python temellerinin bilinmesi gerekli!
  • İnternet bağlantılı bir bilgisayara sahip olmak
  • Hedefler ve gelecekle ilgili büyük ve güzel hayaller
  • Son olarak da veri bilimine ve yapay zekaya karşı duyulan bir tutku bu kursu almak için yeterlidir.
Description

Merhaba arkadaşlar,

Bu kurs 7 bölümlük nihai hedefimizin üçüncü bölümünü oluşturmaktadır. 

  1. Python: Python Sıfırdan Uzmanlığa Programlama (1)

  2. Data Science ve Python: Sıfırdan Uzmanlığa Veri Bilimi (2)

  3. Visualization Tools (Görselleştirme Araçları)

  4. Machine Learning (Makine Öğrenmesi)

  5. Deep Learning (Derin Öğrenme)

  6. Statistical Learning (İstatistik)

  7. Artificial Intelligence (Yapay Zeka)

Data Visualization(veri görselleştirme) kursunda hem Python dili ile veri görselleştirmenin nasıl yapıldığını hem de nihai hedefimiz olan yapay zeka konusuna temel oluşturacak bilgiler öğreneceğiz.

Neden Data Visualization?

  • İnsan beyni çok karmaşık bir yapıyı görselleştirerek kolay bir şekilde anlamlandırabilir,

  • Data içerisinde bilgiye ulaşmayı kolaylaştırır,

  • Veri biliminin temellerindendir,

  • Anlaması ve uygulaması kolaydır.

Bu Kurs ile Alacaklarınız

  1. Sıfırdan Kodlama Becerisi: Sizinle birlikte kod yazıyoruz. Her ders boş bir sayfa ile başlar ve kodu sıfırdan yazarız. Bu şekilde ilerleyebilir ve kodun nasıl bir araya geldiğini ve her satırın ne anlama geldiğini tam olarak anlayabilirsiniz.

  2. Kodlar ve Şablonları: Kursta oluşturduğumuz her Python şablonlarını ve kodunu indirebilirsiniz. Bu, sizlere hem daha sonra kod üzerinde pratik yapma hem de kendi projelerinizi şablon sayesinde daha kolay bir şekilde yaratma imkanı sağlayacaktır

  3. Teori ve Mantık: Size yalnızca kod yazmayı değil, hem yazdığımız kodun arkasında yatan mantığı ve teoriyi hem de neden böyle bir kod yazdığımızı anlatıyoruz.

  4. Kurs içi destek: Size sadece video ile ders anlatımı yapmıyoruz. Size destek olmak için profesyonel Veri Bilimcilerinden oluşan bir ekip oluşturduk. Bu da ders ve ya ders dışı sorularınıza en fazla 72 saat içinde yanıt alacağınız anlamına geliyor.

Data Visualization kursu içeriği

  • Giriş

    • Data Analytics vs Data Science

    • Visualization Nedir?

    • Kaggle

    • En Çok Kullanılan Görselleştirme Araçları

  • Seaborn Görselleştirme Kütüphanesi

    • Bar

    • Point 

    • Joint 

    • Pie

    • Lm

    • Kde

    • Violin 

    • Heatmap 

    • Swarm

    • Pair

    • Count Plots

  • Plotly Görselleştirme Kütüphanesi

    • Line 

    • Scatter 

    • Bar

    • Pie

    • Bubble

    • Histogram

    • Word Cloud

    • Box

    • Scatter Matrix 

    • Inset 

    • 3D

    • Subplots

    • Map

    • Animation Plots 

  • Rare (Nadir) Visualization Tools ve Kütüphaneleri

    • Matrix and Box Plot (Missingno)

    • Parallel Plots (Pandas)

    • Network Charts (networkx)

    • Venn Diagram (matplotlib)

    • Donut Plot (matplotlib)

    • Spyder Chart (matplotlib)

    • Cluster Map (seaborn)

    • Inset Plot (plotly)

    • 3D Plot (plotly)

Kurs Hakkında Bazı Öğrenci Yorumları

  • İlkin KILIÇ 

    • Bu kurs gerçek anlamda adının hakkını veriyor, tam anlamıyla "a'dan z'ye". O kadar çok görselleştirme aracını öğretiyor ki, bir zaman sonra içiniz dışınız grafik oluyor ve "bunu daha önceden yapamamış mıydık?" diye sorduruyor :) Emeği geçen herkese tebrikler ve teşekkürler. 

  • Sibel Cansu 

    • Daha onceki iki kursa oldugu gibi bunda da yine cok faydalı bilgiler ogrendim. Egitmenin alanında tecrubeli olması ve bilgileri olabildigi kadar sade anlatması dersler arasındaki ilerlemeyi kolaylastırıyor. Tesekkurler DATAI TEAM. 

  • Ömer Faruk Tekgözoğlu   

    • Gerçekten çok başarılı, önceki kursları da izleyerek gelirseniz daha yararlı olacak diye düşünüyorum. Görselleştirme adına ne arıyorsanız burada bulabilirsiniz. Özellikle plotly kısmı çok başarılı.   

İçeriğin İngilizce olması sizi yanıltmasın arkadaşlar. Derslerim tamamen Türkçedir.   

Hemen kaydolun ve bir an önce başlayalım.

Who this course is for:
  • Python dilinde uzmanlaşmak isteyenler
  • Data Science (veri bilimi) alınında uzmanlaşmak isteyenler
  • Eğitim yada kariyerini veri bilimi(data science), makine öğrenmesi(machine learning) yada yapay zeka(artificial intelligence) alanlarında başlamak yada sürdürmek isteyenler
  • Data Visualization (veri görselleştirme) alanında uzmanlaşmak isteyenler