Derinlemesine Python 2 : Data Science

Bu eğitimde Python ile Data Science (Veri Bilimi) araçları anlatılmaktadır. Numpy, Matplotlib, Pandas, Scipy gibi veri bilimi kütüphanelerinin kullanımı ayrıntısıyla gösterilmektedir. Data Science dışında da Python dili ile geliştirme yapanların kullanacağı kütüphaneler açıklanmaktadır. Artificial Intelligence, Machine Learning, Natural Language Processing, Computer Vision gibi alanlarda kullanılan veri bilimi ve görselleştirme işlemleri içerilmektedir.

Numpy, sayılarla işlem yapmak için kullanılan, gerektiğinde ve olanaklı olduğundan GPU gibi bilgisayar donanımlarını da kullanarak işlem yapan bir kütüphanedir. Bu araç kendi başına bir çok özellik içerdiği gibi; gerek Veri Bilimi, gerekse Yapay Zeka (Artificial Intelligence) / Makine Öğrenmesi (Machine Learning) konularında yoğun olarak kullanılmaktadır.

Matplotlib ile grafik işlemleri gösterilmektedir. Bunlardan en önemlileri matematiksel işlevler için bir çok çizdirim (plot) öğeleridir. Grafikler yalnızca görselleştirme (visualization) sağlamak için değil, kullanılan yöntemlerin ne düzeyde doğru çalıştığını izlemek için de kullanılır. Sayılara bakılarak görülemeyen özelliklerin şekillerle anlaşılmasını sağlar.

Pandas betikliği verilerin yüklenmesi ve saklanması, üzerinde değişiklikler yapılması, belli özet bilgilerin elde edilmesi gibi işlevleri içeren yüksek düzeyli bir betikliktir. Numpy gibi düşük düzeyli kütüphanelerdeki özelliklerin Python içindeki bir takım kütüphanelerle birlikte kullanılmasını daha kolay ve düzenli biçimde sağlar.

Pandas bölümünün sonunda gerçek veriyle indirme (download), temizleme (clean), çözümleme (analysis) ve çizdirim (plot) işlemleri içeren bir örnek eklenmiştir.

Scipy ise bilim (science) konularında bir çok özellik içermektedir. Bunlardan bir kesimi; matematikçi, finansçı, bilimci ve mühendisler için olduğu kadar veri bilimcileri için de gerekli araçlar da içerir. Başka bir deyişle bir geliştiricinin bilimi kullanmasını sağlar.

Eğitim, daha geniş anlamda kullanıldığında Veri Bilimi kapsamında sayılan Yapay Zeka / Makine Öğrenmesi konularını içermemekte, ancak onlarda kullanılan özelliklerin öğrenilmesini sağlamaktadır. Başka bir deyişle anlatılanlar Yapay Zeka / Makine Öğrenmesi için bir önkoşuldur.

Eğitimde Python dili anlatılmamaktadır. Temel düzeyde bilindiği varsayılmaktadır. Çok ileri Python özelliklerine girilmeden anlatım yapılmaktadır. Öte yandan, Python dilini öğrenenlerin, Veri Bilimi yapmasalar da (örneğin Web Programlama yapsalar da) kendilerini geliştirmek, Python'u iyi öğrenebilmek için ve gerektiğinde kullanabilmeleri için Veri Bilimi öğrenmelerini öneriyoruz. Yapay Zeka konularına girmeleri gerekmese de Veri Bilimi her geliştirici için gereklidir. Python eğitimlerinde dilin kendisi anlatılmaktadır. Ancak gerçek yaşamda nasıl kullanıldığını görmek için belli bir kütüphanenin kullanılması gerekmektedir. Bunun için de veri bilimi uygun bir seçenektir.

Eğitimdeki örnekleri GitHub sitesinde godoro-education kullanıcısı altında python-data-science adlı depoya katıldıktan sonra görebilirsiniz.