Udemy
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
Turn what you know into an opportunity and reach millions around the world.
Learn More
Your cart is empty.
Keep shopping
Veri Görselleştirme ve Veriden Sanata Yolculuk
Rating: 4.4 out of 5(20 ratings)
1,434 students

Veri Görselleştirme ve Veriden Sanata Yolculuk

Veri bilimi ve veri görselleştirme kavramlarını öğrenirken bu alanların sanatla kesişimini keşfedin.
Created byKiz Basina
Last updated 12/2023
Turkish
Turkish [Auto],

What you'll learn

  • Veri bilimi kapsam ve katmanları
  • Veri biliminin kullanım alanları ve disiplinler arası bağlam
  • Temel veri toplama süreci adımları
  • Farklı diller ve araçlar kullanarak veri bilimi
  • Google Colab ile veri seti çalışmaları
  • Pandas kütüphanesi kullanımı ve veri setini tanıma
  • Pandas ve Plotly ile veri görselleştirme teknikleri
  • Veri görselleştirmede yaratıcılık ve temsil gücü
  • Verilerin estetik hale getirilme süreci
  • ChatGPT ve Processing ile programlama bilmeden veri görselleştirme
  • Yapay zeka süreçlerinden faydalanma ve etkili sorular sorma

Course content

2 sections5 lectures1h 55m total length
  • Veri Bilimi ve Veri Yorumlama Nedir?10:47

    Bu ders, veri biliminin geniş kapsamını ve katmanlarını ele alarak, verinin yıllara göre artan üretimini ve bu büyümenin veri biliminin çıkışı üzerindeki etkilerini inceliyor. Video, veri biliminin temel prensiplerine odaklanarak, çıkan verilerin nasıl anlamlandırıldığını açıklıyor ve veri biliminin çeşitli kullanım alanlarına ve disiplinler arası bağlamlarına dikkat çekiyor. İzleyicilere, veri biliminin günümüzde birçok sektörde neden bir ihtiyaç haline geldiğini anlatarak, veri toplama sürecinde karşılaşılan zorluklara ve temel adımlara değiniyor.

  • Uygulamalarla Veri Bilimi Giriş ve Veri Görselleştirme 10156:58

    Bu ders, Google Colab üzerinde veri seti çalışmalarını gerçekleştirmeyi ele alarak, Pandas kütüphanesinin temel yapıları, işlevleri ve kullanımını detaylı bir şekilde açıklıyor. Video, veri setini tanıma sürecini adım adım anlatarak, bu sürecin veri analizi ve işleme aşamalarındaki önemini vurguluyor. Veri setlerini tanımanın faydalarını öne çıkararak, doğru soruları sorma ve cevap alma yöntemlerini açıklıyor. Pandas kütüphanesi üzerinden veri görselleştirmeyi öğretirken, Plotly ile görsel analiz tekniklerine de değiniyor.

Requirements

  • Kursa kayıt olmak için herhangi bir gereksinim ya da ön koşul bulunmamaktadır.

Description

İlk bölümde Düzgün İlaslan, Veri Bilimi ve Yorumlama'nın derinliklerine iniyor. Veri biliminin katmanları ve kapsamı ile başlayarak, yıllara göre artan veri üretimini ve bu büyümenin veri biliminin ortaya çıkışındaki etkilerini inceliyor. Ders, veri biliminin temel prensiplerine odaklanırken, disiplinler arası yapısını ve çeşitli sektörlerdeki uygulamalarını vurguluyor. Veri toplama sürecinde karşılaşılan zorluklara ve temel adımlara değinirken, aynı zamanda veri bilimi alanında yaygın olarak kullanılan farklı dilleri ve araçları tanıtıyor. Pratik bölümde ise, ders Google Colab üzerinde veri seti manipülasyonu üzerine yoğunlaşarak, Pandas kütüphanesinin temel yapıları, işlevleri ve kullanımını detaylı bir şekilde açıklıyor. Ders, adım adım veri setlerini anlama ve işleme sürecini öğretirken, bu sürecin veri analizi ve işleme aşamalarındaki önemine vurgu yapıyor. Ayrıca, Pandas kütüphanesi üzerinden veri görselleştirmeyi öğretirken, Plotly ile ileri düzey görsel analiz tekniklerine de değiniyor.

İkinci bölümde ise Efe Alpay'ın Veri Sanatı & ChatGPT Prompt Yazımı ile Veri Görselleştirme dersi, veri görselleştirmenin benzersiz bir perspektifini sunuyor. "Veri Görselleştirme 101" ile başlayarak, kurs sayıları doğru anlamanın ve etkili veri görselleştirmenin yaratıcı yönlerinin önemini vurguluyor. Fiziksel veri temsili konusuna odaklanarak, tarihsel örnekler sunuyor ve farklı veri türlerinin nasıl canlandırılabileceğini gösteriyor. "Farklı Projelerle Veri Fizikselleştirme" bölümünde, Efe Alpay ses ve uydu görüntüleri gibi veri türleri kullanılarak yapılan görselleştirme örneklerini detaylı bir şekilde sergiliyor. Ders, veriyi estetik hale getirme sürecini adım adım açıklayarak, bilgiyi etkili bir şekilde iletişim kurmak için nasıl kullanabileceğinizi gösteriyor. Dersin final bölümünde yapay zeka süreçlerini programlamayanlara nasıl kullanacaklarını anlatarak, programlama uzmanlığı olmadan açık kaynaklı araçlar ve kullanıcı dostu arayüzler üzerinden nasıl veri görselleştirmeleri oluşturabileceğinizi detaylı bir şekilde gösteriyor. Ayrıca yapay zekaya doğru sorular sorma konusunda rehberlik ediyor ve kullanıcılara bu teknolojinin potansiyelini en iyi şekilde nasıl kullanabileceklerini öğretiyor.

Who this course is for:

  • Veri bilimi, veri görselleştirme, veri sanatı gibi alanlarla ilgilenen herkes bu kurstan faydalanabilir.