Exploratory Data Analysis with Python

Desenleri keşfedin, anormallikleri tespit edin ve verilerinizi anlayın. Her veri projesi, modeller oluşturmadan veya gelişmiş testler çalıştırmadan önce keşifle başlar. Keşifsel Veri Analizi (EDA), veri kümelerinin yapısını anlamak, hataları tespit etmek ve içgörüler ortaya çıkarmak için veri kümelerini inceleme sürecidir. Bu kursta, EDA'yı etkili ve sistematik bir şekilde gerçekleştirmek için Python'ı nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. EDA'nın hedeflerini tanıtarak başlıyoruz: dağılımları anlamak, eksik veya sıra dışı değerleri belirlemek ve değişkenler arasındaki ilişkileri bulmak. Pandas kullanarak, verilerinizin yapısını hızlıca kavramak için tanımlayıcı istatistikler ve özet tablolar oluşturacaksınız. Ardından, Matplotlib ve Seaborn ile eğilimleri vurgulayan ve gizli desenleri ortaya çıkaran görselleştirmeler oluşturacaksınız: histogramlar, kutu grafikleri, korelasyon ısı haritaları, dağılım grafikleri ve daha fazlası. Sonra, EDA sırasında aykırı değerleri tespit etme, eksik verileri yönetme ve daha derinlemesine analizden önce varsayımları kontrol etme gibi veri temizleme süreçlerini ele alacağız. Ayrıca, keşif sürecinizi nasıl belgeleyeceğinizi ve yeniden kullanılabilir ve paylaşılabilir bir iş akışına nasıl dönüştüreceğinizi de öğreneceksiniz. Bu kursun sonunda şunları yapabileceksiniz: Tanımlayıcı istatistikler ve hızlı içgörüler için Pandas'ı uygulayabileceksiniz. Dağılımları ve ilişkileri keşfetmek için görselleştirmeyi kullanabileceksiniz. Anormallikleri tespit edebilecek ve verileri daha ileri analizler için hazırlayabileceksiniz. Farklı veri kümeleri için yeniden kullanabileceğiniz bir EDA iş akışı oluşturabileceksiniz. Doğru analitik soruları sormak için sezgi geliştirebileceksiniz. Uygulamalı pratik, bu kursun merkezinde yer almaktadır. Gerçek dünya veri kümeleriyle çalışacak, dağınık ve eksik verilerle karşılaşacak ve sayıların ve grafiklerin size anlattıklarını nasıl yorumlayacağınızı öğreneceksiniz. Python ile Keşifsel Veri Analizi, ham veriler ile anlamlı sonuçlar arasında köprü görevi görür. EDA'da ustalaşarak, daha güçlü analizler tasarlamaya, yaygın hatalardan kaçınmaya ve hipotez testi ve makine öğrenimi gibi gelişmiş tekniklerin temelini atmaya hazır olacaksınız.