Veri Bilimi İçin Python Bülent Çobanoğlu

Hislerine göre değil de veriye dayalı kararlar verebilmek için veri bilimine ihtiyaç vardır. Veri bilimi disiplinler arası bir çalışma alanıdır. Ve bir veri bilimcisinin, kullandığı programlama dili ve araçlarına (ki şu an için en yaygın dil Python) hâkim olması gerekir.

Elinizdeki kitap özellikle veri bilimcileri için kapsamlı bir Python kitabıdır. Sayı Sistemleri, Veri Yapıları, Veri Tabanı, farklı ortamlardan veri Okuma/Yazma işlemleri, Veri Analizi, Veri Görselleştirme gibi veriye dair birçok konu anlatılmaktadır.

Önemli konu başlıkları:
Temel Programlama Kavramları (if, elif, while, for, …)
Diziler, Listeler, Demetler, Kümeler, Sözlükler (reduce, map, filter, zip, …)
Nesne ve Sınıf Kavramları (class, super, self, yield, …)
Üreteç Fonksiyonları (Generators)
Dekoratörler (Decorators)
Düzenli İfadeler (Regular Expressions) ve re modülü
Tarih-Zaman İşlemleri (time, timeit, datetime, calendar, pendulum, …)
Hata Yakalama ve Exception Kavramı (raise, assert, …)
Dosyadan Veri Okuma/Yazma İşlemleri (os, pickle, csv, pandas, ...)
Web Sitesinden ve Twitter'dan Veri Çekmek (Web Scraping)
Görüntü (Resim) İşleme (pillow, OpenCV)
Veri Tabanı İşlemleri (SQLite, NoSQL, PyMongo, …)
Koleksiyonlar ve Kuyruk-Yığın Veri Yapıları
Bağlı Listeler ve Ağaç (Tree) Veri Yapısı
Veri Bilimi ve İstatistik Temel Kavramları
NumPy ve Pandas ile İstatiksel İşlemler
NumPy ve Pandas ile Veri Analizi
Pandas Zaman Serileri
Matplotlib ve Seaborn ile Veri Görselleştirme
Histogram Grafikleri
Covid-19 Verilerinin Analizi

(Tanıtım Bülteninden)