Python Yolculuğumun 2. Haftası: Öğrendiklerim ve Örnekler

Miuul Data Analytics Bootcamp kapsamında Python derslerimizi tamamladık. Bu süreçte hem temel kavramları hem de veri analizi için gerekli Python kütüphanelerini kullanmayı öğrendim. Ödevler sayesinde teorik bilgileri pratiğe dökme fırsatım oldu.

Bu yazıda, ödevlerimden öne çıkan kısımları ve bu süreçte neler öğrendiğimi paylaşıyorum.

Neler Öğrendim?

• Temel Veri Tipleri ve String İşlemleri: type(), upper(), lower(), len(), replace() gibi metotlarla veri üzerinde dönüşümler yapmak
• Listeler ve Veri Yapıları: append(), insert(), pop() kullanarak listeler üzerinde ekleme/çıkarma işlemleri
• Koşullar ve Döngüler: for ve if yapılarıyla veri üzerinde koşullu işlemler
• NumPy ile Çalışmak: array oluşturma, matris işlemleri, istatistiksel hesaplamalar
• Pandas ile DataFrame: Veri okuma (read_csv), filtreleme, gruplama (groupby), özet istatistikler
• Seaborn : Veri setlerini kullanma

Bu Sürecin Katkıları

• Kod yazma pratiğim arttı
• Python sözdizimini daha iyi kavradım
• Veri analizi sürecinde hangi kütüphaneyi nerede kullanmam gerektiğini daha iyi anladım

Bu süreç benim için çok verimli geçti. Bir sonraki hedefim, öğrendiklerimi küçük projelerle pekiştirmek ve SQL ile Python’ı birleştirerek veri analizi projeleri yapmak. Yazının sonunda, ödevime ait ekran görüntülerini bulabilirsiniz, GitHub üzerinden de tüm ödevlerimi inceleyebilirsiniz: https://github.com/digdememektar