{"id":22076000,"url":"https://github.com/sevdanurgenc/data-analytics-lecture-notes","last_synced_at":"2026-05-01T10:32:34.992Z","repository":{"id":160098399,"uuid":"407144397","full_name":"SevdanurGENC/Data-Analytics-Lecture-Notes","owner":"SevdanurGENC","description":"In this repo, I have the course contents of the Data Analytics training, which will be given to Innova Technology by the cooperation of Academy Peak Information Technologies Training and Consultancy between 27 - 29 September 2021.","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2021-09-28T18:08:34.000Z","size":7944,"stargazers_count":2,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-03-23T20:13:45.331Z","etag":null,"topics":["data-analysis-python","data-analytics","python"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Jupyter Notebook","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"mit","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/SevdanurGENC.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":"LICENSE","code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null}},"created_at":"2021-09-16T11:49:20.000Z","updated_at":"2023-03-20T20:44:50.000Z","dependencies_parsed_at":"2023-05-03T12:20:21.271Z","dependency_job_id":null,"html_url":"https://github.com/SevdanurGENC/Data-Analytics-Lecture-Notes","commit_stats":null,"previous_names":[],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/SevdanurGENC/Data-Analytics-Lecture-Notes","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/SevdanurGENC%2FData-Analytics-Lecture-Notes","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/SevdanurGENC%2FData-Analytics-Lecture-Notes/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/SevdanurGENC%2FData-Analytics-Lecture-Notes/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/SevdanurGENC%2FData-Analytics-Lecture-Notes/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/SevdanurGENC","download_url":"https://codeload.github.com/SevdanurGENC/Data-Analytics-Lecture-Notes/tar.gz/refs/heads/main","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/SevdanurGENC%2FData-Analytics-Lecture-Notes/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":286080680,"owners_count":32494270,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2026-04-30T13:12:12.517Z","status":"online","status_checked_at":"2026-05-01T02:00:05.856Z","response_time":64,"last_error":null,"robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":true,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["data-analysis-python","data-analytics","python"],"created_at":"2024-11-30T22:11:51.619Z","updated_at":"2026-05-01T10:32:34.965Z","avatar_url":"https://github.com/SevdanurGENC.png","language":"Jupyter Notebook","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# Data-Analytics-Lecture-Notes\nIn this repo, I have the course contents of the Data Analytics training, which will be given to Innova Technology by the cooperation of Academy Peak Information Technologies Training and Consultancy between 27 - 29 September 2021.\n\nBu repoda, 27 - 29 Eylül 2021 tarihleri arasında Academy Peak Bilgi Teknolojileri Eğitim ve Danışmanlığı işbirliğiyle tarafımca Innova Teknoloji şirketine verilecek olan Veri Analitiği eğitimine ait ders içeriklerim bulunmaktadır.\n\nProgramın İçeriği : Temel veri bilgisi, veri önişleme ve görselleştirme.\n\nProgramın Amacı : Hayatımızda yer alan tüm veriler hakkında herhangi bir çalışma yapılabilmesi için öncelikle veriyi iyi tanımamız gerekir. Veri analitiği, çeşitli yöntemler kullanarak verinin içerisinde gizlenmiş olan biglinin, karar alınması ve eyleme geçilmesi amacıyla çıkarılması, değer yaratılması sürecidir. Eğitim esnasında günümüzün popüler programlama dili olan python kullanılarak veri analitiğiyle ilgili kütüphanlerden bahsedilecek ve veriler üzerinde uygulamalar yapılacaktır. Uygulama esnasında bir verinin nasıl hazırlanması gerektiği, verinin gürültülerden arındırılarak temizlenmesi aşamaları anlatılıyorken hemen ardından öğrenilen kütüphane fonksiyonlarıyla veri analitiğiyle ilgili yöntem ve metrikler incelenecektir. \n\nEğitim Sırasında Kullanılacak Olan Bilgisayar Programları : Python \n\nEğitim Süresi : 3 Gün\n\n# Eğitim İçeriği Hakkında : \n\n## 1.\tGün : Veri Analitiğine Giriş\n\nA.\tVeri Toplama, Temizleme, Ayıklama ve Hazırlama Süreçleri \n\nB.\tVeri Doğruluğu, Geçerliliği, Bütünlüğü, Tekilliği, Tutarlılığı, Zamansallık Kontrollerinin yapılması\n\nC.\tVerinin Standartlaştırılması ve Normalizasyonu\n\nD.\tÖrneklem Seçimi Metodolojileri\n\nE.\tVerinin Sistematikleştirilmesi ve Periyodikleştirilmesi\n\nF.\tÖzellik Üretme ve Özellik Seçim Süreci\n\n\n## 2.\tGün : Python ile Veri Analitiği – I\n\nA.\tPython yazılım dili ve geliştirme ortamı özelliklerinin tanıtılması\n\nB.\tTemel veri yapıları ve fonksiyonların öğrenilmesi\n\nC.\tNumpy ile bilimsel hesaplamalar yapılması\n\nD.\tPandas ile veri analizi\n\nE.\tMatplotlib ile veri görselleştirilmesi\n\n\n## 3.\tGün : Python ile Veri Analitiği - II\n\nA.\tPython'da veri ön işleme tekniklerinin öğrenilmesi\n\nB.\tScikit-learn ile makine öğrenmesi uygulamaları\n\nC.\tPython ile temel uygulamaların gerçeklenmesi\n\nD.\tPython ile optimizasyon modeli oluşturulması\n\nE.\tDerin öğrenme algoritmalarının Python’da kullanılması\n\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fsevdanurgenc%2Fdata-analytics-lecture-notes","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fsevdanurgenc%2Fdata-analytics-lecture-notes","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fsevdanurgenc%2Fdata-analytics-lecture-notes/lists"}