Data Visualization with Python Masterclass | Python A-Z

İşte verdiğiniz bilgilere dayanarak ve gösterdiğiniz taraflar üzerinden yapılan özet:

Data Analyst'ınızda Gerekli Zemin Sıralaması:

• Veri İşleme: Temel veri analitiği için Python, R gibi dili kullanma becerisi gereklidir. SQL, veritabanları üzerinde çalışmak ve genellikle büyük miktarda veri işlemek için kullanılan SQLLib kütüphaneleri bilmemek de önemlidir.
• Veri Analizi: Verileri temizleme, ortaya koyma ve analiz etme becerileri gereklidir. Bu süreçte verilerin kurallarını anlamak, bulanık patlamalar yapmak ve analitik modeller oluşturmak yer alır.
• İstatistik ve Moğullama: Veri setlerini incelemek ve yorumlama yapmak için istatistiksel bilgi ve moğulu modellerin kullanımı gereklidir.
• Komünikasyon ve Veri Sunumu: Bulguları net bir şekilde anlatma ve görselle yansıtma becerileri gereklidir. Bu, iyi yazma, konuşma ve açıklaşma kabiliyetlerini içerir.
• Problem Solving: Alternatif yaklaşımlar geliştirmek ve veri düzeltme bozuklukları, issue çözümü gibi zorluklar üzerine çalışma becerileri de faydalidir.

Data Scientist'inizda Gerekli Zemin Sıralaması:

• Veri Analitiği + Moğullama ve Büyük Veri Teknikleri: Data Analyst'ınızdan daha fazla karmaşıklık gören, Python gibi programlama dillerindeki derinleme bilgi gereklidir.
• İstatistik ve Machine Learning Algoritmaları: Verileri modelle etme ve yapay zeka tekniklerini kullanma becerileri gereklidir.
• Veri Ağları ve Big Data Teknolojileri: Hadoop, Spark gibi büyük veri işleme araçları hakkında bilgi olmalıdır.
• Tarayıcı Programlama Dilleri (NP) ve API Erişimi: Data Scientist'ınızı genişletecek, Python içindeki numpy, pandas gibi NP kütüphaneleri ve API'lerle veri işlemek için kullanma becerileri gereklidir.
• Veri Gizliliği ve Güvenlik: Verilerin güvenli bir şekilde depolanması ve işlenmesi gerektiren bilgi setleri.

OAK Academy'deki Öğrenici Deneyimi:

• Güncellenmiş içerik: Teknolojinin hızla geliştiği ve yeni araçların ortaya çıktığı her zaman düzenli olarak güncel içerik erişiminiz sağlanır.
• Yüksek Kalite Eğitim: Video ve ses kalitesi, öğrenici deneyimi daha iyi hale getirilmesine odaklanmıştır.
• Sürdürülebilir Eğitime: Python geliştiricileri olarak sürdürülebilir bir eğitim deneyimiye erişin.
• Lifetime Access: Kursu sonlandığında da hala öğrenmeye devam edebilirsiniz.
• Hızlı ve Kullanıcı Dostu Destek: Sorularınıza 48 saat içinde yanıt verildikten sonra destek alabilirsiniz.
• Udemy Sertifika: Kurs tamamladığınızda Udemy sertifikası indirebilirsiniz.

Data Visualization with Python Masterclass | Python A-Z kursuna hoş geldiniz ve gösterdiğiniz talebinize göre bana yapılan cevaplar 48 saat içinde sizi destek edecektir. Kursa devam etmek veya daha fazla bilgi almak için buradayız! Başlangıç için kaydolun ve kursunuzda ilerleyin. İyi yüllükler!