Python Programlama Kullanarak Veri Bilimi: Pandas A-Z™

İşte Python ve veri bilimi alanında Pandas kütüphanesiyle ilgili bilgi ve beceri güncellemek için kullanabileceğiniz genel bir öğrenme planı:

Adım 1: Python Programlama Dili Öncesi Temel Bilgi Sağlama

• Python'ın temel yapıları ve söz dizimi anlaşılmalıdır.
• Değişkenler, veri tipleri (int, float, string gibi), işlemler ve kontrol mantığı (if/else, for/while döngüleri).
• Fonksiyonlar ve modüllerin kullanımı.

Adım 2: Python Üzerinde Pandas Kütüphanesi Öğrenme

• Pandas kütüphanesinin kurulumu ve temel kullanımı.
• VeriFrame (DF) nesnesinin oluşturulması ve yönetilmesi.
• DataFrame'in temel işlevleri (filtreleme, gruplama, sütun ve satır selleyicileri, veri yapısı değiştiricileri).
• Veri çeşitli formatlara (CSV, Excel, HDF5) okuma ve yazma.

Adım 3: Veri Analizi ve İşleme Araçları

• Merkezi Geliştirilmiş Tabanli Veri (ML) ile birlikte veri analizi yapma.
• Veri temizleme, sorgularına karar verme (data querying), veri dübütüfekçiliği (data cleaning).
• Statistiksel özelliklerin hesaplanması ve analiz edilmesi.
• Veri visualizasyonu için Matplotlib ve Seaborn kütüphaneleri.

Adım 4: İşlemsel Veri Yönetimi (ETL) Ve Veri Büyümesi

• ETL (Extract, Transform, Load) senaryolarında Pandas'in kullanımı.
• Büyük veri yapılarına (big data) uygulamalar ve Pandas için optimizasyon teknikleri.

Adım 5: Veri Araştırmasında Pandas'in Rolü

• Araştırma sorularını formüle etme ve veri yapısını çıkarma.
• Pandas kullanarak hipotezler test etme ve bulunulmuş durumları (findings) ortaya koyma.

Adım 6: Uygulamalı Projeler Ve İş Caseleri

• Gerçek dünya verilerine uygulayarak Pandas'in kullanılacağı pratik projelerin yürütülmesi.
• Görevlerini ve iş akışlarını Pandas ile yapılacak olanak tanımlama.

Adım 7: İleri Konular ve Özenle Bilinen Albümalar

• MultiIndex, time series verilerinin işlenmesi (panda_datetracker gibi).
• Veri daha hafifçe depolanması için column smapping ve chunking.
• Veri kalitesi ve tamamlansıznessi değerlendirme (missing data handling).

Adım 8: Sürekli Öğrenme ve Gelişim

• Yeni sürümlerin ve araçların geliştirmelerine ilişkin bilgi güncellemek.
• Pandas ile çalışan diğer kütüphaneler (dask, vaex) ve veri analizi araçları (scikit-learn, statsmodels) arasındaki ilişkiler öğrenme.

Kaynaklar ve Eğitimler

• Pandas resmi belgeleri okumak.
• Jupyter notebook araçlarını kullanarak pratik öğrenme.
• Python için veri bilimi ve veri analizi için bukitbook veya coursera gibi platformlar üzerinde kurslar alma.
• GitHub gibi platforms üzerinde örnek projeler inceleme ve katkıda bulunma.

Bu plan, Pandas hakkında derinlemesine ve Python ile birlikte veri bilimi alanında etkin bir araştırmacısınız olmaya yöneliktir. Her adımda hem teorik bilgilerin elde edilmesi hem de gerçek dünya verileriyle uygulanabilmesi önemlidir. Uygulamalı deneyimler aracığıyla, konuyla ilgili becerileriniz her gün daha iyileşecek ve genişletilecektir.