Python

Python veri bilimi alanında yaygın olarak kullanılan üst düzey, genel amaçlı bir programlama dilidir. Veri bilimi topluluğunda popülerdir çünkü geniş ve aktif bir topluluğa, veri analizi ve makine öğrenimi için çok çeşitli kitaplıklara ve araçlara ve basit ve öğrenmesi kolay bir sözdizimine sahiptir.

Python Nedir? Veri Bilimi İçin Neden Önemlidir?

Python'un veri bilimi için önemli olmasının nedenlerinden bazıları şunlardır:

• Büyük ve aktif topluluk: Python, geniş ve aktif bir geliştiriciler ve kullanıcılar topluluğuna sahiptir; bu, dili öğrenmek ve kullanmak için çok sayıda bilgi ve kaynak olduğu anlamına gelir.
• Çok çeşitli kitaplıklar ve araçlar: Python, veri analizi ve makine öğrenimi için NumPy, Pandas, Matplotlib ve scikit-learn dahil olmak üzere çok çeşitli kitaplıklara ve araçlara sahiptir. Bu kitaplıklar, Python'da karmaşık veri analizi ve makine öğrenimi görevlerini gerçekleştirmeyi kolaylaştırır.
• Basit ve öğrenmesi kolay sözdizimi: Python'un basit ve öğrenmesi kolay bir sözdizimi vardır, bu da onu programlamaya yeni başlayanlar için iyi bir seçim yapar. Ayrıca, web geliştirme, bilimsel bilgi işlem ve veri analizi dahil olmak üzere çok çeşitli görevler için kullanılabilen esnek bir dildir.

Python, geniş ve aktif topluluğu, çok çeşitli kitaplıkları ve araçları ve basit ve öğrenmesi kolay sözdizimi nedeniyle veri bilimi için önemli bir dil olmasıyla bilinir. Veri bilimi alanında veri analizi, makine öğrenimi ve veri görselleştirme gibi görevler için yaygın olarak kullanılır.Python'un bazı yaygın veri bilimi uygulamaları şunları içerir:

• Veri analizi: Python, verileri analiz etmek ve işlemek için NumPy ve Pandas gibi çok çeşitli kitaplıklara ve araçlara sahiptir. Bu kitaplıklar, istatistiksel analiz yapmanın yanı sıra verileri yükleme, temizleme ve dönüştürme gibi görevleri gerçekleştirmeyi kolaylaştırır.
• Makine öğrenimi: Python'da makine öğrenimi için scikit-learn, TensorFlow ve Keras gibi bir dizi kitaplık ve araç bulunur. Bu kitaplıklar, sınıflandırma, regresyon ve kümeleme gibi görevler için makine öğrenimi modellerini uygulamayı ve değerlendirmeyi kolaylaştırır.
• Veri görselleştirme: Python, Matplotlib ve Seaborn gibi veri görselleştirmeleri oluşturmak için bir dizi kitaplığa sahiptir. Bu kitaplıklar verileri görselleştirmek ve anlamak için çok çeşitli çizimler ve çizelgeler oluşturmayı kolaylaştırır.
• Web geliştirme: Python, Django ve Flask gibi çerçeveleri kullanarak ve SQL ile web uygulamaları oluşturmak için kullanılabilir. Bu çerçeveler veri kaynaklarıyla etkileşime girebilen ve veri analizi ve makine öğrenimi gibi görevleri gerçekleştirebilen web uygulamaları oluşturmayı kolaylaştırır.

Kıssaca özetlersek Python, veri bilimi alanında veri analizi, makine öğrenimi, veri görselleştirme ve web geliştirme gibi görevler için yaygın olarak kullanılan çok yönlü bir dildir. Bu görevleri gerçekleştirmeyi ve veri bilimi uygulamaları oluşturmayı kolaylaştıran bir dizi kitaplığa ve araca sahiptir.

Numpy Nedir?

NumPy, bilimsel bilgi işlem ve veri analizi için kullanılan bir Python kitaplığıdır. Sayısal verilerin dizileri ve matrisleriyle çalışmak için araçlar ve bu veri yapıları üzerinde matematiksel işlemler gerçekleştirmek için işlevler sağlar.NumPy'nin temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

• N boyutlu diziler: NumPy, sayısal verilerin çok boyutlu dizileri olan N boyutlu dizileri destekler. Bu dizilere "darray" denir ve büyük miktarda sayısal veriyi verimli bir şekilde depolamak ve işlemek için kullanılır.
• Matematiksel işlevler: NumPy, temel aritmetik, istatistiksel analiz, doğrusal cebir ve daha fazlası için işlevler dahil olmak üzere ndarray'lere uygulanabilen çok çeşitli matematiksel işlevler içerir.
• Dosya girişi ve çıkışı: NumPy, CSV ve ikili dosya gibi çeşitli dosya biçimleri için destek de dahil olmak üzere, dizi verilerini dosyalara ve dosyalardan okumak ve yazmak için araçlar sağlar.
• Doğrusal cebir: NumPy, matris çarpma, ayrıştırma ve daha fazlası gibi ndarraylerde doğrusal cebir işlemleri gerçekleştirmek için işlevler ve araçlar içerir.

Genel olarak NumPy, Python'da bilimsel bilgi işlem ve veri analizi için güçlü bir kitaplıktır. Sayısal verilerin dizileri ve matrisleriyle çalışmak için araçlar ve bu veri yapılarını işlemek ve analiz etmek için çok çeşitli matematiksel işlevler sağlar.

Pandas Nedir?

Pandas Python için veri işleme ve analizi için kullanılan bir kitaplıktır. Tablolar ve zaman serileri gibi yapılandırılmış verilerle çalışmak için araçlar ve bu veri yapıları üzerinde işlem yapmak için işlevler sağlar.Pandas'ın temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

• Veri yapıları: Pandas, yapılandırılmış verilerle çalışmak için iki ana veri yapısı sağlar: Series ve DataFrame. Seriler tek boyutlu veri dizileridir, DataFrame'ler ise satırları ve sütunları olan iki boyutlu veri tablolarıdır.
• Veri işleme: Pandalar, verileri filtreleme, toplama ve dönüştürme işlevleri dahil olmak üzere verileri işlemek için çok çeşitli işlevler içerir. Ayrıca, eksik ve boş değerleri işlemek için araçların yanı sıra farklı kaynaklardan gelen verileri birleştirmek ve birleştirmek için araçlar içerir.
• Zaman serileri: Pandas, zaman serisi verilerini işleme ve manipüle etmeye yönelik işlevlerin yanı sıra verileri zaman içinde yeniden örnekleme ve hizalamaya yönelik araçlar da dahil olmak üzere, zaman serisi verileriyle çalışmak için güçlü bir desteğe sahiptir.
• Girdi ve çıktı: Pandas CSV, Excel ve SQL veritabanları dahil olmak üzere çeşitli dosya biçimlerinden ve veri kaynaklarından veri okuyabilir ve yazabilir. Ayrıca HTML ve JSON gibi web kaynaklarından veri okuma ve yazma desteği içerir.

Genel olarak Pandas, Python'da veri işleme ve analiz için güçlü bir kitaplıktır. Yapılandırılmış verilerle çalışmak için araçlar ve bu veri yapılarını işlemek ve analiz etmek için çok çeşitli işlevler sağlar.

Python ile bir veri analizi örneği

Dieyelimki jeologsunuz ve verilerinizi analiz etmeniz gerekiyor. Jeolojide veri bilimi için Python kullanımına bir örnek:Farklı jeolojik oluşumlardan toplanan kaya örneklerinin konumlarını ve yaşlarını içeren bir veri setimiz olduğunu varsayalım. Veri kümesi, her bir numunenin enlem ve boylamının yanı sıra numunenin milyonlarca yıl cinsinden yaşı için sütunlar içerir. Bu verileri analiz etmek ve görselleştirmek için Python ve çeşitli kütüphaneleri kullanabiliriz.İlk olarak, verileri yüklemek ve değiştirmek için Pandaları kullanabiliriz. Örneğin, verileri yalnızca belirli bir formasyondan örnekleri içerecek şekilde filtreleyebilir veya yaşların ortalaması ve standart sapması gibi özet istatistikleri hesaplayabiliriz.Ardından, verilerin grafiklerini oluşturmak için Matplotlib veya başka bir görselleştirme kitaplığını kullanabiliriz. Örneğin, bir harita üzerinde örneklerin konumlarını gösteren bir dağılım grafiği veya yaşların dağılımını gösteren bir histogram oluşturabiliriz.Son olarak, kaya örneklerinin yaşlarını konumlarına göre tahmin eden modeller oluşturmak için scikit-learn gibi makine öğrenimi kitaplıklarını kullanabiliriz. Örneğin, girdi olarak enlem ve boylamı alan ve örneğin yaşını tahmin eden bir regresyon modeli oluşturabiliriz.Bu örnek, Python ve çeşitli kitaplıkların jeoloji alanında veri bilimi için nasıl kullanılabileceğini göstermektedir. Verileri manipüle ederek ve analiz ederek, bir bölgenin jeolojik tarihini anlamamıza yardımcı olabilecek içgörüler elde edebilir ve modeller oluşturabiliriz.

Python'a Nasıl Başlanır?

Hedeflerinize ve sahip olduğunuz araçlara bağlı olarak Python'u kullanmaya başlamanın birkaç yolu vardır. İşte birkaç seçenek:

• Python'u bilgisayarınıza yükleyin: Python'u resmi Python web sitesinden (https://www.python.org/) indirerek veya Homebrew (Mac için) gibi bir paket yöneticisi kullanarak bilgisayarınıza yüklemek bir seçenektir. veya Chocolatey (Windows için). Python yüklendikten sonra, Python kodu yazmak ve çalıştırmak için bir komut satırı arabirimi (CLI) veya entegre geliştirme ortamı (IDE) kullanabilirsiniz.
• Çevrimiçi bir Python yorumlayıcısı kullanın: Diğer bir seçenek de repl.it (https://repl.it/languages/python) veya PythonAnywhere (https://www.pythonanywhere.com/) gibi bir çevrimiçi Python yorumlayıcısı kullanmaktır. Bu platformlar, bilgisayarınıza hiçbir şey yüklemenize gerek kalmadan Python kodunu bir web tarayıcısında yazıp çalıştırmanıza olanak tanır.
• Bir Jupyter not defteri kullanın: Jupyter not defterleri (https://jupyter.org/), metin, denklemler ve görselleştirmelerin yanı sıra Python kodu yazmanıza ve çalıştırmanıza izin veren etkileşimli belgelerdir. Jupyter not defterleri, kodu, sonuçları ve açıklamaları tek bir belgede birleştirmenize izin verdiği için veri bilimi ve bilimsel bilgi işlem için popüler bir seçimdir.

Genel olarak, ihtiyaçlarınıza ve tercihlerinize bağlı olarak Python'u kullanmaya başlamanın birçok yolu vardır. Diğer seçeneklerin yanı sıra Python'u bilgisayarınıza yükleyebilir, çevrimiçi bir tercüman kullanabilir veya bir Jupyter not defteri kullanabilirsiniz.