Kurumsal Python ile Veri Analizi Eğitimi
Excel’in sınırına gelen veri işlerini Python, pandas ve NumPy ile belgelenmiş, tekrarlanabilir analiz ve otomasyon adımlarına dönüştüren eğitim.
satış = pd.read_excel("satış.xlsx")
özet = (satış.dropna(subset=["bölge"])
.groupby("bölge")["tutar"].sum()
.sort_values(ascending=False))Eğitim hakkında
Python ile Veri Analizi eğitimi, İstanbul merkezli BYMMB Bilişim Akademi (BYMMB) tarafından kurumlara özel olarak verilir. Eğitim Türkiye genelinde kurum içinde yüz yüze ya da canlı çevrimiçi yapılır; uygun dönemlerde açılan programlara bireysel katılım da mümkündür. Programı kurucu ve baş eğitmen M. Mustafa Bolat (Microsoft MVP, Microsoft Certified Trainer) yürütür; içerik ön görüşmede kurumun hedeflerine ve ekibin seviyesine göre belirlenir.
Python ile Veri Analizi eğitimi; Python’un temellerinden başlayarak pandas ve NumPy ile veri okumayı, temizlemeyi, analiz etmeyi ve görselleştirmeyi öğretir. Excel’de saatler süren veya sınırlara takılan işler, tekrar çalıştırılabilir Python adımlarına dönüşür.
Kuruma sağladığı fayda
- Büyük ve çok kaynaklı veri setleri Excel sınırlarına takılmadan işlenir.
- Analiz adımları kodla belgelendiği için aynı sonuç her seferinde yeniden üretilebilir.
- Dosya birleştirme, temizleme ve rapor hazırlama gibi rutin işler otomatikleşir.
- Veri kontrolleri otomatik hâle gelir; tutarsızlıklar erken yakalanır.
Kimler için uygun?
- Büyüyen veriyle çalışan analistler ve raporlama uzmanları
- Excel’de tekrarlayan veri işleri yapan ekipler
- Veri bilimine sağlam bir temelle başlamak isteyen çalışanlar
Ön koşullar
- Excel’de veriyle çalışma deneyimi
- Programlama deneyimi gerekmez; temel bölüm sıfırdan başlar
Eğitim sonunda katılımcılar
- Python’un temel veri yapıları ve fonksiyonlarıyla çalışır.
- Excel, CSV ve API kaynaklarından veriyi pandas ile okur.
- Eksik, yinelenen ve hatalı veriyi temizler.
- Gruplama, birleştirme ve pivot işlemleriyle analiz yapar.
- Bulguları grafiklerle görselleştirir.
- Tekrarlanan bir rapor sürecini Python betiğine dönüştürür.
Müfredat
Modüller ve konuların ağırlığı, ön görüşmede ekibin seviyesine ve ihtiyacına göre belirlenir.
-
Modül 1: Python temelleri
- Çalışma ortamı: Jupyter ve VS Code
- Değişkenler, veri türleri ve operatörler
- Koşullar ve döngüler
-
Modül 2: Veri yapıları ve fonksiyonlar
- Liste, sözlük, demet ve küme
- Fonksiyon yazmak ve yeniden kullanmak
- Modüller ve paketler
-
Modül 3: NumPy ile sayısal işlemler
- Diziler ve vektörel işlemler
- Temel istatistiksel hesaplamalar
-
Modül 4: pandas ile veri analizi
- DataFrame ve Series
- Seçme, filtreleme ve sıralama
- groupby, merge ve pivot_table
- Tarih ve zaman serileri
-
Modül 5: Dosya işlemleri ve veri temizleme
- Excel ve CSV okuma–yazma
- Eksik ve yinelenen veriler
- Tür dönüşümleri ve metin temizleme
-
Modül 6: Görselleştirme
- Matplotlib ile temel grafikler
- Analizi anlatan grafik seçimi
-
Modül 7: Entegrasyon ve otomasyon
- API’den veri almak (JSON)
- Birden fazla dosyayı birleştiren betikler
- Raporu Excel’e otomatik yazmak
Kullanılan araçlar
Formatlar ve süre
- Kuruma özel sınıf içi
- Kurumunuzun ekibi için, kendi mekânınızda ya da belirlenen bir eğitim salonunda yüz yüze.
- Canlı çevrimiçi
- Eğitmenle eş zamanlı, uygulamalı oturumlar; farklı şehirlerdeki ekipler aynı programa katılabilir.
- Uygun programlarda bireysel katılım
- Dönemsel olarak açılan programlara kurum dışından bireysel kayıt yapılabilir.
Eğitim süresi, katılımcı seviyesi ve kurumun kapsamına göre belirlenir.
Bireysel olarak öğrenmek isteyenler için mevcut seçenekler: bireysel ve online eğitimler.
Kuruma özel uyarlama
- Kurulum ve çalışma ortamı, kurumun BT politikasına göre eğitimden önce birlikte planlanır.
- Uygulamalar ekibin gerçek veri biçimlerine (Excel, CSV, veritabanı çıktısı) göre seçilir.
- Programlama deneyimi farklı katılımcılar için temel modülün yoğunluğu ayarlanır.
Eğitim süreci
Seviye, kapsam ve süre eğitimden önce birlikte belirlenir; uygulamalar katılımcıların iş senaryoları ve kurumun veri yapıları üzerinde yapılır.
-
İhtiyaç ve seviye analizi
Eğitimden önce kurumun hedefleri, kullanılan araçlar ve katılımcıların mevcut seviyesi birlikte netleştirilir.
-
Kuruma özel müfredat
Konu başlıkları hazır bir listeden değil; analizde ortaya çıkan iş ihtiyaçlarından ve katılımcı seviyesinden oluşturulur.
-
Gerçek iş verileriyle uygulamalı eğitim
Uygulamalar, katılımcıların her gün karşılaştığı iş senaryoları ve kurumun veri yapıları üzerinde yapılır; öğrenilen yöntem doğrudan işe taşınır.
-
Eğitim sonrası kaynak, değerlendirme ve gelişim yol haritası
Eğitim son oturumla bitmez: katılımcılar kaynaklar, değerlendirme sonuçları ve bir sonraki adımı gösteren gelişim yol haritasıyla süreci tamamlar.
Eğitimi kim veriyor?
M. Mustafa Bolat Kurucu ve Baş Eğitmen, BYMMB
- Microsoft Most Valuable Professional (MVP) — Data Platform ve M365
- Microsoft Certified Trainer (MCT)
- “Excel’in Kök Hücresi” ve “Excel ile Tam Güç” kitaplarının yazarı
- 1.500’den fazla kurumla eğitim deneyimi
Sık sorulan sorular
Hiç kod yazmamış biri katılabilir mi?
Evet. Eğitim Python temelleriyle başlar; Excel’de veriyle çalışmış olmak yeterlidir.
Python Excel’in yerini mi alıyor?
Hayır. Python, Excel’in zorlandığı büyük, çok kaynaklı ve sık tekrarlanan veri işlerini devralır. Sonuçlar çoğu zaman yine Excel veya Power BI üzerinden paylaşılır.
Eğitimde hangi ortam kullanılıyor?
Uygulamalar Jupyter Notebook ve VS Code üzerinde yapılır. Kurulumun nasıl yapılacağı, kurumunuzun BT politikasına göre eğitimden önce netleştirilir.
Eğitim ne kadar sürer?
Eğitim süresi, katılımcı seviyesi ve kurumun kapsamına göre belirlenir. Temel modülün kapsamı katılımcıların programlama deneyimine göre değişir.
Python ile Veri Analizi eğitimi için iletişime geçin
Ekibinizi, hedefinizi ve varsa tarih beklentinizi yazın; kapsamı ve formatı birlikte netleştirelim.