Python for Data Handling and Integration with OpenAI ChatGPT Eğitimi

• Bazıları verilerle çalışma deneyimine sahiptir.
• Algoritmik düşünme

Listelenen maddeleri nasıl yapılacağını öğreneceksiniz:

• Veri işlemeye odaklanarak programlamanın temellerini anlayın.
• Program yazmak ve çalıştırmak için Python'u ve IDE'lerini kullanmayı öğrenin.
• Python'da veri yapılarına, akış kontrolüne ve işlevlere hakim olun.
• Veri işleme ve temizleme için Pandaları kullanma konusunda yeterlilik kazanın.
• İş uygulamaları için OpenAI'yi Python ile entegre edin ve kullanın.
• Model ayarlama, değerlendirme ve izleme tekniklerini uygulayın.
• OpenAI'yi iş bağlamlarında gösteren pratik örnekleri ve vaka çalışmalarını keşfedin.

1. Veri İşleme için Programlamaya Giriş:

• Veri işleme için programlama kavramlarına genel bakış.
• Veri analizi için bir programlama dili olarak Python'a giriş.
• Temel Python sözdizimi ve yapısı.

2. Python ve IDE'lere Giriş:

• Veri işlemedeki güçlü yönlerine odaklanan Python'a ayrıntılı giriş.
• Python ile uyumlu çeşitli Entegre Geliştirme Ortamlarına (IDE'ler) genel bakış.
• Python geliştirme ortamı kurma.

3. Veri Yapıları, Akış Kontrolü, İşlevler ve Temel Türler:

• Python'un veri yapılarının araştırılması (listeler, tuple'lar, sözlükler, kümeler).
• Akış kontrolünü anlama (döngüler, koşullar).
• Python'da fonksiyonlara ve temel veri türlerine giriş.

4. Pandas'a Giriş:

• Veri manipülasyonu ve analizi için Pandas kütüphanesiyle tanışın.
• Pandas DataFrames ile temel işlemler.
• Pandas kullanarak veri okuma ve yazma.

5. Pandas Veri Temizleme:

• Verileri temizleme ve ön işleme teknikleri.
• Eksik verileri, aykırı değerleri ve veri dönüşümünü ele alma.
• Veri temizlemenin pratik örnekleri.

6. Pandas ile Veri Manipülasyonu:

• Pandas ile gelişmiş veri işleme teknikleri.
• Veri kümelerinin toplanması, filtrelenmesi ve dönüştürülmesi.
• Veri manipülasyonunun gerçek dünyadan örnekleri.

7. OpenAI'yi Python ile entegre etmek:

• OpenAI'nin yeteneklerine genel bakış.
• OpenAI API'leri Python ile nasıl entegre edilir?
• Pratik uygulamalar ve örnekler.

8. Modelinizi Ayarlama:

• Makine öğrenimi modellerini optimize etme ve ayarlama teknikleri.
• Model ayarlama için pratik ipuçları.

9. OpenAI'nin İş Dünyasındaki Uygulamaları:

• OpenAI'nin çeşitli iş uygulamalarını keşfetmek.
• OpenAI'nin farklı endüstrilerdeki etkisini gösteren örnek olay çalışmaları.
• Yapay zeka ve iş dünyasında gelecekteki trendler.

10. Pratik Örnekler ve Vaka Çalışmaları:

• Gerçek dünyadan vaka çalışmaları ve pratik örneklerden oluşan bir koleksiyon.
• Önceki modüllerde öğrenilen kavramların uygulanmasının gösterilmesi.
• Veri işleme ve yapay zeka alanındaki pratik zorluklara ve çözümlere ilişkin bilgiler.