Kariyer Fırsatları
Python; yazılım geliştirme, veri analizi, otomasyon, finansal raporlama, web scraping ve dashboard üretimi gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır.
Uzmanlık Programı
PYTHON PROGRAMLAMA VE VERİ ANALİZİ UZMANLIĞI KURSU
Python temelleri, Pandas, veri görselleştirme, MongoDB, SQLite, web scraping, API kullanımı, Flask dashboard ve yapay zeka destekli geliştirme başlıklarını kapsayan 96 saatlik online uzmanlık eğitimi.
analiz.py
import pandas as pd
kurs = {
"modul": "18",
"konu": "152+",
"model": "Online Canlı"
}
print("Python eğitimi hazır")
Çalışan çıktı
Python eğitimi hazır
18modül
152+konu
96saat
Python Programlama ve Veri Analizi Uzmanlığı Kursu
Bu program, Python ve veri analizine sıfırdan başlamak veya mevcut yazılım bilgisini Python tabanlı projelere taşımak isteyenler için hazırlanmış uygulamalı bir uzmanlık eğitimidir.
Katılımcılar veri projesini planlama, script yazma, veri temizleme, analiz etme, görselleştirme, API kullanma ve Flask dashboard yayınlama gibi gerçek geliştirme becerileri kazanır.
Çalışma Modelleri
Tam zamanlı ekiplerde çalışma, freelance otomasyon projesi alma, uzaktan iş fırsatlarına başvurma veya kendi veri ürününüzü geliştirme yollarına hazırlanırsınız.
Rekabet Avantajı
Python temelleri, Pandas, veri görselleştirme, MongoDB, SQLite, BeautifulSoup, API kullanımı, Flask ve yapay zeka destekli geliştirme birlikte ele alınır.
Açılış Tarihleri
Python kursu için planlanan başlangıçlar
Size uygun şubeyi ve başlangıç tarihini seçin; kontenjan bilgisi için hızlıca başvuru bırakın.
Başvuru Yap
Şube
Mecidiyeköy Şube
Bu şube için açık tarih yakında güncellenecek.
Şube
Kadıköy Şube
- 20 Haziran 2026 Cumartesi-Pazar 16:00-19:00
Kurs İçeriği
96 saatlik Python, veri analizi ve Flask müfredatı
Python temellerinden Pandas veri analizine, MongoDB/SQLite veritabanlarından web scraping, API ve Flask dashboard üretimine kadar bütünleşik bir akış izlenir.
Detaylı Kurs SayfasıGİRİŞ
- Algoritma Nedir?
- Akış Diyagramları
- Python Programlama Dili
- Geliştirme Ortamı Kurulumu
DEĞİŞKENLER VE DEĞER TİPLERİ
- Değişken Nedir?
- Değişken Atama
- Tamsayılar (Integer)
- Ondalık Sayılar (Float)
- Metinler (String)
- Mantıksal Değerler (Boolean)
TEMEL FONKSİYONLAR
- Fonksiyon Nedir?
- Fonksiyon Tanımlama (def)
- Parametreler ve Argümanlar
- Return (Dönüş) İfadesi
- Fonksiyon Çağırma
- Global ve Yerel Değişkenler
- Varsayılan Parametreler
- Lambda Fonksiyonları
ŞARTLI İFADELER
- If İfadesi
- Else İfadesi
- Elif İfadesi
- Karşılaştırma Operatörleri
- Mantıksal Operatörler (and, or, not)
- İç İçe Şartlı İfadeler (Nested If)
LİSTELER
- Liste Tanımlama
- Listeye Eleman Ekleme (append, insert)
- Listeden Eleman Silme (pop, remove)
- Liste İndeksleme ve Dilimleme (Indexing and Slicing)
- Liste Metodları (sort, reverse, extend)
- Listelerde Döngüler
- İç İçe Listeler (Nested Lists)
- Listeleri Kopyalama
DÖNGÜLER VE LIST COMPREHENSION
- For Döngüsü (For Loop)
- While Döngüsü (While Loop)
- Break ve Continue İfadeleri
- Döngü İçinde Else Kullanımı
- İç İçe Döngüler (Nested Loops)
- List Comprehension Nedir?
- List Comprehension Kullanım Örnekleri
- Şartlı List Comprehension
- Döngüler ile List Comprehension Arasındaki Farklar
STRINGS VE SÖZLÜKLER
- String Tanımlama
- String Birleştirme (Concatenation)
- String Dilimleme (Slicing)
- String Metodları (upper(), lower(), split(), join())
- String Formatlama (f-string, format())
- String İçinde Arama (find(), index())
- Dictionary Tanımlama
- Dictionary’de Anahtar-Değer Çiftleri
- Dictionary’de Değer Ekleme ve Güncelleme
- Dictionary’den Değer Silme (pop(), del)
- Dictionary İçinde Döngü (items(), keys(), values())
- Dictionary Metodları (get(), update())
İLERİ SEVİYE SÖZLÜKLER VE DICT COMPREHENSION
- Dictionary Comprehension Nedir?
- Basit Dictionary Comprehension Örnekleri
- For Döngüsü ile Dictionary Comprehension
- Şartlı (Conditional) Dictionary Comprehension
- İç İçe Dictionary Comprehension
- Dictionary Comprehension ile Liste ve Tuple Dönüştürme
- Key-Value Çiftleri Oluşturma
- Dictionary Comprehension ile Veri Filtreleme
- Uygulamalı Proje Örnekleri
PANDAS İLE VERİ ANALİZİ
- DataFrame ve Series Tanımlama
- CSV ve Excel Dosyalarını Okuma
- DataFrame’de Satır ve Sütun Seçimi
- Veri Filtreleme ve Sıralama
- Boş Değerleri İşleme
- Basit ve İleri İstatistiksel İşlemler (mean, sum, min, max)
- DataFrame’lerde İndeksleme ve Dilimleme
- Veri Tipleri Dönüştürme
- GroupBy ile Veri Gruplama
- DataFrame’leri Birleştirme (merge, concat)
- İleri Düzey Veri Manipülasyonu (apply, map, lambda)
- Zaman Serisi Analizi
- Uygulamalı Proje ve Veri Analizi Örnekleri
VERİ GÖRSELLEŞTİRME
- Matplotlib ile Temel Grafikler
- Seaborn ile Gelişmiş Grafikler
- Bar Grafikleri
- Çizgi Grafikleri
- Histogramlar
- Dağılım Grafikleri (Scatter Plot)
- Pasta Grafikleri (Pie Chart)
- Boxplot ve Violin Plot
- Grafiklere Stil Ekleme (Renkler, Etiketler, Başlıklar)
- Çoklu Grafikler ve Alt Grafikler (Subplots)
- İstatistiksel Görselleştirme (Heatmap, Pairplot)
- Grafiklerin Kayıt Edilmesi ve Paylaşılması
AMAZON ÜZERİNDEN VERİ ANALİZ PROJESİ
- Veri Setinin Tanıtımı
- Veriyi Yükleme ve İnceleme
- Eksik Verilerin Tespiti ve Düzeltilmesi
- Ürün İncelemelerinin Analizi
- Müşteri Satın Alma Davranışlarının İncelenmesi
- Fiyat Analizi ve Trendlerin Keşfi
- Satış Performansının Görselleştirilmesi
- Ürün Kategorilerine Göre Satış Analizi
VERİ ANALİZİ İÇİN NESNE TABANLI PROGRAMLAMA
- Nesne Tabanlı Programlamaya Giriş
- Sınıf (Class) ve Nesne (Object) Kavramları
- Veri Analizinde Sınıf Yapısının Kullanımı
- Metodlar ve Fonksiyonlar Arasındaki Farklar
- Verileri Temizlemek İçin Metod Kullanımı
- Verileri Dönüştürmek İçin Sınıflar
- Nesne Tabanlı Programlamada Veri Görselleştirme
- Sınıf Tabanlı Modüler Veri Analizi
- Kalıtım (Inheritance) ile Fonksiyonların Yeniden Kullanımı
- İleri Düzey Nesne Tabanlı Programlama Teknikleri
NOSQL MONGODB VERİ TABANI
- MongoDB Nedir?
- MongoDB ile Python Bağlantısı
- Veritabanı ve Koleksiyon Oluşturma
- MongoDB’ye Veri Ekleme (Insert)
- MongoDB’de Veri Sorgulama (Find)
- Verileri Güncelleme (Update)
- Verileri Silme (Delete)
- MongoDB ile CRUD Operasyonları
- MongoDB’de Veri Filtreleme ve Sıralama
- MongoDB Aggregation Framework
- Uygulamalı MongoDB Proje Örnekleri
SQLITE VERİ TABANI
- Satış Verilerini Sorgulama (SELECT)
- Satış Verilerini Filtreleme (WHERE)
- Verileri Gruplama ve Toplamlar (GROUP BY, SUM)
- Müşteri Segmentasyonu ve Satış Raporları
- SQL ile Veri Sıralama (ORDER BY)
- En Çok Satılan Ürünlerin Analizi
- Aylık ve Yıllık Satış Trendleri
HTML WEB SCRAPING
- HTML Yapısını Anlamak
- Web Sayfasından Veri Çekme (HTTP Requests)
- BeautifulSoup ile HTML Parse Etme
- HTML Etiketlerinden Veri Çıkarma
- CSS Seçicileri ile Hedef Veri Bulma
- Veri Temizleme ve Düzenleme
- Web Scraping ile Tablo Verilerini Alma
WEB SERVİS API WEB SCRAPING
- API ve HTML Scraping Arasındaki Farklar
- HTTP İstek Türleri (GET, POST)
- API Anahtarları ve Kimlik Doğrulama
- JSON Formatında Veriyi Alma
- Requests Kütüphanesi ile API Çağrıları Yapma
- JSON Verisini Parse Etme
- API ile Veri Filtreleme ve Sorgulama
- Uygulamalı API Web Scraping Projeleri
FLASK İLE WEB SİTE OLUŞTURMA
- Flask Nedir?
- Flask Kurulumu ve İlk Uygulama
- Flask’ta Routing ve URL’ler
- Flask ile Form Verilerini Alma ve İşleme
- Veritabanı Entegrasyonu (Flask-SQLAlchemy)
- Dashboard Nedir?
- Flask ile Dash/Plotly Entegrasyonu
- Dashboard Üzerinde Veri Görselleştirme
- Flask Uygulamasını Yerel Sunucuda Çalıştırma
- Flask Dashboard’un Web Sunucusuna Dağıtımı (Deployment)
YAPAY ZEKA DESTEKLİ YAZILIM GELİŞTİRME VE PROMPTER EĞİTİMİ
- Kod ve script iyileştirme için Claude Sonnet Thinking kullanımı
- Kodları test etmek ve optimize etmek için ChatGPT destekli eğitim
- Yapay zeka modellerine doğru prompt girmek için prompt-genie eğitimi
- Proje mimarisi ve akış diyagramları oluşturmak için Monica eğitimi
Başvuru
Python ve veri analizi yolculuğunu başlat
Kontenjan, başlangıç tarihi ve kayıt adımları için bilgilerinizi bırakın; eğitim danışmanı sizi arasın.