Sayın Katılımcılar,
Tam metin kongre bildirisini özet kitapçığında yayınlamak isteyen katılımcıların tam metin bildirilerini word formatında 30 Mayıs 2025 Cuma gününe kadar sisteme yüklemeleri gerekmektedir. Bu tarihten sonra gelen tam metin bildiriler kabul edilmeyecektir.
Tam metnini kitap bölümü olarak göndermek isteyen katılımcılar ise tam metinlerini word formatında info@uyik.org mail adresine göndermeleri gerekmektedir.
Dear Participants
Participants who wish to publish their full-text congress papers in the abstract booklet must upload their full-text papers in word format to the system until Friday, May 30, 2025. Full text papers received after this date will not be accepted.
Participants who want to send their full text as a book chapter should send their full texts in word format to info@uyik.org e-mail address.
Python ile Veri Analizi Kurs İçeriği
Eğitimci: Semih ERGİŞİ
Kurs Süresi: 5 Saat
Kurs Tarihi: 16 Mayıs 2025
Kurs Saatleri: 09:30 -17:00
Kurs Yeri: TÜİK Merkez Hizmet Binası 1. Kat 103 Nolu Eğitim Sınıfı
Kurs Dili: Türkçe
Bu eğitim programı ile katılımcıların Python programlama, veri hazırlama, veri analizi, veri
görselleştirme konularında bilgi sahibi olmaları hedeflenmiştir. Program sonunda katılımcılar, Python
kullanarak veri tanıma, uç-aykırı değer tespiti, veri görselleştirme ve temel seviyede istatistiksel
analizler yapabilecektir. Bu kurs temel düzeyde Python programlama ile ilgili bilgi sahibi olan
katılımcılar için uygundur.
Kurs Programı
Oturum 1
9:30-10:20
Temel İstatistik Kavramları ve Tanımlayıcı İstatistikler
1. İstatistik Nedir?
2. İstatistiğin Temel Kavramları
3. Konum Ölçüleri
4. Dağılım Ölçüleri
5. Grafiksel Gösterim
6. Uç ve Aykırı Değer Tespiti
10:30-11:20
Veri Analizine Genel Bakış
1. İstatistiksel Veri Analizi
2. Veri – Metin Madenciliği Nedir?
3. Yapay Zeka – Makine Öğrenmesi Nedir?
4. Büyük Veri Nedir?
5. Web Kazıma ve İstatistiksel Kazıma
11:30-12:20
Python ve Spyder Tanıtımı
1. Python ve Spyder Hakkında
2. Veri Seti Tanıtımı
3. Veri Aktarımı
Oturum 2
14:00-15:30
Tanımlayıcı İstatistiklerin Elde Edilmesi
1. Temel Fonksiyonlar
2. Veri Tipleri ve Yapıları
3. Tanımlayıcı İstatistiklerin Elde Edilmesi
4. Aykırı Değer Analizi
5. Eksik Veri Tespiti
6. Görselleştirme
15:40-17:00
Hipotez Testleri ve Korelasyon
1. Bağımsız Gruplarda t testi
2. Bağımlı Gruplarda t testi
3. Tek Yönlü Varyans Analizi
4. Korelasyon Analizi