Skip to content

Python Programming for Data Science: This project provides practical examples for learning data analysis, visualization, and machine learning with Python. It covers popular libraries like Pandas, Numpy, and Matplotlib, making it ideal for beginners and intermediate learners looking to enhance their data science skills.

License

Notifications You must be signed in to change notification settings

mhmtx4/Python-Programming-for-Data-Science

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

33 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

🎉 Welcome to the "Python Programming for Data Science" Course!

👋 Hello and welcome to the Python programming course with a focus on Data Science! This course is designed for both beginners and intermediate learners, allowing you to learn the fundamentals and advanced concepts of Python programming step by step.

🚀 What You Will Learn:

By the end of this course, you will have gained solid knowledge in the following topics:

  • Setting Up Your Python Environment 🖥️ – Learn how to set up a professional Python development environment using tools like PyCharm, Anaconda, and others.
  • Python Basics 💡 – Variables, data types, operators, and the fundamental building blocks of programming.
  • Data Structures 📊 – Learn how to work efficiently with lists, tuples, dictionaries, and sets.
  • Functions 🛠️ – Write reusable code blocks in Python.
  • Conditional Statements and Logic 🚦 – Learn decision-making processes using if, elif, and else statements.
  • Loops 🔄 – Use loops (for, while) to repeat actions and explore loop control statements.
  • Comprehensions 📖 – Master list and dictionary comprehensions to write cleaner and more efficient Python code.
  • Data Analysis with Python 🧑‍💻 – Learn data manipulation and visualization using libraries such as NumPy, Pandas, and Matplotlib.

Each lesson is structured step by step, with a clear and interactive format that everyone at any level can follow.


📚 Course Structure and Content:

This course is designed to be long-term, with new lessons being added daily. Each lesson builds on the previous one, taking you from the basics to more advanced topics. There will be practical exercises and mini-projects to reinforce your learning.

🗂️ What to Expect:

Day Lesson Link
Day 1 Setting Up Python Environment 🔗 Course 1 - General Information.py
Day 2 Python Basics 🔗 Course 2 - Things to Know.py
Day 3 Data Structures 🔗 Course 3 - Data Structures and Types.py
Day 4 Working with Numbers 🔗 Course 4 - Data Structures and Types.py
Day 5 Strings in Python 🔗 Course 5 - Basic String Operations.py

💡 Note: More lessons are added daily 🌟, so be sure to check back regularly for updates. Don't forget to star ⭐ this repository to stay informed about new content!


📢 Tools You Will Need:

For a smooth Python development experience, we recommend using PyCharm. However, you can also follow along with VSCode or any other code editor of your choice. Here's what you'll need to get started:

🛠️ Recommended Tools:

  1. PyCharm (Recommended IDE for this course):

    • PyCharm is a powerful IDE specifically designed for Python developers. It has features like auto-completion, debugging, version control, and more. We'll be using PyCharm throughout the course to build and run our projects.
    • 🖥️ Download: PyCharm
  2. Anaconda (Python distribution for Data Science):

    • Anaconda simplifies package management and distribution. It comes with Python and hundreds of libraries for data science, like NumPy, Pandas, Matplotlib, and more. We will use it to manage environments and work with data science libraries.
    • 🖥️ Download: Anaconda
  3. VSCode (Optional):

    • If you prefer a more lightweight code editor, Visual Studio Code is a great alternative. It offers fast and efficient development with Python extensions.
    • 🖥️ Download: VSCode
  4. GitHub:

    • We will be using GitHub for version control and code sharing throughout the course. Make sure you have a GitHub account and know how to clone repositories and submit pull requests.
    • 🖥️ Sign Up: GitHub

🧑‍🏫 About the Instructor:

Hello! 👋 I'm Mehmet, a Python enthusiast and data science instructor. I'm creating this course to help everyone from beginners to experienced programmers learn Python. With real-world examples, practical exercises, and comprehensive explanations, you'll be confident in your Python coding skills!

If you get stuck or have any questions, don't hesitate to reach out! I'm always happy to help 😊

Contact Me:


📝 Course Goals:

By following this course:

  • You will learn the fundamentals of Python, from variables to functions and loops.
  • You will understand how to work with data structures (lists, dictionaries, tuples) and manage data using these structures.
  • You will develop the ability to write clean and efficient code.
  • You will learn data analysis with Python, gaining the skills to work with data.
  • You will reinforce your learning by developing real-world projects.

The course progresses step-by-step, starting from scratch and moving towards more advanced topics. Beginners can follow the lessons step by step, while experienced coders can jump to more challenging sections.


💻 Getting Started:

  1. Clone this repository or download it as a ZIP file.
  2. Install necessary software like PyCharm and Anaconda.
  3. Follow the lessons in order or dive into the sections that interest you the most.
  4. Reinforce your learning with exercises at the end of each lesson.
  5. Check back daily for new lessons! 📅
git clone https://github.com/mhmtx4/Python-Programming-for-Data-Science.git

🎯 Real-World Projects:

Throughout the course, we will work on real-world projects that showcase the power of Python in data science. These projects will help you build your portfolio and gain hands-on experience.

  • Project 1: Data Analysis on COVID-19 Trends 📊
  • Project 2: Building a Weather Forecasting App 🌦️
  • Project 3: Web Scraping with BeautifulSoup 🕸️

These projects will challenge your Python skills and enhance your problem-solving abilities in real-world scenarios.



🎉 Veri Bilimi için Python Programlama Kursuna Hoş Geldiniz!

👋 Veri Bilimi odaklı, herkesin takip edebileceği Python programlama kursuna hoş geldiniz! Bu kurs, hem yeni başlayanlar hem de orta seviyedeki öğreniciler için tasarlanmış olup, Python programlama diline dair temel ve ileri düzey bilgileri adım adım öğrenmenizi sağlayacaktır.

🚀 Neler Öğreneceksiniz:

Bu kursu tamamladığınızda aşağıdaki konularda güçlü bir bilgi birikimine sahip olacaksınız:

  • Python Çalışma Ortamının Ayarlanması 🖥️ – PyCharm, Anaconda ve diğer araçlar ile profesyonel bir Python geliştirme ortamı nasıl kurulur, öğrenin.
  • Python Temelleri 💡 – Değişkenler, veri tipleri, operatörler ve programlamanın temel yapı taşları.
  • Veri Yapıları 📊 – Listeler, demetler (tuples), sözlükler (dictionaries) ve kümelerle nasıl verimli bir şekilde çalışılacağını öğrenin.
  • Fonksiyonlar 🛠️ – Python'da tekrar kullanılabilir kod blokları yazmayı öğrenin.
  • Koşul İfadeleri ve Mantık 🚦 – Python'da karar verme sürecini if, elif ve else yapıları ile öğrenin.
  • Döngüler (Loops) 🔄 – Eylemleri tekrarlamak için döngüler (for, while) kullanın ve döngü kontrol ifadelerinin gücünü keşfedin.
  • Liste ve Sözlük Kavrama (Comprehensions) 📖 – Python'da daha temiz ve verimli kod yazmanızı sağlayacak gelişmiş liste ve sözlük kavramalarını öğrenin.
  • Python ile Veri Analizi 🧑‍💻 – NumPy, Pandas ve Matplotlib gibi kütüphaneler ile veri manipülasyonu ve görselleştirme öğrenin.

Her ders, adım adım ilerleyerek, her seviyede öğrencinin kolayca anlayabileceği şekilde açık ve interaktif bir yapıda hazırlanmıştır.


📚 Kursun Yapısı ve İçeriği:

Bu kurs, uzun vadeli olacak şekilde tasarlandı ve her gün yeni dersler eklenerek sürekli güncellenecek. Her ders, bir öncekinin üzerine inşa edilerek, başlangıç seviyesinden daha ileri seviyeye doğru ilerler. Öğrendiğiniz her konuyu pekiştirmek için pratik alıştırmalar ve mini projeler sunulacak.

🗂️ Bekleyebileceğiniz İçerik:

Gün Ders Bağlantı
Gün 1 Python Çalışma Ortamını Ayarlama 🔗 1. Ders - Genel Bilgiler.py
Gün 2 Python Temelleri 🔗 2. Ders - Bilinmesi Gerekenler.py
Gün 3 Veri Yapıları 🔗 3. Ders - Veri Yapıları ve Tipleri.py
Gün 4 Sayılarla Çalışma 🔗 4. Ders - Sayılar ve İşlemler.py
Gün 5 Python'da Stringler 🔗 5. Ders - Temel String İşlemleri.py

💡 Not: Daha fazla ders her gün ekleniyor 🌟, bu yüzden düzenli olarak geri dönüp güncellemeleri kontrol etmeyi unutmayın. Yeni içeriklerden haberdar olmak için bu depoyu yıldızlamayı ⭐ unutmayın!


📢 Kullanmanız Gereken Araçlar:

Bu kursta, Python geliştirme deneyiminizi sorunsuz hale getirmek için PyCharm'ı öneriyoruz. Ancak, isterseniz VSCode veya başka bir kod düzenleyicisi ile de takip edebilirsiniz. İşte başlamak için ihtiyacınız olan araçlar:

🛠️ Önerilen Araçlar:

  1. PyCharm (Bu kurs için önerilen IDE):

    • PyCharm, Python geliştiricileri için özel olarak tasarlanmış güçlü bir IDE'dir. Otomatik tamamlama, hata ayıklama, sürüm kontrolü ve daha birçok kullanışlı özelliği vardır. Kurs boyunca projelerimizi PyCharm ile oluşturup çalıştıracağız.
    • 🖥️ İndir: PyCharm
  2. Anaconda (Veri Bilimi için Python Dağıtımı):

    • Anaconda, paket yönetimini ve dağıtımını kolaylaştırır. İçinde Python ve NumPy, Pandas, Matplotlib gibi yüzlerce veri bilimi kütüphanesi ile birlikte gelir. Çevreleri yönetmek ve veri bilimi kütüphaneleri ile çalışmak için kullanacağız.
    • 🖥️ İndir: Anaconda
  3. VSCode (Opsiyonel):

    • Daha hafif bir kod düzenleyiciyi tercih ediyorsanız, Visual Studio Code harika bir alternatiftir. Python eklentileri ile hızlı ve verimli bir geliştirme deneyimi sunar.
    • 🖥️ İndir: VSCode
  4. GitHub:

    • Kurs boyunca GitHub'ı sürüm kontrolü ve kod paylaşımı için kullanacağız. Bir GitHub hesabınızın olduğundan ve depoları nasıl klonlayacağınızı, pull request gönderimlerini nasıl yapacağınızı bildiğinizden emin olun.
    • 🖥️ Kayıt Ol: GitHub

🧑‍🏫 Eğitmen Hakkında:

Merhaba! 👋 Ben Mehmet, Python tutkunu ve veri bilimi eğitmeniyim. Bu kursu, sıfırdan Python öğrenmek isteyenlerden deneyimli programcılara kadar herkese yardımcı olmak amacıyla oluşturuyorum. Gerçek dünya örnekleri, pratik alıştırmalar ve kapsamlı açıklamalarla Python'da kendinize güvenerek kod yazmanızı sağlayacağım!

Eğer takıldığınız bir yer olursa ya da sorularınız varsa, bana ulaşmaktan çekinmeyin! Yardımcı olmaktan her zaman memnuniyet duyarım. 😊

Bana Ulaşın:


📝 Kursun Hedefleri:

Bu kursu takip ederek:

  • Python temellerini değişkenlerden fonksiyonlara ve döngülere kadar öğreneceksiniz.
  • Veri yapıları (listeler, sözlükler, demetler) üzerinde nasıl çalışılacağını öğrenip, bu yapılarla verileri yönetmeyi kavrayacaksınız.
  • Temiz ve verimli kod yazma becerilerini geliştireceksiniz.
  • Python ile veri analizini öğrenerek veriler üzerinde çalışma becerisi kazanacaksınız.
  • Gerçek dünya projeleri geliştirerek öğrenim sürecinizi pekiştireceksiniz.

Kurs kademeli bir şekilde ilerliyor; yani, sıfırdan başlayarak daha ileri seviyelere doğru adım adım ilerleyeceğiz. Python'a yeni başlayanlar dersleri adım adım takip edebilirken, deneyimli olanlar daha zorlayıcı bölümlere geçebilirler.


💻 Başlamak İçin:

  1. Bu depoyu klonlayın veya ZIP dosyası olarak indirin.
  2. PyCharm ve Anaconda gibi gerekli yazılımları yükleyin.
  3. Dersleri sırayla takip edin veya sizi en çok ilgilendiren bölümlere dalın.
  4. Her dersin sonunda yer alan alıştırmalarla öğrendiklerinizi pekiştirin.
  5. Her gün eklenen yeni dersler için düzenli olarak kontrol edin! 📅
git clone https://github.com/mhmtx4/Python-Programming-for-Data-Science.git

🎯 Gerçek Dünya Projeleri:

Kurs boyunca, Python'un veri bilimi gücünü sergileyen gerçek dünya projeleri üzerinde çalışacağız. Bu projeler, portföyünüzü oluşturmanıza ve uygulamalı deneyim kazanmanıza yardımcı olacak.

  • Proje 1: COVID-19 Trendleri Üzerine Veri Analizi 📊
  • Proje 2: Hava Durumu Tahmin Uygulaması Geliştirme 🌦️
  • Proje 3: BeautifulSoup ile Web Kazıma 🕸️

Bu projeler, Python becerilerinizi geliştirecek ve gerçek dünyada problem çözme yeteneklerinizi güçlendirecektir.


Bu kurs, Python programlama konusunda yetkinlik kazanmanız ve veri bilimi odaklı uygulamaları öğrenmeniz için bir fırs

at! İster yeni başlıyor olun, ister mevcut becerilerinizi geliştirmek istiyor olun, burada herkes için bir şeyler var!

Python uzmanı olma yolunda ilerlemeye hazırsanız, haydi başlayalım! 🎓



About

Python Programming for Data Science: This project provides practical examples for learning data analysis, visualization, and machine learning with Python. It covers popular libraries like Pandas, Numpy, and Matplotlib, making it ideal for beginners and intermediate learners looking to enhance their data science skills.

Resources

License

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages