Python Nedir?
Python, Guido van Rossum tarafından geliştirilen, basit sözdizimi ve geniş kütüphane desteğiyle öne çıkan, çok yönlü bir programlama dilidir. Web geliştirme, veri analizi, yapay zeka, oyun geliştirme gibi birçok alanda kullanılır. Özellikle yeni başlayanlar için ideal olan Python, okunabilir kod yapısı ve geniş topluluk desteğiyle öğrenmeyi kolaylaştırır.
Python kursları, dilin temel yapılarından başlayarak ileri düzey konulara kadar geniş bir yelpazede eğitim sunar. Bu kurslarda değişkenler, koşullu ifadeler, döngüler, fonksiyonlar gibi temel konuların yanı sıra, kütüphaneler, veri yapıları ve nesne yönelimli programlama (OOP) gibi daha karmaşık konulara da yer verilir.
Kurs İçeriği
Uygulamalı Python Kursu
Modül 1 | Python Programlama Temelleri
- Python’u Anlamak
- Python ile neler yapabiliriz?
- IDE seçimi
- Python Söz Dizimi
- Python’da Değişkenler
- Python kodunun çıktıları
- Yorumlanan mı? Derlenen mi?
- Bir Python programının anatomisi
- Python Shell
- Print fonksiyonu ve parametreleri
- Kaçış Dizileri (Escape Sequences)
- Ortam Kurulumu
- Uygulama: Basit bir Python Programı
- Python Değişken Tipleri & Tip Dönüşümleri
- Yerleşik Veri Yapıları
* Sözlükler (Dictionaries)
* Kümeler (Sets)
* Sıralı – Sırasız Yapılar
* Demetler (Tuples)
* Sözlüklerde Derinleşme
* Listelerin Sıralanması
* Listelerde Derinleşme: Dilimleme, indeksleme …
- Uygulama: Gerçek dünya veri yapısı uygulamaları
- Doğru veri yapısını seçmek
- Mantıksal Operatörler
- Karşılaştırma Operatörleri
- Bit Düzeyinde ve Bool Operatörleri
- Üyelik Operatörleri
- Karar Yapıları: If Blokları
- Python’da kullanıcıdan girdi almak
- Kısaltılmış If-Else Kullanımı
- Uygulama: Mantıksal operatörler ve çoklu koşullar
- For Döngüleri & Range Metodu
- While Döngüleri
- Break ve Continue Komutları
- Pass Komutu
- Uygulama: Fibonacci Uygulaması
- Tekrar: Döngüler, Koşullar ve Veri Yapıları
- Arama Algoritmaları
- Sıralama Algoritmaları
- Uygulama: Bubble Sort
- Uygulama: Mini Terminal Tabanlı Hikâye Oyunu
- Quiz #1
- Quiz #2
- Hatalar ve İstisnalar
* Hata Türleri
* Try.. Except..
* Try.. Except.. As..
* Try.. Except.. Else..
* Try.. Except.. Finally
* Assert
* Raise
* Tüm Hataları Yönetmek
* Uygulama: Sys Modülü ile Python Versiyonu Kontrolü
- Karakter Dizileri: Dilimleme, Ters Çevirme, Sıralama
- Karakter Dizisi Metodları: replace, lower, upper, split, isalpha …
- F-Strings & Format Metodu
- Fonksiyonlar & Modüller
* Fonksiyon Tanımlama
* Parametreler
* Return anahtar sözcüğü
* Fonksiyon Kapsamları (Scope)
* Global anahtar sözcüğü
- Lambda Fonksiyonları
- Özyinelemeli Fonksiyonlar (Recursive)
- İç içe Fonksiyonlar (Nested)
- Nonlocal anahtar sözcüğü
- Generator’lar
- Yield ve Next anahtar sözcükleri
- Modüller
- Kullanıcı Tanımlı Modüller
- Modül İçe Aktarma
- Nesne Tabanlı Programlama (OOP)
* Sınıflar
* Sınıf Özellikleri
* Örnek Tanımlama
* __init__ fonksiyonu
* self anahtar sözcüğü
* Sınıf Metodları
* @classmethod dekoratörü
* cls anahtar sözcüğü
* Nesne Nedir?
* Her şey bir nesnedir
* OOP İlkeleri
- Kalıtım (Inheritance)
- Çok Biçimlilik (Polymorphism)
- Kapsülleme (Encapsulation)
- Soyutlama (Abstraction)
* super anahtar sözcüğü
* Paketler
* Threading Modülü
* Turtle Modülü
* Tkinter Modülü
- Paket Yöneticileri
- Numpy ve Pandas Kütüphaneleri
- Matplotlib Kütüphanesi
- Workshop #1: Selenium ile Kendi Web Scraper’ını Tasarla
- Workshop #2: Veri Görselleştirme
- Workshop #3: Qt ile Kendi Web Tarayıcını Yap
- Proje #1: Kütüphane Yönetim Sistemi
Modül 2 | Makine Öğrenmesi Temelleri
- Makine Öğrenmesi Terminolojisi
- Python ile Makine Öğrenmesi Araç Kutusu
- Kaggle Kullanımı
- Regresyon Problemleri Nedir?
- Sınıflandırma Problemleri Nedir?
- Denetimli – Denetimsiz Öğrenme
- Scikit-Learn Kütüphanesi
- Gerçek Hayatta Lojistik Regresyon Problemleri
* Veri Kümesi Oluşturma
* Veri Ön İşleme Aşamaları ve Veri Pipeline
* Python ile Lojistik Regresyon
- Gerçek Hayatta Doğrusal Regresyon Problemleri
* Veri Kümesi Oluşturma
* Veri Ön İşleme Aşamaları ve Veri Pipeline
* Python ile Doğrusal Regresyon
- Gerçek Hayatta Çoklu Doğrusal Regresyon Problemleri
* Veri Kümesi Oluşturma
* Veri Ön İşleme Aşamaları ve Veri Pipeline
* Python ile Çoklu Doğrusal Regresyon
- Gerçek Hayatta Polinom Regresyon Problemleri
* Veri Kümesi Oluşturma
* Veri Ön İşleme Aşamaları ve Veri Pipeline
* Python ile Polinom Regresyon
- Karar Ağaçları ile Sınıflandırma
- Rastgele Orman (Random Forest) ile Sınıflandırma
- K-En Yakın Komşu (KNN) ile Sınıflandırma
- Uygulama: Titanic Projesi
- Model Seçimi
- Proje: Spam E-Posta Sınıflandırma
Modül 3 | Görüntü İşleme Temelleri
- Python ile Görüntü İşleme
* OpenCV ile Görüntü İşlemeye Giriş
* Resim İçe Aktarma ve Gösterme
* Kamerayı Açma ve Video Kaydetme
* Video Dosyası İçe Aktarma ve Gösterme
* Resim Yeniden Boyutlandırma ve Kırpma
* Şekiller Çizme ve Yazı Ekleme
* Birden Fazla Görüntüyü Birleştirme
* Perspektif Dönüşümü (Warping)
* Görüntü Harmanlama ve Alfa Karışımı
* Segmentasyon için Eşikleme Teknikleri
* Görüntü Yumuşatma ve Bulanıklaştırma Teknikleri
* Morfolojik İşlemler (Erosion, Dilation vb.)
* Görüntü Gradyanları ve Kenar Algılama
* Histogramları Anlamak ve Çizmek
* Uygulamalı Ödev: Görüntü İşleme
* Ödev Çözümleri ve İnceleme
Python Öğrenmek İçin En İyi Yaklaşımlar
Python öğrenirken en etkili yöntemlerden biri düzenli pratik yapmaktır. Her gün küçük kod parçaları yazarak öğrendiğiniz konuları pekiştirebilirsiniz. Ayrıca, GitHub gibi platformlarda açık kaynak projelere katkıda bulunmak, gerçek dünya projelerini deneyimleme şansı sunar.
Bunun yanı sıra online kaynaklar, video dersler ve interaktif platformlar, öğrenme sürecini destekler. Coursera, Udemy, Codecademy gibi platformlarda birçok kapsamlı Python kursu bulunur. Ayrıca, LeetCode veya HackerRank gibi platformlarda algoritma problemleri çözmek, kodlama becerilerinizi hızla geliştirir.