Python ile Veri Bilimi: Geleceği Kodlamak

Python, son yıllarda özellikle veri bilimi alanında en çok tercih edilen programlama dillerinden biri haline geldi. Kullanıcı dostu yapısı, geniş kütüphane desteği ve topluluk desteği sayesinde, hem yeni başlayanlar hem de profesyoneller için ideal bir dil olarak öne çıkıyor.

Neden Python?

Python, basit ve okunabilir bir sözdizimine sahiptir. Bu da onu veri bilimi projelerinde hızlı prototipleme için mükemmel kılar. Özellikle NumPy, Pandas ve Matplotlib gibi kütüphaneler, veri işleme ve görselleştirme işlemlerini kolaylaştırır.

Veri Analizi ve Python

Bir veri bilimi projesinde, veri analizi süreci büyük önem taşır. Pandas kütüphanesi, karmaşık veri setlerini kolayca işlemek için gelişmiş araçlar sunar. Örneğin:

import pandas as pd  
data = pd.read_csv('veri.csv')  
print(data.describe())  

Bu basit komutlarla, veri setinizdeki istatistiksel bilgileri hızlıca elde edebilirsiniz.

Makine Öğrenimi ve Python

Makine öğrenimi için Scikit-learn gibi kütüphaneler, Python’u rakipsiz kılar. Kullanıcılar, birkaç satır kodla regresyon, sınıflandırma veya kümeleme algoritmalarını uygulayabilir.

from sklearn.model_selection import train_test_split  
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier  

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  
model = RandomForestClassifier()  
model.fit(X_train, y_train)  
print(model.score(X_test, y_test))  

import matplotlib.pyplot as plt  
import seaborn as sns  

sns.histplot(data['sütun_adi'], bins=20, kde=True)  
plt.show()