Article cover

19.07.2023

9

Like

316

Views

Python ile Veri Bilimi Kitap İncelemesi

Veri bilimi alanı son yıllarda gittikçe popülerleşti. Bu popülerleşme sonucunda çokça yeni kaynak kitap ortaya çıktı. Sanıyorum ki İlker Arslan Hocamızın "Python ile Veri Bilimi" isimli kitabı da bu alandaki Türkçe kaynakların ilklerindendir. Zira kitabın ilk baskısı Mart 2019'da yapılmıştır. Benim elimdeki baskı ise Ekim 2021 tarihli kitabın 5. baskısından bir nüshadır. İncelemeyi bu baskı üzerinden gerçekleştireceğiz. Keyifli okumalar dilerim :)

Kitap Seviyesi

Kitap giriş seviyesindeki okuyuculara hitap ediyor. Bu alana giriş yapmak ve temel konseptler üzerine bilgi sahibi olabilmek için ideal, ilerisi için yetersiz kalacaktır.

Kitap İçeriği

Kitapta veri bilimi Python kütüphaneleri üzerinden anlatıldığı için kitabın başında Python programlama dilinin temel yapılarına da değinilmiş. Kitabın ilk kısmı olan 0-120 sayfalarında salt olarak "Python Programlama" anlatılmış ve bazı bölüm sonlarında okuyucuya alıştırmalar verilmiş.

Bir teknik kitaptan beklentim bana da pratik yaptırması ve ileri araştırmalar için açık kapı bırakmasıdır. Bu kitap programlama kısmı için güzel alıştırmalarla beklentimi bir tık karşılayabildi. Giriş seviyesinde bir kitap olduğu için alıştırmalar da ona uygun bir şekilde seçilmiş, bu güzel bir şey.

Kitabın ikinci kısmı olan "Veri Analizi" kısmında, artık Python dilinin veri analizi için kullanılan kütüphaneleri anlatılmış. Bunlar NumPy, Pandas, Matplotlib vs. Bu kısımla alakalı sadece NumPy bölümünde alıştırma verilmiş diğer bölümler için alıştırmalar pas geçilmiş. Her bölüm için ayrı alıştırmalar olmasını dilerdim. Bu kısımda anlatılan şeylerin de giriş seviyesi için yeterli olduğunu söyleyebiliriz.

Kitabın son ve üçüncü kısmı olan "Yapay Öğrenme" kısmında ise istatistiksel analiz, gözetimli ve gözetimsiz öğrenme ve yapay sinir ağı gibi makine öğrenmesinin temel konularına değinilmiş.

İstatistiksel analiz kısmı, bir istatistikçi olan ben için fazla yüzeysel geldi. Biraz daha fazla konudan bahsedilmesi, en az azından hipotez testlerinden bahsedilmesi güzel olabilirdi.

Gözetimsiz ve gözetimli öğrenme kısımlarında bazı temel modellerin yapıları fazla detaya inilmeden güzel açıklanmış. Son bölüm olan yapay sinir ağları ise gerçekten özenli ve güzel hazırlanmış. Bu kısımda da tek alıştırma sadece yapay sinir ağları bölümünde bulunuyor.

Örnek Uygulamalar

Yapay Öğrenme kısmının son bölümü olan örnek uygulamalar kısmında iki adet örnek veri bilimi projesi bizi karşılıyor. Bu projelerin veri setleri Kaggle'dan seçilmiş, bu güzel bir şey. İlk örnek, zaten herkesin çokça bildiği Mnist veri seti üzerine harf tanıma uygulaması yapılıyor. İkinci olarak ise denetimsiz bir veri bilimi uygulaması olan müşteri segmentasyonu yapılıyor.

Bu bölümdeki örnekler başlangıç için güzel olsalar da sayı olarak düşükler. Ayrıca projelerin yapımının ve kodlarının daha detaylı açıklanmasını beklerdim. Kitabın 50 sayfa daha uzatılıp birkaç örnek daha verilmesi güzel olurdu. Bu arada kitap 420 sayfadan oluşuyor.

Final Değerlendirmesi

Sonuç olarak elimizdeki bu kitap veri bilimindeki temel konseptlere ve Python programlamaya güzel bir giriş imkanı sunuyor. Zaten İlker Arslan Hocamız yıllardır bu alanda içerik üreten tecrübeli bir isim.

Ben de zamanında bu kitabı okudum ve faydalandım. Kitaptaki tüm ödevleri yaptım ve extra içerikler ürettim, bunlara aşağıdaki linkten ulaşabilirsiniz.

Python ile Veri Bilimi Alıştırma Cevapları

Daha bunun gibi birçok kitabı okuyorum ve içerikler üretiyorum, beni aşağıdaki Github hesabımdan takip etmeyi unutmayın, sevgiler :)

Enes Fehmi Manan Github

Veri Bilimine Giriş
Python-Numpy
Pandas-Veri Ön İşleme

Comments

You need to log in to be able to comment!

Enes Fehmi Manan

Data Scientist/Mentor

Location

İzmir, TR

Education

İstatistik - Ege

© 2021 Patika Dev

facebook
twitter
instagram
youtube
linkedin

Disclaimer: The information /programs / events provided on https://patika.dev and https://risein.com are strictly for upskilling and networking purposes related to the technical infrastructure of blockchain platforms. We do not provide financial or investment advice and do not make any representations regarding the value, profitability, or future price of any blockchain or cryptocurrency. Users are encouraged to conduct their own research and consult with licensed financial professionals before engaging in any investment activities. https://patika.dev and https://risein.com disclaim any responsibility for financial decisions made by users based on information provided here.