Bir bilgiye ulaşmak için internet üzerinden çevrim içi kurslar takip etmek gerçekten faydalıdır. Öğrendiğiniz bilgileri pekiştirmek için ekstra pratik yapmanız gerekmektedir. Bunun için “Codewars” ve “Codekata” gibi popüler web siteleri vardır. Bunların yanı sıra, GitHub’ı da muhtemelen duymuşsunuzdur. GitHub, öğrenme materyali olarak kullanabileceğiniz sayısız kaynağa sahiptir. Bu sayısız kaynağın arasında veri bilimciler için de Pandas, Numpy, Matplotlib gibi veri bilimcilerin kullandığı kütüphanelerin eğitimleri de mevcut. Bu yazımızda, Pandas kütüphanesini öğrenmek için en popüler 4 GitHub reposu listeleyeceğiz. İster Pandas kütüphanesine yeni başlamış olun ister mevcut olan bilginizi ileri taşımak isteyin, her seviye için uygun bir repo mevcut.
İçindekiler
Pandas Exercises
Bu repo da veriyi DataFrame’e aktarmaktan gelişmiş görselleştirmeler oluşturmaya kadar 11 farklı bölüm vardır. Her klasör, hepsinin farklı alıştırmaları olan birden fazla veri kümesine sahiptir.
IPYNB dosyalarını indirerek Jupyter Notebook’ları açabilir ve egzersizleri kendiniz deneyebilirsiniz. Her sorunun altında boş hücreler vardır, buralara kodunuzu girebilir ve daha sonra “Exercise_with_Solution.ipynb” dosyasına bakarak yanıtlarınızı kontrol edebilirsiniz.
Geçmeniz gereken toplam 27 not defteri var, bu yüzden bu kaynak oldukça kapsamlı. Eğer önceden Pandas kütüphanesine aşinaysanız, “Getting and knowing” bölümüne geçebilirsiniz. Burada daha önce görmediğiniz fonksiyonlar bulabilirsiniz.
Ek olarak, notebook çözümlerini okumak yerine izlemek isterseniz de, tüm notebooklara ait veri bilimcilerinin çekmiş olduğu videolar da mevcuttur.
Pandas Videos
Bu repo, kod içeren Jupyter Notebook’larından birçok Pandas fonksiyonları içeren video serilerine kadar oldukça fazla materyal içerir. Geliştirici, gerçek bir veri kümesi kullanarak bir sorunun nasıl çözülebileceğini anlatır (geliştirici tarafından çevrim içi olarak yayınlanmıştır ve notebooka eklenmiştir).
Tercihen, Jupyter notebook açıp video ile beraber takip edebilirsiniz. Ardından, videoyu bitirdikten ve tüm kodu geçtikten sonra, repoda bulunan not defterlerini bir yanıt sayfası olarak kullanabilirsiniz. Notebooklarda, belirli hücrelerin çıktısını netleştirmeye yardımcı olabilecek bazı ek notlar da vardır.
Bu videoların ve ilgili notebookların listesi çok kapsamlı, bu yüzden Pandas ile ilgili bir sorunuz varsa muhtemelen burada bir yol bulacaksınız.
100 Pandas Puzzles
Bu GitHub reposu, tüm alıştırmaları indirebileceğiniz tek bir Jupyter Notebook’a sahiptir. Her sorunun altında, kodunuzu doldurabileceğiniz bir hücre vardır ve bu kodlarınızı çözüm notebookundan kontrol edebilir, hatalarınızı görebilirsiniz.
Bu notebook, “Pandas’ı içe aktarma”, “DataFrame temelleri”, “Seriler ve DateTimeIndex” gibi farklı bölümlere ayrılmıştır. Çoğu sorunun sadece birkaç satırla çözülebileceğini göreceksiniz, bu yüzden ideal olarak tek bir soru için dev bir kod bloğunuz olmayacaktır.
Zorluk “ortadan zorla” olarak kategorize edilir, ancak önceki alıştırmaları yaptıysanız, bunları yapıyor olmalısınız.
Geliştirici, ayrıca bulmaca listesinin tamamlanmadığını da not ediyor, bu yüzden bu repoya katkıda bulunmak isterseniz, ek alıştırmalar, düzeltmeler ve iyileştirmeler için istek gönderebilirsiniz.
Pycon 2019 Tutorial
Bu GitHub reposu, geliştirici tarafından üretilen “Pandas ile En İyi Veri Bilimi Alıştırmaları” videosunda tartışılan notebookları içermektedir. Orta seviye Pandas kullanıcıları için en iyisidir, çünkü Pandas’ın temellerini içeren bir kılavuz içermez. Bunun yerine, notebooklar, verileri incelemekten temizlemeye, ön görselleştirmeler oluşturmaya gibi belirli işlemleri yapan gerçek bir veri analizi projesi sunar.
Python ve Pandas ile veri analizi projelerinde yeniyseniz, birisinin veriyi temizleme, keşif ve analiz adımlarına nasıl yaklaşacağını görmek için tüm video gözden geçirmeye değer olabilir. Ardından, bu en iyi uygulamaları kendi projelerinize uygulayabilirsiniz.
Öğrenmenin birçok farklı yolu vardır, bu yüzden Pandas öğrenmek için en popüler 4 GitHub reposu, öğrenme stilinize uyuyorsa kesinlikle bir şans verin.
