Phyton programlama dili ile kodlama yapmak karmaşık olabilir, ancak bu makalede size 10 kolay yöntem sunacağız.
Phyton, birçok kişi için karmaşık bir programlama dili gibi görünebilir. Ancak, bu makalede size Phyton ile kodlama yapmanın 10 kolay yolunu sunacağız. Bu yöntemler, kodlama becerilerinizi geliştirmenize ve daha karmaşık projelere adım atmanıza yardımcı olacaktır.
İlk olarak, Phyton kullanarak basit bir hesap makinesi oluşturabilirsiniz. Temel matematik işlemlerini kullanarak hesap makinesinin işlevlerini programlayabilirsiniz. Bu, Phyton’un temel özelliklerini anlamanıza yardımcı olacak ve kodlama becerilerinizi geliştirecektir.
Bir sonraki yöntem, metin dosyalarını okuma ve yazma becerisidir. Phyton ile metin dosyalarını okumak ve yazmak oldukça kolaydır. Bu beceriyi kullanarak veri analizi veya projelerinizde kullanabileceğiniz verileri kaydedebilirsiniz.
Phyton kullanarak web scraping yapmak da mümkündür. Web scraping, internet üzerindeki verileri otomatik olarak çekmek için kullanılan güçlü bir araçtır. Bir web sitesinden veri çekmek ve bu verileri analiz etmek veya başka bir yerde kullanmak için Phyton’u kullanabilirsiniz.
Bunlara ek olarak, Phyton ile oyun geliştirebilirsiniz. Basit oyunlar oluşturarak programlamaya olan ilginizi artırabilirsiniz. Ayrıca, Phyton’un veri analizi ve makine öğrenmesi için yaygın olarak kullanılan bir dil olduğunu da unutmayın. Verileri görselleştirebilir ve makine öğrenmesi algoritmalarını uygulayabilirsiniz.
Phyton ile kodlama yapmak karmaşık olabilir, ancak bu 10 kolay yöntemle başlayarak adım adım ilerleyebilirsiniz. Bu yöntemler, Phyton’un gücünü keşfetmenize ve kodlama becerilerinizi geliştirmenize yardımcı olacaktır.
1. Basit Bir Hesap Makinesi Oluşturma
Phyton programlama dili ile kodlama yapmak karmaşık olabilir, ancak bu makalede size 10 kolay yöntem sunacağız. İlk yöntemimiz, Phyton kullanarak basit bir hesap makinesi oluşturmak. Temel matematik işlemlerini kullanarak hesaplamalar yapabilirsiniz.
Bir hesap makinesi oluşturmak için, kullanıcıdan sayıları ve işlem operatörlerini almanız gerekmektedir. Ardından, girilen sayıları uygun işlem operatörüyle birleştirerek sonucu hesaplayabilirsiniz. Örneğin, kullanıcıdan iki sayı ve bir işlem operatörü (toplama, çıkarma, çarpma, bölme) girdisi alabilir ve bu girdilere göre hesaplama yapabilirsiniz.
İşlem operatörlerini kontrol etmek için if-else veya switch-case gibi yapıları kullanabilirsiniz. Kullanıcının girdiği sayıları uygun işlem operatörü ile birleştirerek sonucu hesaplayıp ekrana yazdırabilirsiniz. Böylece basit bir hesap makinesi oluşturmuş olursunuz.
2. Metin Dosyalarını Okuma ve Yazma
Phyton ile metin dosyalarını okuma ve yazma işlemleri oldukça kolaydır ve bu beceri birçok projede kullanılabilir.
Phyton programlama dili, metin dosyalarını okuma ve yazma işlemleri için kullanımı kolay bir araç sunar. Metin dosyalarını okumak, verileri analiz etmek veya başka bir yerde kullanmak için önemli bir beceridir. Aynı şekilde, metin dosyalarına veri yazmak da projelerinizde kullanabileceğiniz bir yetenektir.
Phyton kullanarak bir metin dosyasının içeriğini okuyabilir ve bu verileri başka bir dosyaya yazabilirsiniz. Bunun için dosyayı açmanız ve okuma veya yazma modunda işlem yapmanız yeterlidir. Dosya içeriğini satır satır okuyabilir ve her bir satırı ayrı ayrı işleyebilirsiniz. Ayrıca, metin dosyasında belirli bir kelimeyi arayabilir ve bu kelimenin geçtiği satırları bulabilirsiniz.
Metin dosyalarına veri yazmak da oldukça kolaydır. İstediğiniz verileri dosyaya yazabilir ve bu verileri istediğiniz gibi düzenleyebilirsiniz. Bu sayede, metin dosyasında yapılan değişikliklerle verilerinizi güncel tutabilir ve projelerinizde kullanabilirsiniz.
Metin dosyalarını okuma ve yazma becerisi, birçok projede kullanılabilir. Örneğin, bir veritabanından verileri çekmek veya bir rapor oluşturmak için metin dosyalarını kullanabilirsiniz. Ayrıca, metin dosyalarını kullanarak verileri analiz edebilir ve bu analizleri görselleştirebilirsiniz.
2.1 Dosya İçeriğini Okuma
Phyton programlama dili, bir metin dosyasının içeriğini okuma ve bu verileri başka bir dosyaya yazma konusunda oldukça kullanışlıdır. Metin dosyalarını okumak, birçok projede önemli bir beceridir ve Phyton ile bu işlem oldukça kolaydır.
Metin dosyasının içeriğini okumak için open() fonksiyonunu kullanabilirsiniz. Bu fonksiyon, bir dosyayı açmak ve içeriğini okumak için kullanılır. Dosyayı açtıktan sonra, read() fonksiyonunu kullanarak dosyanın tamamını okuyabilirsiniz. Okunan verileri başka bir dosyaya yazmak için ise write() fonksiyonunu kullanabilirsiniz.
Phyton ile bir metin dosyasının içeriğini okumak için aşağıdaki adımları takip edebilirsiniz:
- Bir metin dosyasını açmak için open() fonksiyonunu kullanın.
- Dosyanın içeriğini read() fonksiyonu ile okuyun.
- Okunan verileri başka bir dosyaya yazmak için write() fonksiyonunu kullanın.
- Dosyaları kapatmayı unutmayın, bunun için close() fonksiyonunu kullanabilirsiniz.
Bu adımları takip ederek, Phyton ile metin dosyalarının içeriğini okuyabilir ve bu verileri istediğiniz gibi kullanabilirsiniz. Bu beceri, veri analizi veya raporlama gibi birçok projede kullanılabilir.
2.1.1 Satır Satır Okuma
Phyton kullanarak metin dosyasını satır satır okuyabilir ve her bir satırı ayrı ayrı işleyebilirsiniz. Bu, metin dosyalarıyla çalışırken çok kullanışlı bir beceridir. Bir dosyanın içeriğini satır satır okumak, dosyanın her bir satırını ayrı ayrı ele almanıza olanak sağlar.
Bu yöntemi kullanarak, metin dosyasındaki her bir satırı işleyebilir ve istediğiniz şekilde kullanabilirsiniz. Örneğin, her bir satırı ekrana yazdırabilir, belirli bir kelimeyi içeren satırları bulabilir veya belirli bir desene sahip olan satırları seçebilirsiniz.
Bunun için, öncelikle metin dosyasını açmanız ve ardından readlines() fonksiyonunu kullanarak dosyanın tüm satırlarını okumanız gerekmektedir. Bu fonksiyon, dosyanın her bir satırını bir liste olarak döndürür.
Örneğin, aşağıdaki örnek kodda, “metin_dosyasi.txt” adlı bir metin dosyasını açıyoruz ve her bir satırı ayrı ayrı işleyerek ekrana yazdırıyoruz:
dosya open("metin_dosyasi.txt", "r")satirlar dosya.readlines()for satir in satirlar: print(satir)dosya.close()
Bu kodu çalıştırdığınızda, metin dosyasındaki her bir satırı sırayla ekrana yazdıracaktır. Bu şekilde, metin dosyasını satır satır okuyabilir ve her bir satırı ayrı ayrı işleyebilirsiniz.
2.1.2 Belirli Bir Kelimeyi Arama
Phyton kullanarak metin dosyasında belirli bir kelimeyi arayabilir ve bu kelimenin geçtiği satırları bulabilirsiniz. Metin dosyasının içeriğini okuduktan sonra, belirli bir kelimeyi aramak için Python’un sağladığı metotları kullanabilirsiniz. Bu yöntemlerden biri, metin dosyasını satır satır okumak ve her bir satırda aranan kelimeyi bulmaktır.
Bir metin dosyasında belirli bir kelimeyi bulmak için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz:
- Metin dosyasını açın ve içeriğini okuyun.
- Her bir satırı döngüyle kontrol edin.
- Satırda belirli kelimeyi arayın. Eğer kelime bulunursa, bu satırı bir listeye ekleyin.
- Döngü tamamlandığında, bulunan satırları liste olarak elde edebilirsiniz.
Bu yöntemle, metin dosyasında belirli bir kelimeyi arayabilir ve bu kelimenin geçtiği satırları bulabilirsiniz. Bu, metin dosyalarıyla çalışırken kullanışlı bir beceridir ve verileri analiz etmek veya belirli bir kelimeyi içeren satırları bulmak için sıklıkla kullanılır.
2.2 Dosyaya Yazma
Phyton kullanarak metin dosyasına veri yazabilir ve bu verileri istediğiniz gibi düzenleyebilirsiniz. Dosyaya yazmak için öncelikle bir metin dosyası oluşturmanız gerekmektedir. Bunun için open() fonksiyonunu kullanabilirsiniz. Aşağıda örnek bir kod bulunmaktadır:
file open("dosya.txt", "w")file.write("Merhaba, bu bir metin dosyasına yazılan veridir.")file.close()
Bu kod, “dosya.txt” adında bir metin dosyası oluşturacak ve içine “Merhaba, bu bir metin dosyasına yazılan veridir.” yazacaktır. Dosyayı düzenlemek isterseniz, “w” parametresini “a” (append) olarak değiştirebilirsiniz. Bu şekilde dosyaya her yazdığınızda veriler dosyanın sonuna eklenir. Ayrıca, dosyayı okumak için “r” parametresini kullanabilirsiniz.
Dosyaya yazma işlemi sırasında farklı veri türlerini de kullanabilirsiniz. Örneğin, sayılar, metinler, listeler veya tablolar gibi verileri dosyaya yazabilirsiniz. Bu verileri daha sonra okuyup düzenleyebilirsiniz. Aşağıda örnek bir tablo oluşturulmuştur:
| Ad | Soyad | Yaş |
|---|---|---|
| Ahmet | Yılmaz | 25 |
| Ali | Demir | 30 |
Bu tabloyu bir metin dosyasına yazmak için, her satırı ayrı ayrı yazabilirsiniz. Ayrıca, write() fonksiyonunu kullanarak metin dosyasına tek bir satır da yazabilirsiniz.
Dosyaya yazma işlemi, Phyton ile metin dosyalarını düzenlemenin kolay ve etkili bir yoludur. Dosyaları okuyup yazarak verileri istediğiniz gibi düzenleyebilir ve projelerinizde kullanabilirsiniz.
3. Web Scraping
Web scraping, internet üzerindeki verileri otomatik olarak çekmek için kullanılan güçlü bir araçtır. Phyton ile web scraping yapmak, bir web sitesinden veri çekmek ve bu verileri analiz etmek veya başka bir yerde kullanmak için kaydetmek için kullanılır.
Phyton ile bir web sayfasından veri çekmek oldukça kolaydır. İlgili web sayfasının HTML yapısını analiz ederek istediğimiz verileri belirleyebilir ve bu verileri çekebiliriz. Bu verileri daha sonra analiz etmek, görselleştirmek veya başka bir amaçla kullanmak için kaydedebiliriz.
Web scraping, birçok farklı alan için kullanılabilir. Örneğin, pazar araştırması yaparken rakiplerin web sitelerinden veri çekmek, fiyat karşılaştırması yapmak veya sosyal medya verilerini analiz etmek gibi birçok farklı amaçla kullanılabilir. Ayrıca, web scraping ile büyük miktarda veriyi otomatik olarak çekebilir ve bu verileri analiz etmek için kullanabilirsiniz.
3.1 Bir Web Sayfasından Veri Çekme
Phyton kullanarak bir web sitesinden veri çekmek oldukça kolaydır ve bu verileri analiz etmek veya başka bir yerde kullanmak için kaydedebilirsiniz.
Bir web sayfasından veri çekmek için, öncelikle Phyton’un requests kütüphanesini kullanarak web sayfasına bir istek göndermeniz gerekmektedir. Bu istek sonucunda, web sayfasının kaynak kodunu alabilirsiniz. Ardından, bu kaynak kodunu analiz ederek istediğiniz verileri çekebilirsiniz.
Veri çekme işlemi için beautifulsoup kütüphanesini kullanabilirsiniz. Bu kütüphane, web sayfasının HTML yapısını analiz ederek istediğiniz verilere erişmenizi sağlar. Örneğin, bir web sayfasından başlıkları, metinleri veya resimleri çekebilirsiniz.
Çektiğiniz verileri analiz etmek veya başka bir yerde kullanmak için, Phyton’un veri analizi kütüphanelerini kullanabilirsiniz. Örneğin, pandas kütüphanesi ile çektiğiniz verileri tablo şeklinde düzenleyebilir ve analiz edebilirsiniz.
Bir web sayfasından veri çekmek, birçok farklı proje için kullanılabilir. Örneğin, bir haber sitesinden son başlıkları çekerek güncel haberleri takip edebilir veya bir e-ticaret sitesinden ürün fiyatlarını çekerek karşılaştırma yapabilirsiniz. Veri çekme işlemi, sizin hayal gücünüze ve ihtiyaçlarınıza bağlı olarak farklı şekillerde kullanılabilir.
3.2 Veri Analizi ve Görselleştirme
Phyton ile web scraping yaparak çektiğiniz verileri sadece almakla kalmayıp aynı zamanda analiz etmek ve görselleştirmek de mümkündür. Bu sayede elde ettiğiniz verileri daha anlaşılır hale getirebilir ve daha derinlemesine bir analiz yapabilirsiniz.
Veri analizi için Phyton’da birçok kütüphane bulunmaktadır. Pandas, NumPy ve Matplotlib gibi popüler kütüphaneler, verileri analiz etmek ve görselleştirmek için kullanılan güçlü araçlara sahiptir. Bu kütüphaneleri kullanarak verilerinizin istatistiksel analizlerini yapabilir, grafikler oluşturabilir ve görsel olarak sunabilirsiniz.
Örneğin, bir web sitesinden çektiğiniz verileri kullanarak bir tablo oluşturmak istediğinizde, Pandas kütüphanesini kullanabilirsiniz. Bu kütüphane, verilerinizi kolayca düzenlemenize ve tablolar halinde sunmanıza olanak tanır. Ayrıca, Matplotlib kütüphanesiyle bu verileri grafiklere dönüştürebilir ve farklı veri setlerini karşılaştırabilirsiniz.
Phyton ile veri analizi yaparken, verileri anlamak ve yorumlamak için istatistiksel yöntemler de kullanabilirsiniz. Örneğin, veri setinizdeki eğilimleri ve dağılımları inceleyebilir, korelasyonları ve ilişkileri belirleyebilirsiniz. Bu sayede elde ettiğiniz verilerin anlamını daha iyi kavrayabilir ve kararlarınızı daha sağlam temellere dayandırabilirsiniz.
4. Oyun Geliştirme
Phyton, basit oyunlar geliştirmek için de kullanılabilir ve bu şekilde programlamaya olan ilginizi artırabilirsiniz. Oyun geliştirme, hem eğlenceli hem de yaratıcı bir süreçtir ve Phyton size bu süreçte yardımcı olabilir.
Phyton ile basit bir yılan oyunu oluşturabilir ve bu oyunu oynayabilirsiniz. Yılanın hareketini kontrol etmek ve yemleri yemek için klavye tuşlarını kullanabilirsiniz. Oyunun grafiklerini ve animasyonlarını Phyton ile oluşturabilir ve böylece daha etkileyici bir deneyim sunabilirsiniz. Oyun geliştirme, programlama becerilerinizi geliştirmenin yanı sıra problem çözme ve mantıksal düşünme becerilerinizi de geliştirir.
Phyton ayrıca daha karmaşık oyunlar geliştirmeniz için de kullanılabilir. Grafikler, ses efektleri ve yapay zeka gibi özellikleri oyunlara entegre edebilirsiniz. Bu şekilde, kendi oyunlarınızı tasarlayabilir ve programlama becerilerinizi ileri seviyeye taşıyabilirsiniz.
4.1 Basit Bir Yılan Oyunu Oluşturma
Python kullanarak basit bir yılan oyunu oluşturabilir ve bu oyunu oynayabilirsiniz. Yılan oyunu, programlama öğrenmek için harika bir başlangıç noktasıdır çünkü basit bir mantığa dayanır ve temel programlama kavramlarını uygulamanızı sağlar.
Yılan oyununda amacınız, yılanın yiyecekleri yemesini sağlamak ve yılanın kendini yememesine dikkat etmektir. Python’un basit ve anlaşılır sözdizimi sayesinde, yılan oyununu adım adım oluşturmak oldukça kolaydır.
İlk olarak, yılanın hareket etmesini sağlamak için klavye tuşlarına tepki verecek bir kontrol mekanizması oluşturmanız gerekecektir. Ardından, yılanın yiyecekleri yemesi ve büyümesi için gerekli kodları eklemeniz gerekecektir. Oyunun sona ermesi durumunu belirlemek ve skoru takip etmek de önemlidir.
Bu basit yılan oyunu projesi, Python dilini kullanarak temel programlama becerilerinizi geliştirmenize yardımcı olacaktır. Ayrıca, oyunu oynarken eğlenceli vakit geçirebilir ve kodlama becerilerinizi pratik yaparak ilerletebilirsiniz.
4.2 Grafikler ve Animasyonlar
Phyton ile oyunlara grafikler ve animasyonlar ekleyebilir ve daha etkileyici oyunlar oluşturabilirsiniz.
Phyton programlama dili, oyun geliştirme sürecinde grafikler ve animasyonlar eklemek için kullanabileceğiniz güçlü bir araçtır. Grafikler ve animasyonlar, oyunlarınızı daha görsel olarak çekici hale getirebilir ve oyuncuların deneyimini daha etkileyici hale getirebilir.
Phyton ile oyunlara grafikler eklemek için farklı kütüphanelerden yararlanabilirsiniz. Örneğin, Pygame kütüphanesi, grafikleri ve animasyonları yönetmek için popüler bir seçenektir. Bu kütüphane sayesinde, oyunlarınıza renkli ve hareketli grafikler ekleyebilir, nesneleri hareket ettirebilir ve oyun dünyasını canlandırabilirsiniz.
Ayrıca, Phyton ile animasyonlar oluşturabilir ve oyunlarınıza hareketli efektler ekleyebilirsiniz. Örneğin, karakterlerin koşma, zıplama veya saldırma gibi hareketlerini animasyonlarla gerçekçi bir şekilde tasarlayabilirsiniz. Bu, oyuncuların oyun dünyasına daha fazla bağlanmasını sağlar ve oyun deneyimini daha heyecanlı hale getirir.
Phyton kullanarak grafikler ve animasyonlar eklemek, oyun geliştirme becerilerinizi geliştirmenin harika bir yoludur. Grafik ve animasyon özelliklerini kullanarak, oyunlarınızı daha etkileyici ve görsel olarak çekici hale getirebilirsiniz. Bu da oyuncuların ilgisini çeker ve oyununuzun başarısını artırır.
5. Veri Analizi ve Makine Öğrenmesi
Phyton, veri analizi ve makine öğrenmesi için yaygın olarak kullanılan bir dildir ve bu alanlarda kendinizi geliştirebilirsiniz.
Python, verilerin analiz edilmesi ve makine öğrenmesi için kullanılan en popüler programlama dillerinden biridir. Veri analizi, günümüzde birçok sektörde büyük bir öneme sahiptir ve Python bu alanda oldukça etkili bir araçtır. Veri analizi yapmak için Python kullanarak verileri görselleştirebilir, istatistiksel analizler yapabilir ve veri setlerini işleyebilirsiniz.
Makine öğrenmesi ise, bilgisayarların verileri analiz ederek öğrenmesini ve tahmin yapmasını sağlayan bir alan olarak karşımıza çıkar. Python, bu alanda kullanılan en yaygın dillerden biridir ve birçok makine öğrenmesi algoritmasını uygulamak için kullanılır. Python’ın zengin kütüphane ve araç seti sayesinde, veri analizi ve makine öğrenmesi projelerinizi kolaylıkla gerçekleştirebilirsiniz.
Veri analizi ve makine öğrenmesi, geleceğin en önemli alanlarından biri olarak kabul edilmektedir. Bu nedenle, Python ile bu alanlarda kendinizi geliştirmek size büyük bir avantaj sağlayacaktır. Python’ın kolay öğrenilebilir ve kullanışlı yapısı sayesinde, veri analizi ve makine öğrenmesi konularında hızla ilerleyebilirsiniz. Ayrıca, Python topluluğu ve kaynakları da oldukça geniştir, bu da size destek olacak birçok kaynak bulabileceğiniz anlamına gelir.
5.1 Veri Görselleştirme
Phyton kullanarak verileri görselleştirebilir ve bu şekilde veri analizini daha anlaşılır hale getirebilirsiniz. Görselleştirme, verileri grafikler, tablolar ve görsel öğeler kullanarak sunma işlemidir. Bu sayede verilerinizi daha kolay anlayabilir, trendleri ve ilişkileri daha hızlı tespit edebilirsiniz.
Phyton’da veri görselleştirmek için birçok kütüphane bulunmaktadır. Bu kütüphaneler aracılığıyla çizgi grafikleri, sütun grafikleri, dağılım grafikleri, pasta grafikleri ve daha birçok farklı görsel oluşturabilirsiniz. Örneğin, Matplotlib kütüphanesi, verileri grafiklerle görselleştirmek için yaygın olarak kullanılan bir kütüphanedir.
Ayrıca, Phyton ile interaktif görselleştirmeler de yapabilirsiniz. Örneğin, Plotly kütüphanesi, interaktif grafikler oluşturmanıza olanak tanır. Bu sayede kullanıcılar verileri yakınlaştırabilir, üzerine gelerek detaylı bilgilere ulaşabilir veya farklı veri noktalarını karşılaştırabilir.
Veri görselleştirmesi, sadece verilerinizi daha anlaşılır hale getirmekle kalmaz, aynı zamanda sunumlarınızı ve raporlarınızı da daha etkileyici kılar. Görsel öğeler, izleyicilerin dikkatini çeker ve verilerinizi daha akılda kalıcı hale getirir. Ayrıca, görsel olarak sunulan veriler, karar verme sürecinde size rehberlik edebilir ve daha iyi sonuçlar elde etmenizi sağlayabilir.
5.2 Makine Öğrenmesi Algoritmaları
Phyton ile makine öğrenmesi algoritmalarını uygulayabilir ve veri setlerini analiz edebilirsiniz. Makine öğrenmesi, bilgisayar sistemlerinin verilerden öğrenme yeteneğini kullanarak, gelecekteki olayları tahmin etme veya desenleri tanıma gibi görevleri gerçekleştirmek için kullanılan bir alanı ifade eder. Phyton, bu alanda kullanılan en popüler programlama dillerinden biridir ve birçok makine öğrenmesi algoritması için uygun bir çözüm sunar.
Makine öğrenmesi algoritmaları, veri setlerini analiz etmek ve içerdikleri desenleri ortaya çıkarmak için kullanılır. Phyton’un sağladığı kütüphaneler ve araçlar sayesinde, veri setlerini işleyebilir, görselleştirebilir ve istatistiksel analizler yapabilirsiniz. Örneğin, veri setinizdeki eğilimleri belirlemek veya sınıflandırma problemlerini çözmek için makine öğrenmesi algoritmalarını kullanabilirsiniz.
Makine öğrenmesi algoritmaları, gerçek dünya problemlerini çözmek için kullanılan güçlü bir araçtır. Örneğin, bir e-ticaret şirketi, müşterilerinin satın alma alışkanlıklarını analiz etmek ve gelecekteki satın alma davranışlarını tahmin etmek için makine öğrenmesi algoritmalarını kullanabilir. Bunun yanı sıra, sağlık sektörü, finans sektörü ve diğer birçok sektörde de makine öğrenmesi algoritmaları büyük bir öneme sahiptir.
Phyton ile makine öğrenmesi algoritmalarını uygulamak için birçok kütüphane ve araç bulunmaktadır. Örneğin, scikit-learn kütüphanesi, makine öğrenmesi algoritmalarını uygulamak için popüler bir seçenektir. Ayrıca, TensorFlow ve PyTorch gibi derin öğrenme kütüphaneleri de kullanabilirsiniz. Bu kütüphaneler, karmaşık makine öğrenmesi modellerini oluşturmanıza ve eğitmenize olanak tanır.
Makine öğrenmesi algoritmaları, veri analizi ve tahmin yapma yeteneklerini geliştirmek isteyen herkes için büyük bir fırsat sunar. Phyton ile bu alanda kendinizi geliştirebilir ve gerçek dünya problemlerini çözmek için güçlü bir araç elde edebilirsiniz.