Derin Öğrenme ve Makine Öğrenmesi(Deep Learning & Machine Learning)
Veri biliminde kullanılan bir çok terim vardır. Daha önce Büyük Veri(Big Data) ve Veri Madenciliği(Data Mining) kavramlarından bahsetmiştik. Şimdi bir sonraki adımda yer alan yani veri madenciliği sonucunda veriyi anlamlandırarak bilgi haline getiren; Derin Öğrenme(Deep Learning), Makine Öğrenmesi(Machine Learning), istatistiksel modeller ile bilgiye ulaşma kavramlarından…
Büyük Veri ve Veri Madenciliği(Big Data&Data Mining)
Günümüzde dijital dünya ile iç içe geçen yaşam tarzımız ile herkes ardında bir dijital iz bırakır hale geldi; Tatil tercihlerimiz, fitness programımız, eğlenmek için izlediğimiz videolar gibi. Her gün iletişimde bulunduğumuz uygulamalar ve internet bağlantılı cihazlar hakkımızda büyük miktarda veri kaydeder. İşte Büyük Veri(Big Data)…
map() Fonksiyonu
map() fonksiyonu, bir liste ya da demet gibi iterasyon yapılabilir veri türlerinin her bir verisini bir fonksiyona tek tek parametre olarak göndermek için kullanılır. Daha önce parametre sayısı bilinmediğinde, yani değişen sayıda parametre alan fonksiyonlara nasıl parametre gönderebileceğimizi Fonksiyonlar konusu altında yer alan “*args: Parametre…
Veri Bilimine Giriş
Veri Bilimi; verileri keşfetme, işleme ve analiz etme yolu ile soruları yanıtlamak veya önerilerde bulunmak için verileri kullanan bir alandır. Veri analizi yeni bir kavram değildir. Ancak günümüzde çok çeşitli kaynaklardan büyük miktarda veri toplanabilmektedir. Log dosyaları, Email’ler, Sosyal Medya, Satış verileri, Hasta kayıtları, Sporcu…
9- Verileri Görüntülemek, Güncellemek ve Silmek
Önceki konuda kullanıcının bir form aracılığıyla girdiği verileri veritabanına kaydetme işlemini gerçekleştirdik. Şimdi de veritabanındaki bu verilere ulaşmayı ve web sayfasında görüntülemeyi görelilm. Öncelikle Python kodumuz içinde kullanıcı verilerini görüntülememizi sağlayacak olan web adresini oluşturalım ve içinde veritabanına bağlanarak kayıtlı verileri Select SQL sorgusu ile…
8- Kullanıcıdan Veri Almak
Web uygulaması geliştirmenin önemli bir parçası da kullanıcıdan alınan verileri işlemden geçirmek ve veritabanında depolamak esasına dayanır. Kullanıcıdan veri almak için de veri girişi formlarından yararlanılır. Bu formlara kullanıcının girdiği veriler formun action parametresi tarafından bir web adresine gönderilirler. Web adreslerinin Flask yapısında bir Python…
7- Veritabanı ile Çalışmak
Web uygulamaları geliştirirken kimi zaman API gibi bir harici kaynaktan veri alıp kullanmanız söz konusuyken çoğu zaman kendi oluşturduğunuz kaynaklardan veri yazıp okumanız gerekecektir. Küçük boyutlu veriler ile çalışıyorsanız bu kaynak bir dosya olabileceği gibi, büyük projelerde genellikle MySQL, PostgreSQL gibi bir veritabanı olacaktır. Flask…
6- Şablonlarda Koşullu İfadeler ve Döngüler
Program akışını sağlayan koşullu ifadeleri ve tekrarlı görevleri kolayca yerine getirmeyi sağlayan döngüleri HTML şablonları içinde de kullanabiliriz. HTML Şablonlarında Koşullu İfadeler Kullanmak if koşullu ifadesinin HTML şablonu içindeki kullanımı şu şekildedir; {% if ilk_koşul %} Eğer koşul doğruysa gösterilecek olan içerik {%…
5- Web Sayfaları Oluşturmak
Flask ile temel şablon yapımızı oluşturduk, menümüzü hazırladık, ama henüz menüdeki sayfalar mevcut değiller. Şimdi bu sayfaları oluşturalım. İlk önce hakkımızda sayfasının oluşturalım. Proje klasörümüz içinde oluşturduğumuz standart şablon klasörü templates altında hakkimizda.html isimli bir dosya oluşturalım ve bu sayfa da temel.html şablonundan miras alsın….
4- Tasarım Şablonunu Geliştirmek
Temel tasarım şablonu önceki konuda da ifade ettiğimiz gibi kendisinden oluşturulacak her sayfada ortak olan özellikleri barındırmak üzere atılan bir temeldir. Bir web sitesindeki her sayfada da logo, sosyal medya ikonları ve dolaşım menüsünü barındıran başlık alanı(header), yan sütun(aside),içeriklerin bulunduğu alan(content), alt alan(footer) gibi ortak…
Bağlantıda Kalalım