Python Kursu Ankara Python Eğitimi
Sektörün ihtiyaç duyduğu yetkinlikleri merkezine alan python eğitimi sayesinde kariyerinizde yeni bir sayfa açın. Uygulamalı bir öğrenme modeli sunan python kursu, kursiyerlerin mezuniyet sonrasında iş dünyasına adaptasyonunu hızlandıracak pratik bilgi ve stratejik becerileri kazandırmak üzere dizayn edilmiştir. Hayalinizdeki yazılım kariyerine uzman eğitmenler eşliğinde bugün başlayın.
- 160 Saat + Etüt
- 15 Yıllık Deneyimli Eğitmenler
- Sınırsız Tekrar
- Ders Video Kaydı
- MEB Onaylı Programcılık Sertifikası
- Ücretsiz Eğitim Tekrarı Garantisi
Python ve Yapay Zeka Kursu Ankara
Geleceğin Teknolojilerine Hükmedin: Vektörel Bilişim
Yazılım dünyasının en güçlü araçlarını bir araya getiren Python ve Yapay Zeka eğitimi, katılımcılarına hem teorik derinlik hem de yüksek pratik yetkinlik kazandırır. 22 yıllık tecrübesiyle Ankara'nın öncü kurumu olan Vektörel Bilişim farkıyla; kodlamaya yeni başlayanlar için algoritma temellerinden, profesyoneller için ileri düzey yapay zeka entegrasyonuna kadar uzanan eksiksiz bir yolculuğa çıkacaksınız.
Eğitim boyunca NumPy, Pandas, TensorFlow ve Scikit-learn gibi sektör standardı kütüphaneleri kullanarak; veri bilimi, makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanlarında uzmanlaşacaksınız. Proje tabanlı ilerleyen modüllerimiz sayesinde, öğrendiğiniz her teknik bilgiyi gerçek dünya senaryolarına ve sektörel projelere dönüştürme şansı bulacaksınız.
Eğitim Süresi ve Metodu
- Toplam Süre: 160 saatlik kapsamlı uzmanlık programı.
- Eğitim Modeli: "Tam Öğrenme Modeli" ile her modülde %100 kavrama garantisi.
- Hibrit Katılım: İster sınıfta yüz yüze, ister canlı online eğitim seçeneği.
- Mentörlük: Eksik kalan noktalarda uzman eğitmenlerden birebir teknik destek.
Eğitim Sonunda Kazanımlarınız
- İleri Seviye Python: Karmaşık algoritmaları profesyonelce kurgulama.
- Veri Analizi: Büyük veri setlerini analiz edip stratejik yorumlar çıkarma.
- Yapay Zeka Modelleri: Makine öğrenmesi ve Derin Öğrenme projeleri geliştirme.
- Sertifikasyon: e-Devlet'ten sorgulanabilir başarı ve katılım sertifikaları.
Katılım Şartları
- İleri düzey yazılım bilgisi gerekmez; eğitim sıfırdan başlar.
- Temel düzeyde bilgisayar ve internet kullanım bilgisi.
- Kaynak takibi için temel seviyede İngilizce bilgisi.
Bu Eğitime Kimler Katılmalı?
Yazılıma sıfırdan başlamak isteyenler, veri bilimine ilgi duyanlar, mühendislik/istatistik öğrencileri ve kariyerini yapay zeka alanına taşımak isteyen tüm profesyoneller bu python kursu programına katılabilir.
-
Python Dünyasına Giriş ve Geliştirme Ortamı
- Python mimarisi, kurulum aşamaları ve ortam değişkenleri (Path)
- Popüler IDE'lerin (Visual Studio Code, PyCharm, Jupyter Notebook) yapılandırılması
- Sanal ortam (Virtual Environment - venv/anaconda) yönetimi
- Python etkileşimli kabuk (Shell) ve script çalıştırma yöntemleri
-
Temel Programlama Bileşenleri ve Veri Tipleri
- Değişken tanımlama kuralları ve dinamik yazım (Dynamic Typing) mantığı
- Sayısal veri türleri: Tam sayılar (int), ondalıklı sayılar (float) ve karmaşık sayılar
- Karakter dizileri (Strings) ve gelişmiş String manipülasyon teknikleri
- Tip dönüşümleri (Type Casting) ve operatör hiyerarşisi
-
Kontrol Yapıları, Karar Mekanizmaları ve Döngüler
- If, Elif ve Else blokları ile koşullu programlama
- İç içe geçmiş (Nested) kontrol yapıları ve mantıksal operatör kullanımı
- Yinelemeli işlemler: For ve While döngülerinin derinlemesine incelenmesi
- Döngü optimizasyonu: Enumerate, Zip ve Range fonksiyonları
-
İleri Seviye Veri Yapıları ve Koleksiyon Yönetimi
- Listeler (Lists): Ekleme, silme, dilimleme (Slicing) ve sıralama
- Demetler (Tuples): Değiştirilemez veri yapıları ve performans avantajları
- Sözlükler (Dictionaries): Anahtar-değer eşleşmesi ve JSON veri yapısı benzerliği
- Kümeler (Sets): Benzersiz veri saklama ve küme matematiği operasyonları
-
Fonksiyonel Programlama ve Modüler Yazılım Geliştirme
- Fonksiyon tanımlama, Parametre (Args) ve Anahtar Kelime (Kwargs) yönetimi
- Recursive (Özyinelemeli) fonksiyonlar ve kullanım senaryoları
- Lambda ifadeleri ve isimsiz fonksiyonlar
- Modül ve Paket (Library) oluşturma, PIP paket yöneticisi kullanımı
-
Nesne Yönelimli Programlama (OOP) ve Mimari Tasarım
- Sınıf (Class) ve Nesne (Object) mimarisi, "Self" ve "__init__" kavramları
- Kalıtım (Inheritance) ve Çok Biçimlilik (Polymorphism)
- Kapsülleme (Encapsulation) ve Gizli (Private) üyeler
- Soyut Sınıflar (Abstract Classes) ve Interface mantığı
-
Hata Yönetimi, Debugging ve Dosya Sistemleri
- Try-Except-Finally blokları ile profesyonel hata yakalama
- Özel hata sınıfları (Custom Exceptions) tasarlama
- Dosya okuma/yazma işlemleri (TXT, CSV, JSON, Log dosyaları)
- Hata ayıklama (Debugging) araçları ve Breakpoint kullanımı
-
Veri Bilimi İçin Sayısal Analiz (NumPy)
- Çok boyutlu dizi (N-Dimensional Array) kavramı ve oluşturma
- Matris işlemleri, Lineer Cebir fonksiyonları ve İstatistiksel hesaplamalar
- Broadcasting ve Vektörizasyon ile yüksek performanslı hesaplama
- Dizi manipülasyonu: Şekillendirme (Reshape), Birleştirme ve Bölme
-
Pandas İle Veri Manipülasyonu ve Analizi
- Series ve DataFrame yapıları ile tablo yönetimi
- Veri setlerini filtreleme, sorgulama ve koşullu seçimler
- Eksik veri (Handling Missing Data) ve aykırı değer analizi
- Pivot Tablolar, GroupBy işlemleri ve Veri Birleştirme (Join/Merge)
-
Veri Görselleştirme ve Grafik Teorisi
- Çizgi, Sütun, Pasta ve Saçılım (Scatter) grafikleri
- Isı haritaları (Heatmaps) ve korelasyon matrisleri
- İstatistiksel dağılım grafikleri (Histogram, Boxplot)
- Grafik özelleştirme: Renk paletleri, eksenler ve lejant yönetimi
-
Makine Öğrenmesi (Machine Learning) - Denetimli Öğrenme
- Regresyon Modelleri: Linear ve Polynomial Regresyon
- Sınıflandırma: Lojistik Regresyon, KNN ve Karar Ağaçları
- Destek Vektör Makineleri (SVM) ve Naive Bayes
- Model Değerlendirme: Karışıklık Matrisi (Confusion Matrix) ve ROC Curve
-
Topluluk Öğrenmesi ve Gelişmiş Algoritmalar
- Random Forest ve Karar Ormanları
- Boosting Algoritmaları: XGBoost, LightGBM ve CatBoost
- Boyut Azaltma (PCA) ve Öznitelik Mühendisliği (Feature Engineering)
- Hiper-Parametre Optimizasyonu (Grid Search, Random Search)
-
Derin Öğrenme (Deep Learning) ve Yapay Sinir Ağları
- Yapay Sinir Ağları (ANN) mimarisi ve Perceptron kavramı
- Aktivasyon fonksiyonları (ReLU, Sigmoid, Softmax)
- Geri Yayılım (Backpropagation) ve Optimizasyon (Adam, SGD)
- Görüntü İşleme: Evrişimli Sinir Ağları (CNN) temelleri
-
Bitirme Projesi, Portfolyo ve Deployment
- Gerçek hayat senaryolu uçtan uca Yapay Zeka projesi geliştirme
- Modelin kaydedilmesi ve canlıya alınması (Model Deployment)
- Streamlit veya Flask ile kullanıcı arayüzü oluşturma
- GitHub üzerinden profesyonel teknik portfolyo hazırlama stratejileri
| Nisan Ayı Eğitim Takvimi | ||||
| Kod | Kurs Tarihi / Günleri | Saatleri | Ücret | Bilgi |
| 109 |
Cumartesi - Pazar
25.04.2026 - 15.08.2026
|
09:30 - 13:30 |
69.000,00
55.200,00
|
|
| 113 |
Cumartesi - Pazar
25.04.2026 - 15.08.2026
|
14:00 - 18:00 |
69.000,00
45.540,00
|
|
| Mayıs Ayı Eğitim Takvimi | ||||
| Kod | Kurs Tarihi / Günleri | Saatleri | Ücret | Bilgi |
| 106 |
Pazartesi - Salı - Perşembe - Cuma
04.05.2026 - 29.06.2026
|
14:00 - 18:00 |
69.000,00
55.200,00
|
|
| 117 |
Cumartesi - Pazar
09.05.2026 - 29.08.2026
|
14:00 - 18:00 |
69.000,00
55.200,00
|
|
| 101 |
Pazartesi - Çarşamba - Cuma
11.05.2026 - 19.08.2026
|
18:30 - 21:30 |
69.000,00
55.200,00
|
|
| 105 |
Cumartesi - Pazar
16.05.2026 - 05.09.2026
|
09:30 - 13:30 |
69.000,00
55.200,00
|
|
| 111 |
Pazartesi - Salı - Perşembe - Cuma
18.05.2026 - 13.07.2026
|
09:30 - 13:30 |
69.000,00
55.200,00
|
|
| 127 |
Cumartesi - Pazar
30.05.2026 - 19.09.2026
|
14:00 - 18:00 |
69.000,00
55.200,00
|
|
| Haziran Ayı Eğitim Takvimi | ||||
| Kod | Kurs Tarihi / Günleri | Saatleri | Ücret | Bilgi |
| 128 |
Pazartesi - Çarşamba - Cuma
01.06.2026 - 09.09.2026
|
18:30 - 21:30 |
69.000,00
55.200,00
|
|
| 123 |
Cumartesi - Pazar
06.06.2026 - 26.09.2026
|
09:30 - 13:30 |
69.000,00
55.200,00
|
|
| 112 |
Pazartesi - Salı - Perşembe - Cuma
08.06.2026 - 03.08.2026
|
14:00 - 18:00 |
69.000,00
55.200,00
|
|
| 131 |
Pazartesi - Çarşamba - Cuma
29.06.2026 - 07.10.2026
|
18:30 - 21:30 |
69.000,00
55.200,00
|
|
BURAYA TASARIM YAPILMAMIŞ, TASARIMI YAPILACAK
Günümüzde yapay zeka, veri bilimi, siber güvenlik ve web geliştirme gibi teknolojinin kalbi sayılan alanlarda Python en çok tercih edilen dildir. Sade yazımı ve geniş kütüphane desteği sayesinde, profesyonel yazılım eğitimi sürecinde öğrenilmesi gereken ilk dillerden biridir. Python yetkinliği, global şirketlerin iş başvurularında sizi ön plana çıkarırken, modern teknoloji dünyasının kapılarını ardına kadar aralar.
Çalışmalarınıza başlamak için öncelikle Python.org resmi adresinden işletim sisteminize uygun güncel sürümü indirmelisiniz. Kurulum sırasında "Add Python to PATH" seçeneğini işaretlemeyi unutmamalısınız. Ardından, kodlarınızı yazmak için VS Code veya PyCharm gibi profesyonel editörleri yükleyerek geliştirme ortamınızı hazır hale getirebilirsiniz.
Profesyonel bir python kursu kapsamında uzmanlaşacağınız, veri işleme ve modelleme süreçlerinin vazgeçilmezi olan temel kütüphaneler şunlardır:
- NumPy: Karmaşık matematiksel işlemler ve dizi yönetimi için kullanılır.
- Pandas: Veri analizi ve tablo manipülasyonu sağlamanıza yardımcı olur.
- Scikit-Learn: Makine öğrenmesi algoritmalarını hayata geçirmenizi sağlar.
- TensorFlow / Keras: Derin öğrenme ve yapay sinir ağları projelerinde standarttır.
Eğitimi başarıyla tamamlayan kursiyerlerimiz, Vektörel Bilişim Başarı veya Katılım Belgesi almaya hak kazanırlar. Bu belgeler, üniversite onaylı ve e-Devlet üzerinden sorgulanabilir niteliktedir. Ayrıca eğitimimiz, katılımcıları uluslararası geçerliliğe sahip olan PCEP™ ve PCAP™ gibi sertifika sınavlarına hazırlayacak teknik donanımı eksiksiz sağlar.
Evet. Vektörel Bilişim'in "Tam Öğrenme Modeli" sayesinde, kursu bitirdikten sonra bilgilerinizi tazelemek veya eksik kaldığınızı düşündüğünüz noktaların üzerinden geçmek isterseniz, ücretsiz eğitim tekrarı hakkınızdan faydalanabilirsiniz. Ayrıca, mezuniyet sonrası iş hayatındaki projelerinizde karşılaştığınız teknik aksaklıklar için uzman kadromuzdan mentörlük desteği almaya devam edebilirsiniz.
Başarı Hikayesi
Programlama ile ilgili bilgim olmadan başladım. Seviye seviye ilerleme ile dersin anlatılmasının daha anlaşılır olduğunu daha iyi kavradıkça kendim de deneyimledim.
