Welcome to the Python Data Science Templates repository! This project provides a collection of foundational Python templates designed to kickstart your journey into data science. Whether you're a beginner looking to understand core concepts or an intermediate user seeking efficient boilerplate code, these templates offer practical examples for essential data manipulation, statistical analysis, and basic data science workflows.
This repository serves as a practical guide and a set of ready-to-use templates for fundamental data science tasks in Python. It focuses on strengthening your understanding and application of core Python concepts crucial for data analysis. The templates are crafted to help users confidently navigate through data structures, functions, modules, and basic statistical computations, enabling them to perform simple end-to-end data analysis processes.
The templates within this project are designed to facilitate the following learning and application areas:
- 🧠 Advanced Data Structures: Work comfortably with Python's advanced data structures including lists, dictionaries, and sets for efficient data organization and manipulation.
- 🛠️ Effective Function Usage: Master the use of functions, lambda expressions, and built-in functions for writing clean, modular, and reusable code.
- 🔢 Statistical Computations: Apply fundamental statistical calculations and leverage Python modules to derive insights from data.
- 🔄 End-to-End Data Analysis: Guide through a simple, complete data analysis process from start to finish, demonstrating key steps and best practices.
- 📚 Module Integration: Learn to effectively import and utilize various Python modules pertinent to data science.
To get started with these Python Data Science Templates, follow these simple steps:
-
Clone the repository:
git clone https://github.com/Software-Guardians/Python-Basic-Template-3.git cd Python-Basic-Template-3 -
Create a virtual environment (recommended):
python -m venv venv
-
Activate the virtual environment:
- On Windows:
.\venv\Scripts\activate
- On macOS/Linux:
source venv/bin/activate
- On Windows:
-
Install the required dependencies: This project primarily uses built-in Python modules and
numpy. If you don't have Jupyter installed, you'll need it to run the.ipynbfiles.pip install numpy jupyter
The templates are provided as Jupyter notebooks (.ipynb files), allowing for interactive exploration and execution.
-
Launch Jupyter Notebook: Navigate to the project directory in your terminal (with the virtual environment activated) and run:
jupyter notebook
-
Open and explore the templates: Your web browser will open, displaying the Jupyter interface. You can then navigate to and open
main.ipynborproject.ipynbto explore the code, run cells, and modify them to suit your needs.
These templates demonstrate the effective use of Python's standard library and the popular numpy package for data science tasks. Specifically, you'll find examples utilizing:
numpy: For numerical operations and array manipulation.statistics: For basic statistical functions.random: For generating random numbers and samples.collections.Counter: For efficient counting of hashable objects.
We welcome contributions to enhance and expand this collection of data science templates! If you have suggestions, bug reports, or want to add new templates, please follow these guidelines:
- Fork the repository.
- Create a new branch for your feature or bug fix.
git checkout -b feature/your-feature-name
- Make your changes. Ensure your code adheres to good practices and includes comments where necessary.
- Test your changes thoroughly.
- Commit your changes with a clear and concise message.
git commit -m "feat: Add new template for XYZ" - Push to your fork.
git push origin feature/your-feature-name
- Open a Pull Request to the
mainbranch of this repository.
The project directory is organized as follows:
Python-Basic-Template-3/
├── YazKampiVeriBilimiOdev3_250902_122014.pdf # PDF document, possibly assignment details or project report
├── main.ipynb # Main Jupyter notebook with core examples or workflow
├── project.ipynb # Another Jupyter notebook, likely a specific project or additional examples
├── LICENSE # MIT License file
└── README.md # This README file
You can find the full project repository on GitHub:
https://github.com/Software-Guardians/Python-Basic-Template-3
This project is licensed under the MIT License. See the LICENSE file for more details.
Emrullah Enis Çetinkaya
2025
Python Veri Bilimi Şablonları deposuna hoş geldiniz! Bu proje, veri bilimi yolculuğunuzu başlatmak için tasarlanmış temel Python şablonlarından oluşan bir koleksiyon sunar. İster temel kavramları anlamak isteyen bir başlangıç seviyesinde olun, ister verimli şablon kod arayan orta seviye bir kullanıcı olun, bu şablonlar temel veri manipülasyonu, istatistiksel analiz ve basit veri bilimi iş akışları için pratik örnekler sunar.
Bu depo, Python'da temel veri bilimi görevleri için pratik bir rehber ve kullanıma hazır şablonlar seti olarak hizmet vermektedir. Veri analizi için kritik öneme sahip temel Python kavramlarını anlama ve uygulama becerilerinizi güçlendirmeye odaklanır. Şablonlar, kullanıcıların veri yapıları, fonksiyonlar, modüller ve temel istatistiksel hesaplamalar arasında güvenle gezinmelerine yardımcı olmak ve basit uçtan uca veri analizi süreçlerini gerçekleştirmelerini sağlamak için hazırlanmıştır.
Bu proje içerisindeki şablonlar, aşağıdaki öğrenme ve uygulama alanlarını kolaylaştırmak için tasarlanmıştır:
- 🧠 Gelişmiş Veri Yapıları: Verimli veri organizasyonu ve manipülasyonu için Python'ın listeler, sözlükler ve kümeler dahil olmak üzere gelişmiş veri yapılarıyla rahatça çalışın.
- 🛠️ Etkili Fonksiyon Kullanımı: Temiz, modüler ve yeniden kullanılabilir kod yazmak için fonksiyonların, lambda ifadelerinin ve yerleşik fonksiyonların kullanımında ustalaşın.
- 🔢 İstatistiksel Hesaplamalar: Temel istatistiksel hesaplamaları uygulayın ve verilerden içgörü elde etmek için Python modüllerinden yararlanın.
- 🔄 Uçtan Uca Veri Analizi: Önemli adımları ve en iyi uygulamaları göstererek baştan sona basit, eksiksiz bir veri analizi sürecinde rehberlik eder.
- 📚 Modül Entegrasyonu: Veri bilimiyle ilgili çeşitli Python modüllerini etkili bir şekilde içe aktarmayı ve kullanmayı öğrenin.
Bu Python Veri Bilimi Şablonları ile başlamak için aşağıdaki basit adımları izleyin:
-
Depoyu klonlayın:
git clone https://github.com/Software-Guardians/Python-Basic-Template-3.git cd Python-Basic-Template-3 -
Sanal bir ortam oluşturun (önerilir):
python -m venv venv
-
Sanal ortamı etkinleştirin:
- Windows'ta:
.\venv\Scripts\activate
- macOS/Linux'ta:
source venv/bin/activate
- Windows'ta:
-
Gerekli bağımlılıkları yükleyin: Bu proje öncelikli olarak yerleşik Python modüllerini ve
numpykullanır. Eğer Jupyter yüklü değilse,.ipynbdosyalarını çalıştırmak için ona ihtiyacınız olacaktır.pip install numpy jupyter
Şablonlar, etkileşimli keşif ve yürütme imkanı sunan Jupyter defterleri (.ipynb dosyaları) olarak sağlanmıştır.
-
Jupyter Notebook'u Başlatın: Terminalinizde proje dizinine gidin (sanal ortam etkinleştirilmişken) ve çalıştırın:
jupyter notebook
-
Şablonları açın ve keşfedin: Web tarayıcınız açılacak ve Jupyter arayüzünü gösterecektir. Ardından kodu keşfetmek, hücreleri çalıştırmak ve ihtiyaçlarınıza göre değiştirmek için
main.ipynbveyaproject.ipynbdosyalarına gidebilir ve açabilirsiniz.
Bu şablonlar, veri bilimi görevleri için Python'ın standart kütüphanesinin ve popüler numpy paketinin etkili kullanımını göstermektedir. Özellikle, aşağıdakileri kullanan örnekler bulacaksınız:
numpy: Sayısal işlemler ve dizi manipülasyonu için.statistics: Temel istatistiksel fonksiyonlar için.random: Rastgele sayılar ve örnekler oluşturmak için.collections.Counter: Hashlenebilir nesnelerin verimli sayımı için.
Bu veri bilimi şablonları koleksiyonunu geliştirmek ve genişletmek için katkılarınızı memnuniyetle karşılıyoruz! Önerileriniz, hata raporlarınız varsa veya yeni şablonlar eklemek istiyorsanız, lütfen bu yönergeleri izleyin:
- Depoyu Fork'layın.
- Özelliğiniz veya hata düzeltmeniz için yeni bir dal oluşturun.
git checkout -b feature/ozellik-adiniz
- Değişikliklerinizi yapın. Kodunuzun iyi uygulamalara uygun olduğundan ve gerektiğinde yorumlar içerdiğinden emin olun.
- Değişikliklerinizi kapsamlı bir şekilde test edin.
- Değişikliklerinizi açık ve özlü bir mesajla commit'leyin.
git commit -m "feat: XYZ için yeni şablon ekle" - Fork'unuza push'layın.
git push origin feature/ozellik-adiniz
- Bu deponun
maindalına bir Pull Request açın.
Proje dizini aşağıdaki gibi düzenlenmiştir:
Python-Basic-Template-3/
├── YazKampiVeriBilimiOdev3_250902_122014.pdf # PDF belgesi, muhtemelen ödev detayları veya proje raporu
├── main.ipynb # Temel örnekler veya iş akışı içeren ana Jupyter defteri
├── project.ipynb # Başka bir Jupyter defteri, muhtemelen belirli bir proje veya ek örnekler
├── LICENSE # MIT Lisans dosyası
└── README.md # Bu README dosyası
Projenin tam deposunu GitHub'da bulabilirsiniz:
https://github.com/Software-Guardians/Python-Basic-Template-3
Bu proje MIT Lisansı altında lisanslanmıştır. Daha fazla ayrıntı için LICENSE dosyasına bakın.
Emrullah Enis Çetinkaya
2025
Willkommen im Repository für Python Data Science Vorlagen! Dieses Projekt bietet eine Sammlung grundlegender Python-Vorlagen, die dazu dienen, Ihren Einstieg in die Data Science zu erleichtern. Egal, ob Sie Anfänger sind und Kernkonzepte verstehen möchten oder ein fortgeschrittener Benutzer, der effizienten Boilerplate-Code sucht, diese Vorlagen bieten praktische Beispiele für wesentliche Datenmanipulation, statistische Analyse und grundlegende Data-Science-Workflows.
Dieses Repository dient als praktischer Leitfaden und als Sammlung gebrauchsfertiger Vorlagen für grundlegende Data-Science-Aufgaben in Python. Es konzentriert sich darauf, Ihr Verständnis und Ihre Anwendung von Kern-Python-Konzepten zu stärken, die für die Datenanalyse entscheidend sind. Die Vorlagen sind so konzipiert, dass sie Benutzern helfen, sich sicher durch Datenstrukturen, Funktionen, Module und grundlegende statistische Berechnungen zu bewegen, und es ihnen ermöglichen, einfache End-to-End-Datenanalyseprozesse durchzuführen.
Die Vorlagen innerhalb dieses Projekts sind darauf ausgelegt, die folgenden Lern- und Anwendungsbereiche zu erleichtern:
- 🧠 Fortgeschrittene Datenstrukturen: Arbeiten Sie komfortabel mit den fortgeschrittenen Datenstrukturen von Python, einschließlich Listen, Dictionaries und Sets, für eine effiziente Datenorganisation und -manipulation.
- 🛠️ Effektive Funktionsnutzung: Meistern Sie die Verwendung von Funktionen, Lambda-Ausdrücken und integrierten Funktionen, um sauberen, modularen und wiederverwendbaren Code zu schreiben.
- 🔢 Statistische Berechnungen: Wenden Sie grundlegende statistische Berechnungen an und nutzen Sie Python-Module, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.
- 🔄 End-to-End-Datenanalyse: Führen Sie durch einen einfachen, vollständigen Datenanalyseprozess von Anfang bis Ende, der die wichtigsten Schritte und Best Practices demonstriert.
- 📚 Modulintegration: Lernen Sie, verschiedene Python-Module, die für die Data Science relevant sind, effektiv zu importieren und zu nutzen.
Um mit diesen Python Data Science Vorlagen zu beginnen, folgen Sie diesen einfachen Schritten:
-
Klonen Sie das Repository:
git clone https://github.com/Software-Guardians/Python-Basic-Template-3.git cd Python-Basic-Template-3 -
Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung (empfohlen):
python -m venv venv
-
Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung:
- Unter Windows:
.\venv\Scripts\activate
- Unter macOS/Linux:
source venv/bin/activate
- Unter Windows:
-
Installieren Sie die benötigten Abhängigkeiten: Dieses Projekt verwendet hauptsächlich eingebaute Python-Module und
numpy. Wenn Sie Jupyter nicht installiert haben, benötigen Sie es, um die.ipynb-Dateien auszuführen.pip install numpy jupyter
Die Vorlagen werden als Jupyter Notebooks (.ipynb-Dateien) bereitgestellt, was eine interaktive Erkundung und Ausführung ermöglicht.
-
Starten Sie Jupyter Notebook: Navigieren Sie im Terminal (mit aktivierter virtueller Umgebung) in das Projektverzeichnis und führen Sie aus:
jupyter notebook
-
Öffnen und erkunden Sie die Vorlagen: Ihr Webbrowser wird sich öffnen und die Jupyter-Oberfläche anzeigen. Sie können dann zu
main.ipynboderproject.ipynbnavigieren und diese öffnen, um den Code zu erkunden, Zellen auszuführen und sie an Ihre Bedürfnisse anzupassen.
Diese Vorlagen demonstrieren die effektive Nutzung der Python-Standardbibliothek und des beliebten numpy-Pakets für Data-Science-Aufgaben. Insbesondere finden Sie Beispiele, die Folgendes verwenden:
numpy: Für numerische Operationen und Array-Manipulation.statistics: Für grundlegende statistische Funktionen.random: Zum Generieren von Zufallszahlen und Stichproben.collections.Counter: Zum effizienten Zählen von hashbaren Objekten.
Wir freuen uns über Beiträge zur Verbesserung und Erweiterung dieser Sammlung von Data-Science-Vorlagen! Wenn Sie Vorschläge, Fehlerberichte haben oder neue Vorlagen hinzufügen möchten, befolgen Sie bitte diese Richtlinien:
- Forken Sie das Repository.
- Erstellen Sie einen neuen Branch für Ihr Feature oder Ihren Bugfix.
git checkout -b feature/your-feature-name
- Nehmen Sie Ihre Änderungen vor. Stellen Sie sicher, dass Ihr Code guten Praktiken entspricht und bei Bedarf Kommentare enthält.
- Testen Sie Ihre Änderungen gründlich.
- Committen Sie Ihre Änderungen mit einer klaren und prägnanten Nachricht.
git commit -m "feat: Add new template for XYZ" - Pushen Sie auf Ihren Fork.
git push origin feature/your-feature-name
- Öffnen Sie einen Pull Request für den
main-Branch dieses Repositorys.
Das Projektverzeichnis ist wie folgt organisiert:
Python-Basic-Template-3/
├── YazKampiVeriBilimiOdev3_250902_122014.pdf # PDF-Dokument, möglicherweise Aufgabendetails oder Projektbericht
├── main.ipynb # Haupt-Jupyter-Notebook mit Kernbeispielen oder Workflow
├── project.ipynb # Ein weiteres Jupyter-Notebook, wahrscheinlich ein spezifisches Projekt oder zusätzliche Beispiele
├── LICENSE # MIT-Lizenzdatei
└── README.md # Diese README-Datei
Das vollständige Projekt-Repository finden Sie auf GitHub:
https://github.com/Software-Guardians/Python-Basic-Template-3
Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert. Weitere Details finden Sie in der Datei LICENSE.
Emrullah Enis Çetinkaya
2025