Python ile Veri Analizi: Başlangıç Kılavuzu kitabında veri analizi konusunda temelleri öğrenin! Python kodlama dilini kullanarak veri analizi yapmanın tüm inceliklerini keşfedin Sıfırdan başlayanlar için uygun bir başvuru kaynağı
Bu yazıda, Python programlama dili kullanarak veri analizi yapmanın temellerini ele alacağız. Veri analizi, verileri anlamlı bilgilere dönüştürmek için kullanılan bir işlemdir. Bu nedenle, doğru araçlar ve yöntemler kullanarak, verilerinizi daha etkili bir şekilde analiz edebilirsiniz.
Python, veri analizi için çok sayıda kullanışlı kütüphaneye sahip olduğundan popüler bir programlama dilidir. Pandas kütüphanesi, Python ile kullanılabilen veri analizi ve manipülasyonu için yararlı bir araçtır. Dataframe kullanarak, kolon ve satırlardan oluşan bir tablo şeklinde veri yapısı oluşturabilirsiniz.
- Dataframe oluşturma
- Dataframe manipülasyonu
Python için kullanabileceğiniz bir diğer önemli kütüphane de Numpy'dir. Numpy, matematiksel işlemleri ve nicel verilerin manipülasyonu için kullanılan bir kütüphanedir.
Python, veri analizi, görselleştirme ve raporlama için birçok ücretsiz kütüphane sağlamaktadır. Bunlar arasında, açık kaynak kodlu bir görselleştirme kütüphanesi olan Matplotlib ve Matplotlib tabanlı daha yüksek seviye bir görselleştirme kütüphanesi olan Seaborn bulunmaktadır.
Python ile veri analizi uygulamaları arasında finans, sağlık, sosyal medya ve daha pek çok alanda kullanılmaktadır. Örneğin, hisse senetleri fiyat hareketleri gibi finansal verilerin analizi için Python etkili bir araçtır. Ayrıca, popüler sosyal medya platformlarında trendleri, sentiment analizini ve takipçi analizini yapmak için sosyal medya analizi de Python kullanarak gerçekleştirilebilir. Sağlık verilerinin analizi için ise Python, farklı modüller ve kütüphaneler içermektedir.
Veri Analizi Nedir?
Veri analizi, birçok farklı kaynaktan elde edilen verilerin işlenmesi, analizi ve onların anlamlı bilgilere dönüştürülmesi sürecidir. Bu süreç sayesinde, verilerin içinde barındırdığı önemli bilgiler çıkarılarak kullanılabilecek hale gelir. Veri analizi sürecinde verilerin doğru bir şekilde toplanması, saklanması, hazırlanması ve son olarak analiz edilmesi önemlidir.
Veri analizi işlemi, verilerin sınıflandırılması, veriler arasında ilişkilerin belirlenmesi ve veri setinde bulunan birçok farklı değişkenin analiz edilmesi sürecini de kapsar. Böylece veri analizi, işletmelerin, araştırmacıların, hükümetlerin, toplumların ve daha birçok sektörün kararlarına yön vermek için kritik bir faktördür.
Veri analizinin temel amacı verileri anlamak ve daha önce keşfedilmemiş bilgileri bulmaktır. Bu nedenle, veri analizi süreci organizasyonlar, işletmeler ve endüstriyel araştırmalar için temel bir unsurdur.
Python ile Veri Analizi Neden Önemlidir?
Python, son yıllarda veri analizi dünyasında oldukça popüler bir programlama dili haline geldi. Bunun nedeni, verilerin analizi ve manipülasyonu için birçok kullanışlı kütüphaneye sahip olmasıdır.
Python ile veri analizi yapmak, hızlı sonuçlar almanızı sağlayarak iş akışınızı optimize eder. Ayrıca, Python'ın Pandas kütüphanesi gibi veri analizi için özelleştirilmiş kütüphanelere sahip olması, veri manipülasyonu işlemlerini oldukça kolaylaştırır.
Ayrıca, Python'ın matematiksel işlemler için kullanılan Numpy kütüphanesi de veri analizi için oldukça önemlidir. Verilerinizi Python kullanarak analiz etmek, veri odaklı kararlar almanızı sağlar, böylece işletmenizde büyüme sağlayabilirsiniz.
Python, ücretsiz ve açık kaynaklı olması nedeniyle de birçok dünya çapında kullanıcıya sahiptir. Dolayısıyla, yeni başlayanlar için bile, öğrenmesi ve kullanması oldukça kolaydır.
Bununla birlikte, Python'ın kullanımı herhangi bir sektörde oldukça esnektir. Finans, sağlık ve sosyal medya gibi pek çok alanda veri analizi yapmak için kullanılabilir.
Pandas Kütüphanesi
Pandas, veri analizi ve manipülasyonu için yararlı bir Python kütüphanesidir. Bu kütüphane, verileri kolayca okuyabilmenizi, filtreleyebilmenizi, birleştirebilmenizi ve değiştirebilmenizi sağlar. Dataframe, Pandas kütüphanesi kullanarak oluşturulan, kolon ve satırlardan oluşan tablo şeklinde bir veri yapısıdır.
Dataframe, veri analizi ve manipülasyonları için sıklıkla kullanılan bir araçtır. Dataframe oluşturmak ve manipüle etmek için birçok fonksiyon içeren Pandas kütüphanesi, veri analisti ve araştırmacılar için önemli bir araçtır.
Ayrıca, Pandas'ın birçok farklı formatla uyumlu olması da avantajlıdır. Pandas, CSV, SQL, Microsoft Excel ve diğer dosya formatları gibi çeşitli veri kaynaklarını okuyabilir ve işleyebilir. Pandas kütüphanesi, ayrıca veri görselleştirme işlemleri için de kullanılabilir ve Matplotlib ve Seaborn gibi görselleştirme kütüphaneleriyle birlikte kullanılabilir.
Bir DataFrame oluşturmak basittir. Aşağıdaki örnek kod, bir DataFrame'in nasıl oluşturulacağını gösterir:
import pandas as pddf = pd.DataFrame({'Takım': ['Galatasaray', 'Fenerbahçe', 'Beşiktaş', 'Trabzonspor'], 'Oynanan maç sayısı': [34, 34, 34, 34], 'Galibiyet': [22, 20, 19, 17], 'Beraberlik': [6, 10, 9, 11], 'Mağlubiyet': [6, 4, 6, 6]})Yukarıdaki kodda, takımların oynadığı toplam maç sayısı, kazanılan maç sayısı, beraberlik sayısı ve mağlubiyet sayısı gibi verileri içeren bir DataFrame oluşturulmuştur. Bu veriler, bir liste ve sözlük kullanılarak oluşturulmuştur.
Bütün bu özellikler, Pandas kütüphanesinin veri analizi ve manipülasyonu için neden bu kadar yaygın olarak kullanıldığını açıklar. Veri analizi ve manipülasyonu söz konusu olduğunda, Pandas kütüphanesi, çok sayıda fonksiyonu ve özelliği nedeniyle doyurucu bir araçtır.
Dataframe Oluşturma
Dataframe Oluşturma: Python veri analizi için kullanılan Panda kütüphanesi, verileri oluşturulması ve manipüle edilmesi için birçok işlevsellik sunar. Dataframe ise, Panda kütüphanesi ile oluşturulan, kolon ve satırlardan oluşan tablo şeklinde bir veri yapısıdır. Dataframe'ın oluşturulması için en temel yöntem, Python listeleri kullanarak kolon ve satırları tanımlamaktır.
Örneğin, bir kitap listesi oluşturmak için, kitap adı, yazarı ve yayın tarihi gibi bilgileri içeren bir Dataframe oluşturabiliriz. Aşağıda, bu veri setinin Python kodu görülebilir:
| Kitap Adı | Yazarı | Yayın Tarihi |
|---|---|---|
| Suç ve Ceza | Fyodor Dostoyevsky | 1866 |
| 1984 | George Orwell | 1949 |
| Savaş ve Barış | Lev Tolstoy | 1869 |
Bu şekilde, bir Dataframe'ın görüntülenmesi için kullanılan en basit yöntemdir. Bununla birlikte, gerçek dünya uygulamalarında, veri setleri genellikle çok daha büyük ve daha karmaşıktır. Dataframe'lar, bu verileri analiz etmek ve yönetmek için kullanılabilir.
Dataframe Manipülasyonu
Dataframe Manipülasyonu
Pandas kütüphanesi, veri analizi ve manipülasyonu için birçok fonksiyona sahiptir. Bu fonksiyonlar ile veri çerçeveleri (dataframe) manipüle edilebilir.
Bir veri çerçevesi oluşturulduktan sonra, özellikle büyük veri setleri için manipülasyon işlemi oldukça önemlidir. Pandas kütüphanesi, veri çerçevelerini yüklemek, birleştirmek, sıralamak, yeniden şekillendirmek ve yeniden boyutlandırmak için kullanışlı araçlar sağlar.
Bunun yanı sıra, veri çerçevelerindeki istenmeyen verileri silmek, eksik verileri doldurmak, standart sapma, varyans gibi istatistiksel değerleri hesaplamak gibi birçok işlem yapılabilir.
Aşağıdaki tablo, veri çerçevelerinde yapılabilecek bazı manipülasyonlar ve kullanılabilecek fonksiyonları göstermektedir:
| Manipülasyon Türü | Örnek Fonksiyonlar |
|---|---|
| Verileri Yüklemek | pd.read_csv(), pd.read_excel() |
| Verileri Birleştirmek | pd.concat(), pd.merge() |
| Verileri Sıralamak | sort_values() |
| Verileri Yeniden Şekillendirmek | pivot_table(), melt() |
| Verileri Filtrelemek | loc(), iloc() |
| Verileri Değiştirmek | replace() |
| NaN Değerleri İşlemek | fillna(), dropna() |
| Gruplandırmak ve İstatistiksel Hesaplamalar Yapmak | groupby(), mean(), sum(), median() |
Bu fonksiyonlar, verinin istenen şekilde düzenlenmesini sağlar ve veri analiz sürecini kolaylaştırır. Veri çerçevelerinin manipülasyonu, Python ile veri analizinde en önemli basamaklardan biridir.
Numpy Kütüphanesi
Numpy, Python için açık kaynak kodlu bir matematiksel işlem kütüphanesidir. Bu kütüphane, yüksek seviyeli matematiksel fonksiyonların hızlı ve etkin kullanımını sağlayabilir. Numpy, daha karmaşık matematiksel işlemler yaparken kullanılan bir dizi veri tipi ve matris işlemleri için fonksiyonlar içerir.
Bu kütüphane, bilimsel ve mühendislik alanlarında sıklıkla kullanılmaktadır. Bu alanda yapılan çalışmalar, genellikle büyük veri kümeleri ile yapılmaktadır ve bu kümelerde, birden çok değişkenin bir arada yer alması veya büyük boyutlu verilerin işlenmesi gereklidir. Numpy, bu bağlamda büyük boyutlu veri kümelerine özel olarak tasarlanmıştır. Bu sayede, işlemlerin daha hızlı ve etkin bir şekilde gerçekleştirilmesi mümkün hale gelir.
Numpy kütüphanesi, farklı veri tipleri için ve boyutlar için matris ve vektörel işlemler yapmak için özel işlevler sunar. Bu sayede, programların hafızada daha az yer kaplaması ve daha hızlı çalışması mümkün hale gelir. Ayrıca, başka kütüphanelerle birlikte kullanılarak, daha karmaşık veri analizleri için de kullanılır.
| Numpy Özellikleri | Açıklama |
|---|---|
| Array | Numpy'nin temel veri yapısı. |
| Matris İşlemleri | Matris işlemleri için özel fonksiyonlar mevcut. |
| Performans | Büyük boyutlu veri işlemleri için optimize edilmiştir. Matris işlemleri hızlı bir şekilde gerçekleştirilir. |
| Rastgele Sayılar | Rastgele sayı oluşturmak için özel fonksiyonlar mevcut. |
| Çoklu Boyut | Farklı boyutlardaki veriler için özel işlevler mevcut. |
Python için Veri Analizi Araçları
Python, veri analizi, görselleştirme ve raporlama için birçok ücretsiz kütüphane sunar. Bu kütüphaneler, veri analizi ve manipülasyonu için kullanılır. Veri analizi ile ilgili en önemli kütüphanelerden biri Pandas'dır. Pandas, veri analizi ve manipülasyonu için en yaygın olarak kullanılan kütüphane ve Python'da ücretsiz olarak kullanılabilir.
Buna ek olarak, Python'un diğer önemli bir kütüphanesi de Numpy'dir. Numpy, balıkçılar, mühendisler, yatkın bilim adamları tarafından en yaygın olarak kullanılan Python kütüphanesidir. Bu kütüphane ile, matematiksel işlemler ve nicel verilerin manipülasyonu kolaylaştırılmaktadır. Python için bir diğer veri analizi aracı da Scikit-learn kütüphanesidir. Scikit-learn, Python'da makine öğrenimi uygulamaları için kullanılır.
Ayrıca, Python, verilerin görselleştirilmesi için de birçok kütüphane sağlar. Matplotlib ve Seaborn kütüphaneleri, Python'da açık kaynak kodlu olarak kullanılabilir. Matplotlib, Python için en popüler veri görselleştirme araçlarından biridir. Seaborn, Matplotlib üzerine inşa edilmiştir ve daha yüksek bir seviyede görselleştirme gerçekleştirir.
Matplotlib Kütüphanesi
Matplotlib, Python için açık kaynak kodlu bir görselleştirme kütüphanesidir. Bu, verileri grafiksel olarak görselleştirme, tablo yapma, histogram çizimi, dağılım çizimi, hatta 3B görselleştirme gibi birçok farklı görselleştirme işlemini gerçekleştirmek için kullanılabilir.
Matplotlib, basit bir şekilde veya yüksek derecede özelleştirilebilir şekilde kullanılabilir. Ayrıca, matplotplib 50'den fazla çizim işlevi içerir, bunlar arasında çizgi, scatter, bar, histogram, pie ve errorbar bulunur. Bu işlevler, bir dizi grafik oluşturmak için birleştirilebilir veya tek bir grafikte kullanılabilir.
Matplotlib'in bir dizi özelliği vardır. Bunların arasında, geniş bir veri kaynağı desteği, ileri veri görselleştirme, interaktif görselleştirme ve grafik nesneleri özelleştirme ve yeniden boyutlandırma gibi seçenekler yer alır. Ayrıca, Matplotlib grafiklerini PDF, SVG, JPG, PNG, BMP ve diğer birçok format şeklinde kaydedebilirsiniz.
Matplotlib, aynı zamanda birçok farklı veri formatını desteklediği için, veri kaynağınızdaki bilgileri doğrudan görselleştirebilirsiniz. Bunlar arasında pandas dataframe, NumPy array, Python listesi ve hatta bir SQL veritabanı bulunur. Bu özellik, Matplotlib'i veri analizi ve raporlama için güçlü bir araç haline getirir.
- Çeşitli grafiklerin oluşturulması
- Grafik nesnelerinin özelleştirilmesi ve yeniden boyutlandırılması
- 50'den fazla çizim işlevi
- Veri görselleştirme desteği
- Geniş veri kaynağı desteği
- Değişken boyutları olan grafiklerin (ör. 3B) oluşturulması
- PDF, SVG, JPG, PNG, BMP, vs. formatlarında grafiklerin kaydedilmesi
Seaborn Kütüphanesi
Seaborn Kütüphanesi
Python ile veri analizi yaparken, görselleştirme araçları oldukça önemlidir. Seaborn kütüphanesi, verilerin görselleştirilmesi için kullanışlı bir araçtır. Bu kütüphane, Matplotlib kütüphanesinin üst seviye bir görselleştirme aracıdır ve daha estetik ve bilgilendirici görselleştirmeler oluşturmak için tasarlanmıştır.
Seaborn, Matplotlib kullanan veri bilimcileri için derinleştirilmiş görselleştirme özellikleri sunar. Bu kütüphane, Matplotlib'de bulunmayan bazı özelliklerin yanı sıra daha üst seviye işlevleri ve daha fazla görselleştirme seçeneği sunar.
Seaborn, verileri farklı perspektiflerden analiz etmek için birçok görselleştirme türü sunar. Örneğin, çizgi grafikleri, dağılım grafikleri ve ısı haritaları oluşturmak için kullanılabilir.
Seaborn kütüphanesi, doğal olarak Matplotlib ile uyumlu olduğu için Python veri analizinde yaygın olarak tercih edilir. Kullanıcı dostu arayüzü sayesinde, kullanıcıların görselleştirmeleri kişiselleştirmesi daha da kolay hale gelir.
Scikit-learn Kütüphanesi
Scikit-learn, açık kaynak kodlu bir makine öğrenimi kütüphanesi olarak bilinir. Makine öğrenimi algoritmaları için kullanışlı bir kütüphane olan Scikit-learn, Python programlama dili ile de uyumludur.
Scikit-learn kütüphanesi, hem denetimli hem de denetimsiz öğrenme algoritmalarının uygulanmasını sağlayarak, yapay zeka ve veri analizi uygulamaları için faydalı bir araç oluşturur. Bunların yanı sıra Scikit-learn kütüphanesi aşağıdaki şekillerde kullanılabilir:
- Denetimli Öğrenme: Bu öğrenme türü, belirli bir modele dayanarak, veri kümesindeki değişkenleri tanımlar. Sınıflandırma, regresyon ve model seçimi gibi türleri vardır.
- Denetimsiz Öğrenme: Bu öğrenme türü, belirli bir modele dayanmadan ve önceden tanımlanmış bir çıktıya odaklanmadan bir veri kümesi hakkında bilgi edinmek için kullanılır. Kümeleme, boyut azaltma ve yoğunluk keşfi gibi türleri vardır.
- Öğrenme Modeli Seçimi ve Değerlendirmesi: Scikit-learn, modelin her bir kalıbının doğruluğunu ve veri kümesi içindeki verilerin başarı oranlarını ölçebilir.
Bu nedenle, Scikit-learn kütüphanesi, yapay zeka, veri analizi ve makine öğrenmesiyle ilgilenenler için çeşitli uygulamalar için önemli bir role sahiptir.
| Scikit-learn Kütüphanesi Avantajları |
|---|
| Kolay kullanım |
| Öğrenme algoritmalarının geniş bir yelpazesi |
| Veri öngörülebilirliği sağlar |
| Model seçimi ve doğrulama için çeşitli araçlar sunar |
Python ile Veri Analizi Uygulamaları
Python, birçok farklı sektörde veri analizi için popüler bir programlama dilidir. Finans, sağlık, sosyal medya gibi pek çok alanda veri analizi uygulamalarında kullanılan Python, özellikle finansal veri analizi için oldukça etkilidir. Hisse senedi fiyatları gibi finansal verilerin analizi için kullanılan Python, çeşitli modüller ve kütüphaneler içerir.
Sosyal medya analizi de Python ile yapılabilecek uygulama alanlarından biridir. Popüler sosyal medya platformlarında trendleri takip etmek, sentiment analizi yapmak ve takipçi analizi yapmak için Python kullanılabilir. Sağlık verilerinin analizi de Python ile yapılabilecek uygulama alanlarından biridir. Python, sağlık verileri için çeşitli modüller ve kütüphaneler içerir.
Python'un bir diğer uygulama alanı ise genetik verilerin analizidir. Genetik verilerin analizi için Numpy ve Pandas kütüphaneleri kullanılabilir. Ayrıca, Python'un GenomeAnalysisTK (GATK) gibi özel modülleri de mevcuttur.
Python ayrıca, olası suçluları belirlemede ve suç örgütlerini tespit etmede de kullanılır. Python, veri madenciliği ve makine öğrenimi gibi tekniklerle suç verilerinin analiz edilmesinde kullanılabilir. Bu nedenle, polis ve hukuk kurumları Python'a sıklıkla başvururlar.
Python'un bu kadar geniş bir uygulama alanı olması, veri analizine olan talebi de arttırmıştır. Bu nedenle, Python ile veri analizi yapan uzmanlara olan ihtiyaç da artmaktadır. Python kullanarak veri analizi yapmak, gelecekteki kariyerinize faydalı olabilir.
Finansal Veri Analizi
Finansal veri analizi, finansal piyasalarda hisse senetleri, döviz kurları, faiz oranları, emtia fiyatları gibi finansal verilerin analizi yapmak için kullanılan bir yöntemdir. Bu analizler, finansal hedefleri olan kurumsal ve bireysel yatırımcılar tarafından sıklıkla kullanılır. Python, hisse senedi fiyatlarındaki gibi finansal verilerin analizi için çok önemli bir araçtır.
Python'un Pandas kütüphanesi, veri manipülasyonu ve temizleme süreçlerinde son derece yararlıdır. Verileri DataFrames olarak gruplandırabilir, filtreleyebilir ve sıralayabilirsiniz. Bunun yanı sıra, Numpy kütüphanesi de Python için matematiksel işlemler ve nicel verilerin manipülasyonu için yararlıdır. Bu kütüphanelerle, büyük miktarlardaki finansal verileri hızlı ve etkili bir şekilde analiz etmek mümkündür.
Diğer yandan, Python için birçok finansal veri analizi kütüphaneleri de mevcuttur. Yatırımcılar, piyasadaki yükseliş ve düşüşleri görselleştirmek için Matplotlib ve Seaborn gibi görselleştirme kütüphanelerinden yararlanabilirler. Ayrıca, Scikit-learn kütüphanesi, makine öğrenimi algoritmaları kullanarak finansal verileri analiz etmek için kullanışlı bir araçtır.
Python, finansal verilerin analizi için kullanılan birçok algoritma ve araç sağlayarak yatırımcıların finansal kararlarını daha doğru bir şekilde almasına yardımcı olmaktadır. Bununla birlikte, finansal verilerin birçok faktöre bağlı olması nedeniyle, analiz sonuçları her zaman kesin olmayabilir. Bu nedenle yatırım kararlarını alırken, finansal danışmanlık hizmeti almak gereklidir.
Sosyal Medya Analizi
Sosyal medya platformları, günümüzün en popüler iletişim ve pazarlama araçlarından biridir. Ancak, bu platformlarda meydana gelen trendleri ve kullanıcı davranışlarını anlamak, işletmeler için oldukça önemlidir. Bu nedenle, sosyal medya analizi, işletmelerin bu platformlarda aldığı verileri analiz etmelerine ve daha verimli bir pazarlama stratejisi oluşturmalarına yardımcı olur.
Python, veri analizi ve manipülasyonu için birçok kullanışlı kütüphaneye sahip olduğu için sosyal medya analizi için popüler bir programlama dilidir. Bununla birlikte, sosyal medya platformlarının API'leri aracılığıyla veriler toplanabilir ve Python kullanarak trendleri, sentiment analizlerini ve takipçi analizlerini yapmak çok daha kolay hale gelebilir.
- Trend Analizi: Python, hashtag veya anahtar kelime gibi belirli kriterler kullanılarak trendleri takip edebilir. Bu sayede, işletmeler popüler konuları takip ederek daha etkili bir pazarlama stratejisi oluşturabilirler.
- Sentiment Analizi: Python, sosyal medya platformlarındaki kullanıcıların görüşlerini takip ederek ürünlere ve hizmetlere verilen duygu durumları hakkında fikir sahibi olabilir. Bu sayede, işletmeler müşteri memnuniyetini artırabilirler.
- Takipçi Analizi: Python, sosyal medya hesaplarının takipçi sayılarını takip edebilir ve hangi konuların takipçilerin ilgisini çektiğini belirleyebilir. Bu sayede, işletmeler bu bilgileri kullanarak daha hedeflenmiş bir pazarlama stratejisi oluşturabilirler.
Python kullanarak sosyal medya verilerinin analizi, işletmelerin daha etkili bir pazarlama stratejisi oluşturmasına yardımcı olabilir. Bunun yanı sıra, sosyal medya analizi, işletmelerin hedef kitlelerini daha iyi anlamasına ve müşteri memnuniyetini artırmasına yardımcı olabilir.
Sağlık Veri Analizi
Python, sağlık verilerinin analizi için oldukça kullanışlıdır. Pandas kütüphanesi ile sağlık verileri veri çerçeveleri içinde saklanabilir ve manipüle edilebilir. Bu verileri incelemek, analiz etmek ve karşılaştırmak için Numpy gibi matematiksel bir kütüphaneden yararlanmak mümkündür.
Ayrıca, sağlık verilerinin görselleştirilmesi için Matplotlib ve Seaborn kütüphaneleri de kullanılabilir. Bu sayede sağlık verilerindeki trendler, paternler ve diğer önemli noktalar kolaylıkla görülebilir.
Python aynı zamanda, sağlık piksellerindeki verilerin işlenmesi ve analizi için de kullanılır. Bu verilerin nörolojik taramalar ve MR görüntüleri gibi farklı sunum şekilleri ile kullanılabilir. Bunun yanı sıra, yapay zeka algoritmaları kullanarak bu verilerden hastalık tanısı konulması gibi birçok farklı uygulama da mümkündür.
Özetle, Python sağlık alanında veri analizi için oldukça kullanışlı bir araçtır. Verilerin saklanması, analiz edilmesi ve görselleştirilmesi için farklı modüller ve kütüphaneler bulunurken, yapay zeka algoritmaları ile hastalık tanısı konulması gibi önemli uygulamalar da mümkündür.