Veri mühendisleri için Python kodlama pratikleri kitabıyla veri analizi, büyük veri analizi, veri işleme ve daha birçok konuda Python kullanımını öğrenin Kitap, temel ve ileri seviye konuları içerir
Python, günümüzde veri mühendisleri için vazgeçilmez bir araç haline gelmiştir. Veri işleme ve analiz süreçlerini hızlandırmanın yanı sıra, veri mühendisleri birçok veri depolama ve veri işleme aracını Python kullanarak kolayca yönetebilirler. Bu makalede, veri mühendislerinin Python kullanarak veri işleme ve analiz etme süreçlerini kolaylaştırmak için bilmesi gereken bazı pratikler ele alınacaktır.
- Numpy ve pandas kütüphanelerinin doğru kullanımı için ipuçları ve pratik örnekler,
- Veri temizleme için Python'da kullanılabilecek farklı yöntemler,
- Veritabanına bağlanma, veri tabanı sorguları yazma ve veri çekme işlemleri,
- Python ile CSV ve Excel dosyalarını nasıl açacağınız, düzenleyeceğiniz ve işleyeceğiniz hakkında pratik bilgiler ve örnekler,
- Ve daha pek çok pratik bilgi.
Veri mühendisleri, Python'un esnek yapısı ve açık kaynak kodlu olması sayesinde, kodlama işlerini kolayca özelleştirebilirler. Bunun yanı sıra, Python'un güçlü veri işleme, analiz ve görselleştirme araçları sayesinde, verileri analiz etmek ve veriye dayalı kararlar almak daha da kolaylaşır. Bu nedenle, veri mühendisleri için Python kodlama pratiklerini öğrenmek önemli bir gereksinim haline gelmiştir.
Numpy ve Pandas Kullanımı
Python'da Numpy ve Pandas kütüphaneleri, veri mühendisleri için oldukça önemli bir yere sahip. Bu kütüphaneler, veri işleme ve analiz etme süreçlerini daha hızlı, daha doğru ve daha kolay hale getirmeyi amaçlar. Bu nedenle, veri mühendisleri bu kütüphaneleri doğru kullanmayı ve pratik örneklerle pekiştirmeyi öğrenmelidirler.
Numpy kullanımı: Numpy, matematiksel işlemler ve bilimsel hesaplama işlemleri için kullanılır. Numpy'nin doğru kullanımı için şunlara dikkat edilmelidir:
- Verileri oluşturmadan önce numpy kütüphanesi eklenmelidir.
- Numpy array'leri, normal listelere göre daha hızlı, daha verimli ve daha az yer kaplayarak çalışır.
- Numpy array'leri, farklı boyutlarda ve şekillerde oluşturulabilir.
- Numpy, çok boyutlu matris işlemleri için oldukça kullanışlıdır.
Pandas kullanımı: Pandas, veri analizi ve veri işleme süreçleri için kullanılır. Pandas kütüphanesinin doğru kullanımı için şunlara dikkat edilmelidir:
- Verileri oluşturmadan önce pandas kütüphanesi eklenmelidir.
- Pandas data frame, verileri tablo formatında kolayca göstermenizi sağlar.
- Pandas kullanarak veri ölçekleme, veri temizleme, veri gruplama, veri birleştirme gibi işlemler yapılabilir.
Doğru bir şekilde kullanıldığında, Numpy ve Pandas kütüphaneleri, veri mühendisleri için veri işleme ve analiz etme süreçlerini oldukça kolaylaştırabilir.
Veri Temizleme
Veri temizleme, veri mühendisliği işleminin en kritik adımlarından biridir. Veri setindeki eksik, hatalı veya tutarsız verilerin temizlenmesi, daha doğru analiz sonuçları elde etmek için önemlidir. Python, veri temizleme işlemleri için birçok kullanışlı kütüphane sağlamaktadır.
Eksik veriler, veri setlerinde sıkça karşılaşılan bir sorundur. Bu nedenle, eksik veri yönetimi yöntemleri Python'da oldukça önemlidir. Pandas kütüphanesi, eksik verilerin toplam sayısını ve eksik verilerin nerede olduğunu gösteren bir işlev olan 'isnull ()' gibi bir dizi işleme imkan tanır.
Eksik verilerin doldurulması, veri setinin doğru bir şekilde analiz edilebilmesi için gereklidir. Bu işlem sırasında, verileri doldurmak için daha önce kullanılmış teknikler, 'mean ()', 'median ()' veya 'mode ()' gibi yöntemlerdir. Bu yöntemler, eksik verileri doldurmak için hızlı ve verimli bir yoldur.
Büyük veri kümelerinde, verilerin farklı aralıklarda ölçeklenmesi önemlidir, böylece veriler kıyaslanabilir hale getirilebilir. Ölçekleme işlemi, verilerin orijinal veri setindeki aralıklarına göre yeniden boyutlandırılmasını sağlar. Sklearn kütüphanesi, verilerin ölçeklendirilmesi için kullanılabilecek birçok işlev sağlar.
Bunlar, veri temizleme için Python'da kullanılabilecek farklı yöntemlerin sadece birkaç örneğidir. Kullanılan yöntemler, verilerin tipine, boyutuna ve analiz edilen sonuçlara bağlı olarak değişebilir.
Missing Data Yönetimi
Veri mühendisliği, doğru ve eksiksiz veri kullanımını gerektirir. Ancak, gerçek hayatta veri setlerinde her zaman eksik verilerle karşılaşmaktayız. Bu nedenle, veri mühendisleri eksik verilerin nasıl ele alınacağı konusunda uzman olmalıdırlar. Eksik veriler, veri analizi ve sonuçlandırması için doğru sonuçlar elde etmek açısından oldukça önemlidir.
Eksik verileri yönetmek için, veri mühendisleri Python'da birçok farklı yöntem kullanabilirler. Bunlar arasında veri doldurma yöntemleri, verileri tahmin etme teknikleri ve veri ölçekleme gibi yöntemler yer alabilir. Eksik verileri yönetmenin en popüler yöntemlerinden biri, veri doldurma yöntemidir.
Veri doldurma yöntemi, eksik verileri tahmin etmek ve bu verileri tamamlamak için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntemde, eksik verilerin bulunduğu satırlar veya sütunlar analiz edilir ve bu verileri tamamlamak için en uygun yollar araştırılır. Veri doldurma yöntemi, özellikle büyük veri setlerinde çok etkili bir yöntemdir.
Eksik verilerin neden bu kadar önemli olduğunu merak ediyorsanız, şu örneği ele alabiliriz. Diyelim ki bir pazarlama ekibi, müşterilerinin demografik verilerine dayalı bir kampanya planlaması yapmak istiyor. Ancak, veri setindeki bazı müşteri profilleri eksik. Bu, kampanyanın hedef kitlesini yanıltıp yanıltmayacağı veya kampanya sonuçlarının yanıltıcı olabileceği anlamına gelir. Bu nedenle, eksik veriler yönetilmeden önce analiz ve sonuçlandırma işlemleri yapmak yanıltıcı olabilir.
Veri Doldurma Yöntemleri
Veri doldurma, eksik verilerin veri setlerinden çıkartılmasını önlemek için kullanılan bir tekniktir. Bu durumda, eksik veriler, veri mühendisleri tarafından, doldurulması en uygun olan yönteme göre tamamlanır. Veri doldurma yöntemleri aşağıdaki gibi sıralanabilir:
| Yöntem | Avantajları | Dezavantajları |
|---|---|---|
| Ortalama değer doldurma | Güçlü istatistiksel temele dayalıdır. | Veri seti normal dağılımdan sapabilir ve verinin özelliklerini bozabilir. |
| En yakın komşu doldurma | Kompleks olmayan, basit bir yöntemdir. | Kullanımı diğer yöntemlerle karşılaştırıldığında uzun sürebilir. |
| Medyan değer doldurma | Ortalama değer doldurmadan daha kesin bir sonuç verir. | Veri setinin gerçek değerlerinin doğasını yansıtmayabilir. |
| En çok tekrar edilen değer doldurma | Basit, hızlı ve doğru değerler verir. | Diğer yöntemlerden daha az tercih edilen bir yöntemdir. |
Veri doldurma yöntemleri arasında hangisinin seçileceği, verinin doğası, veri setinin boyutu, eksik veri oranı gibi faktörlere göre belirlenir. Veri mühendisleri, veri doldurma yaparken, teknik seçiminin doğru bir şekilde yapılması gerektiğini unutmamalıdır. İlgili verilerin kaybına neden olabilecek yanlış bir doldurma yöntemi, veri analizine olumsuz etkileri olan yanlış sonuçlara neden olabilir. Bu nedenle doğru yöntem seçimi ve işleminin doğru bir şekilde uygulanması oldukça önemlidir.
Veri Ölçekleme
Veri ölçekleme, verilerin farklı aralıklarda olduğu durumlarda önemli bir adımdır. Özellikle makine öğrenimi ve yapay zeka gibi alanlarda etkili sonuçlar elde etmek için verilerin uygun ölçeğe getirilmesi gerekmektedir. Örneğin, bir veri setindeki bir sütunun değerleri 0 ile 10 arasında iken, başka bir sütunun değerleri 1000 ile 10.000 arasında olabilir. Bu durumda, verilerin ölçeğinin farklılıkları nedeniyle etkili sonuçlar elde etmek zorlaşır.
Veri ölçekleme, verileri belirli bir aralığa (genellikle 0 ile 1 arasına) uygun şekilde dönüştürmek için kullanılır. Bu ölçekleme, verilerin varyansını azaltır ve algoritma performansını artırır. Bu yöntem, lineer regresyon, lojistik regresyon, destek vektör makineleri ve k-kümelenme gibi algoritmalarda sıklıkla kullanılır.
Python'da veri ölçekleme işlemi oldukça kolaydır. İlk adım, verilerin minimum ve maksimum değerlerini belirlemek için Numpy kütüphanesini kullanmaktır. Daha sonra, MinMaxScaler sınıfını kullanarak verileri ölçekleyebilirsiniz. MinMaxScaler sınıfı, verileri belirli bir aralığa uygun şekilde dönüştürür.Kod örneği:
from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerimport numpy as npdata = np.array([[1, 2], [3, 5], [5, 1]])min_max_scaler = MinMaxScaler()data_scaled = min_max_scaler.fit_transform(data)print(data_scaled)Bu kod, veri setindeki her özelliği 0 ile 1 aralığında ölçekleyecektir. Verilerinizin farklı aralıklarda olduğu durumlar için, StandardScaler sınıfı kullanarak standart ölçekleme işlemi uygulayabilirsiniz. Bu yöntem, verilerin standardizasyonunu sağlar. Kod örneği:
from sklearn.preprocessing import StandardScalerimport numpy as npdata = np.array([[1, 2], [3, 5], [5, 1]])standard_scaler = StandardScaler()data_scaled = standard_scaler.fit_transform(data)print(data_scaled)Veri ölçekleme işlemi, verilerin doğru bir şekilde analiz edilmesi için kritik bir adımdır. Bu yöntemi kullanarak verilerinizi uygun şekilde ölçeklendirebilir ve etkili sonuçlar elde edebilirsiniz.
Veri Analiz Araçları
Veri analizi, veri mühendisliği sürecinin en önemli adımlarından biridir. Python, veri analizi için geliştirilmiş birçok kütüphane ve araç barındırır. Pandas, Numpy, Seaborn ve Matplotlib gibi kütüphaneler, Python'da veri analizi yapmak için en yaygın ve popüler araçlardandır.
Pandas, Python programlama dili için veri analizi ve işleme kütüphanesi olarak bilinir. Pandas'ın iki ana veri yapısı, DataFrame ve Series, veri analizi işlemlerinde kullanılır. Veri setini okuma, filtreleme, temizleme, dönüştürme ve birleştirme işlemleri, Python'daki pandas kütüphanesiyle kolaylıkla yapılabilir.
Numpy, matematiksel hesaplamaların yanı sıra çok boyutlu dizilerin işlenmesi için kullanılan bir kütüphanedir. NumPy'da n boyutlu diziler üzerinde element-wise işlemler gerçekleştirilebilir. Bu işlemler, verilerin ölçülmesi, analizi ve manipülasyonu için hayati önem taşır.
Seaborn ve Matplotlib, verilerin grafiksel gösterimi için kullanılabilecek popüler araçlardır. Seaborn, Matplotlib üzerine inşa edilmiş birçok fonksiyon sunar ve daha estetik görselleştirmeler yapabilmenizi sağlar. Matplotlib, grafik çizme, görselleştirme ve veri gösterimi için oldukça popüler bir çözüm sunar.
Sonuç olarak, Python'da bulunan bu araçlar, veri analizi işlemlerini daha kolay ve etkili hale getirir. Bu araçlar, veri setleri hakkında daha detaylı anlayışa sahip olmanıza ve sonuçları daha açıklayıcı bir şekilde görselleştirmenize yardımcı olur. Veri analiz işlemlerinizde bu araçların doğru kullanımı, işlemleri daha verimli hale getirecektir.
Veritabanı Bağlantısı
Veri mühendislerinin verileri güvenli bir şekilde depolamaları ve gerektiğinde hızla erişebilmeleri için veritabanına bağlanmaları gereklidir. Python, birçok veritabanı sistemine bağlanma ve veri çekme işlemlerini gerçekleştirme imkanı sunar. Veritabanına bağlanmak için, bağlanılacak veritabanı türüne uygun bir Python modülü yüklemeniz gerekmektedir.
Veritabanına bağlanmak için temel bir yöntem, Python’da SQLite bağlantısı oluşturmaktır. SQLite, küçük projeler için tercih edilen bir veritabanıdır ve Python’da bulunan sqlite3 modülü aracılığıyla kullanılabilir. Veritabanının nerede depolandığını belirtmek gerekir. Bunu yapmak için, veritabanının dosya yolu belirtilir. Bağlantıyı oluşturmak için, sqlite3.connect() metodu kullanılır.
| Method | Description |
|---|---|
| cursor() | Veritabanı işlemleri yapmak için bir imleç oluşturur |
| execute() | Bir SQL ifadesi çalıştırır |
| commit() | Yapılan değişiklikleri kaydeder |
| fetch() | Bir sorgudan sonuçları alır |
Veritabanına bağlandığınızda, bir imleç oluşturmanız gerekmektedir. Bu imleç, yapılan veritabanı işlemlerini gerçekleştirmek için kullanılır. Bu imleci oluşturmak için, Bağlantı nesnesinin cursor() metodunu kullanmanız gerekmektedir. Veritabanındaki verileri işlemek için SQL sorguları yazmanız gerekecektir. Bu sorguları execute() metodu ile çalıştırabilirsiniz.
Bir veri çekme işlemi gerçekleştirdiğinizde, sonuçlar fetch() metodu kullanılarak alınır. Bu sonuçlar, verilerin farklı şekillerde tutulduğu bir veri yapısı olan tuple olarak alınır. Veri tabanındaki değişiklikleri kaydetmek için commit() metodu kullanılır. Veritabanı ile işiniz bittiğinde, bağlantıyı kapatmalısınız. Bağlantıyı kapatmak için close() metodunu kullanabilirsiniz.
SQL Alıştırmaları
Veri mühendisleri için Python kodlama pratiklerinin bir parçası olarak, SQL alıştırmaları, verileri veritabanından çekme ve sorgu yazma yeteneğinizi arttırmanızda önemli bir rol oynamaktadır. Çok sayıda ilişkisel veritabanı yönetim sistemi (RDBMS) bir SQL sürümüyle birlikte gelir ve bu nedenle bu beceriler hem Python hem de RDBMS kullanıcısı için büyük bir avantajdır.
Python programlama dili, verileri SQL veritabanlarından çekmenize ve verilerle etkileşim kurmanıza olanak tanıyan birkaç farklı kütüphane sunar. Bunlar arasında en popüler olanı, Python programlarının, ilişkisel veritabanlarıyla etkileşim kurmalarını ve veri sorgulamalarını kolaylaştıran SQLite3'tür.
SQL alıştırmaları, bir SQL veritabanından veri çekme, veritabanına veri ekleme veya veritabanından veri silme gibi birçok farklı işlemi içerebilir. Bu işlemler genellikle Python programlama dili kullanılarak gerçekleştirilir ve bu işlemlere başlamak için öncelikle bir veritabanına bağlanmanız gerekir.
Bir veritabanına bağlandıktan sonra, SQL alıştırmaları, SQL sorguları yazma ve çalıştırma ve sonuçları okuma yeteneğinizi artıracaktır. Bu alıştırmaların amacı, SQL sorgularının nasıl yazılacağını ve çalıştırılacağını öğrenmenizi sağlamaktır. Ayrıca, sorgularınızın nasıl optimize edileceğine ve sonuçların nasıl işleneceğine dair pratik bilgiler içerebilir.
Özetle, SQL alıştırmaları, Python programlama dili ile ilişkisel veritabanlarıyla etkileşim kurabilme yeteneğinizi artırmak için önemli bir araçtır. Alıştırmalar sayesinde, veritabanlarından veri çekme ve sorgu yazma becerilerinizi geliştirerek, veri mühendisliği sürecinde daha da verimli olabilirsiniz.
Veri Depolama
Veri mühendisleri için, Python ile veri depolama seçeneklerinin neler olduğunu ve bu seçeneklerin avantajları ve dezavantajları hakkında bilgi sahibi olmak oldukça önemlidir. Bu amaçla, öncelikle hangi dosya türlerinin veri depolamak için kullanılabileceğine bir göz atalım.
| Dosya Türü | Oluşturulması Kolay mı? | Okunması Kolay mı? | Güncellenmesi ve Silinmesi Kolay mı? | Genişletilebilir mi? |
|---|---|---|---|---|
| CSV | Evet | Evet | Hayır | Hayır |
| Excel | Evet | Evet | Hayır | Hayır |
| JSON | Hayır | Evet | Evet | Evet |
| SQL Veritabanı | Hayır | Evet | Evet | Evet |
| HDF5 | Hayır | Evet | Evet | Evet |
Yukarıdaki tablodan da görülebileceği gibi, veri depolamak için kullanabileceğimiz birkaç farklı dosya türü var. CSV ve Excel, ücretsiz ve yaygın olarak kullanılan dosya türleri olmasına rağmen, güncellenmeleri ve silinmeleri kolay değillerdir. JSON, verilerinizi insanlar için uygun bir şekilde okuması kolay olsa da, genişletilebilirlik açısından sınırlıdır. Veri depolamanın en yaygın yöntemi, SQL veritabanlarıdır. SQL veritabanları, büyük miktarda veri depolamak için idealdir ve verileri kolayca düzenleyebilirsiniz. HDF5 dosyaları ise, çok miktarda büyük veriyi depolamak için idealdir, ancak oluşturma ve okuma işlemleri diğer dosya türlerinden daha zor olabilir.
Veri depolama seçeneklerinin hangisinin sizin için uygun olduğunu belirlemek, işinizin boyutuna, ihtiyaçlarınıza ve tercihlerinize bağlıdır. Ancak, üstteki bilgiler ışığında, seçenekler arasında bir karşılaştırma yaparak, en iyi seçiminizi yapmanız için yardımcı olabilir.
CSV ve Excel Dosyaları İşleme
Veri mühendisleri, genellikle çeşitli dosya türlerinden veri toplamak zorunda kalırlar. İki yaygın dosya türü, CSV ve Excel dosyalarıdır. Python, her iki dosya türünü de işlemek için kullanılabilir.
CSV dosyaları, verileri virgül, noktalı virgül vb. gibi belirli bir ayraç kullanarak saklayan basit metin dosyalarıdır. Bu dosyaları Python'da açmak, modüller kullanarak birkaç satırda kolayca yapılabilir. Örneğin, csv adlı bir modül kullanarak, csv dosyasını kolayca açıp, okuyabilirsiniz.
import csvwith open('veriler.csv') as file: readCSV = csv.reader(file, delimiter=',') for row in readCSV: print(row)Excel dosyaları, verileri hücrelerde saklayarak daha gelişmiş bir veri tabanı oluşturur. Python'da Excel dosyalarını açmak, okumak ve yazmak için openpyxl modülü kullanılır. Bu modül, Excel dosyalarının içeriğine erişmek ve veri çekmek için birkaç satır Python kodunu kullanmanızı sağlar.
from openpyxl import load_workbookwb = load_workbook('veriler.xlsx')sheet = wb['Sheet1']for row in sheet.iter_rows(values_only=True): print(row)CSV ve Excel dosyalarının işlenmesi, Python'da veri toplama ve veri analizi gibi işlemleri kolaylaştırır. Daha fazla öğrenmek için, farklı modülleri kullanarak pratik yapabilirsiniz.
Veri Depolama Yöntemleri
Veri depolayabilmek için Python'da birçok yöntem mevcuttur. Bunlar arasında en yaygın kullanılanları Numpy, Pandas, SQLite, ve MongoDB olarak sıralanabilir.
Numpy, Python dilinde sayısal verileri depolamayı, düzenlemeyi ve işlemeyi kolaylaştıran bir kütüphanedir. Bu kütüphanede diziler ve matrisler gibi çok boyutlu verileri işlemek için birçok fonksiyon mevcuttur.
Pandas ise, Numpy’ya benzer şekilde verileri işlemek için kullanılan bir kütüphanedir. Ancak Pandas, Numpy'ya göre daha gelişmiş işlevler sunar ve daha fazla veri türü için destek sağlar. Bu nedenle, Pandas veri mühendisleri tarafından sıklıkla kullanılır.
SQLite, bir ilişkisel veritabanı yönetim sistemidir ve Python'da kullanılabilecek birçok veri depolama yönteminden biridir. SQLite'ın avantajı, yerel disk üzerinde hızlı ve taşınabilir bir veritabanı sağlamasıdır. Bununla birlikte, SQLite büyük veri kümeleri için uygun değildir.
MongoDB ise, belgesel bir veritabanı yönetim sistemidir ve veri depolamak için kullanılabilecek bir diğer yöntemdir. Bu yöntemde sık sık yapısal olmayan veri depolanması gerektiğinde kullanılır. MongoDB avantajı, yüksek performanslı bir sistem olması ve ölçeklenebilirliği sağlamasıdır. Dezavantajı ise, veri bütünlüğünün söz konusu olmamasıdır.
Tabloda özetlenen yöntemlerle birlikte, veri depolama yöntemleri hakkında bilgileri de sunabilirsiniz:
| Yöntem | Avantajları | Dezavantajları |
|---|---|---|
| Numpy | Kolay kullanımı | Çok boyutlu verilerde kısıtlamalar |
| Pandas | Çoklu veri türleri için destek | İşleme zamanı açısından yavaş olabilir |
| SQLite | Taşınabilir ve hızlı bir veritabanı sağlar | Büyük veri kümeleri için uygun değildir |
| MongoDB | Performansı yüksektir ve ölçeklenebilirdir | Veri bütünlüğü sağlamaz |
Veri depolama yöntemleriyle ilgili bu bilgiler, veri mühendislerinin Python kullanarak verileri depolama konusunda ne tür seçenekleri olduğunu anlamalarına yardımcı olabilir. Hangi yöntemin ne zaman kullanılacağına karar verirken, mevcut veri setinin boyutu, veri tipi ve projenin gereksinimleri de dikkate alınmalıdır.