Toplam 9 Gün : Hafta sonu canlı ders (20 saat) hafta içi mini ödev ve quiz ile eğitimi destekleme.  

Genel Bilgiler  

• Seviye: Orta Seviye  

• Süre: 4 Gün (Günde 5 saat, toplam 20 saat) + Hafta içi quiz & ödevler  

• Platform: SINUZEM OYS, Microsoft Teams, Google Colab / Jupyter Notebook   

• Sertifika: E-Devlet Onaylı Sertifika  

• Başvuru: susem.sinop.edu.tr  

Eğitim Tarihleri: 27-28 Eylül & 4-5 Ekim 2025 (Cumartesi-Pazar)  

Eğitim Saatleri: Sabah: 10:00-12:00  

Öğle Arası: 12:00-13:00  

Öğleden Sonra: 13:00-16:00  

Eğitmen: Dr. Öğr. Üyesi Ahmet KARAOĞLU  

 Hedef Kitle  

• Python temellerini bilen ve ileri seviye konulara geçmek isteyenler  

• Veri analizi, yazılım geliştirme, yapay zeka gibi alanlarda ufkunu genişletmek isteyen üniversite öğrencileri, akademisyenler ve profesyoneller  

• Kütüphane ve API kullanımıyla proje geliştirmek isteyenler  

Kurs Hedefleri  

• Kapsamlı Python bilgisi  

• İleri veri yapıları, fonksiyonel programlama ve nesne yönelimli programlama (OOP)  

• Hata ayıklama, test yazımı, modüler programlama ve logging  

• Dosya işlemleri, API tüketimi (requests) ve JSON veri işleme  

• NumPy, Pandas, Matplotlib ile analiz ve görselleştirme  

• Mini Proje: Hava Durumu API ile Çok Şehirli Analiz ve Görselleştirme  

 Detaylı Eğitim Programı  

1. GÜN (27 Eylül Cumartesi) – Python Temelleri ve İleri Yapılar 

Sabah (10:00-12:00):  

• Python kurulumu, değişkenler, temel veri tipleri  

• Sayı, metin, liste, tuple, sözlük gibi temel veri yapıları  

• Mini Proje tanıtımı ve gereksinimler  

• API anahtarı edinme ve güvenli saklama (çevre değişkeni, .env)  

Sinop Üniversitesi Dijital Dönüşüm Ofisi  

• Proje klasör yapısı: src/, data/, notebooks/, tests/, logs/, requirements.txt, README.md  

Öğle Arası (12:00-13:00)  

Öğleden Sonra (13:00-16:00):  

• Koşul ifadeleri (if-else) ve döngüler (for, while)  

• İleri veri yapıları (list/dict comprehension, generator/iterator)  

• Fonksiyonel araçlar: map, filter, reduce, lambda  

• requests ile HTTP temelleri, REST, durum kodları  

• JSON okuma,JSON yanıtlarını çözümleme  

• Proje Adım 1: Tek şehir için anlık hava verisini çekip ham JSON’u data/raw/ içine kaydetme  

• Günlük quiz (5 soru) ve ödev  

2. GÜN (28 Eylül Pazar) – Fonksiyonlar, OOP ve Test 

Sabah (10:00-12:00):  

• Fonksiyonlar, parametreler, geri dönüş değerleri  

• Modüller ve paketler: import, kendi modülünüzü yazma  

• Modüler programlama: src/api.py, src/utils.py tasarımı  

• OOP ile API İstemcisi sınıfı (WeatherClient) başlangıcı  

 Öğle Arası (12:00-13:00)  

Öğleden Sonra (13:00-16:00):  

• Nesne yönelimli programlama: sınıflar, nesneler, metotlar  

• Kalıtım, kapsülleme, polimorfizm  

• Proje Adım 2: WeatherClient.get_current(city) metodu  

• Hata ayıklama ve istisna yönetimi (try/except), retry stratejisi  

• pytest ile birim testler  

• Proje Adım 3: Başarılı/başarısız istekler için test senaryoları  

• logging ile dosyaya/ekrana kayıt  

• Proje Adım 4: Önbellekleme implementasyonu  

• Quiz ve ev ödevi  

 Hafta İçi Destek Programı (29 Eylül – 3 Ekim 2025)  

Pazartesi (29 Eylül):  

• Quiz: Veri tipleri ve kontrol yapıları (10 soru, 20 dakika)  

• Ödev: 5 şehirlik bir listeyi ekrana yazdırıp uzunluklarını hesaplayan program  

Salı (30 Eylül):  

• Quiz: Döngüler ve fonksiyonlar  

Sinop Üniversitesi Dijital Dönüşüm Ofisi  

• Ödev: Kullanıcıdan girilen sayı için faktöriyel hesaplayan fonksiyon  

Çarşamba (1 Ekim):  

• Quiz: Modül, paket ve lambda kullanımı  

• Ödev: math ve random modülleriyle küçük bir sayı tahmin oyunu  

Perşembe (2 Ekim):  

• Quiz: OOP temelleri (sınıf, nesne, metod)  

• Ödev: Araba sınıfı oluşturup hız artırma/azaltma metodları yazma  

Cuma (3 Ekim):  

• Quiz: Exception handling ve testler  

• Ödev: Kullanıcıdan alınan iki sayıyı bölen ve sıfıra bölme hatasını yakalayan kod  

3. GÜN (4 Ekim Cumartesi) – Veri İşleme ve Analiz 

Sabah (10:00-12:00):  

• Dosya işlemleri: txt, CSV, JSON okuma-yazma  

• API ile veri çekme (requests modülü) – gelişmiş kullanım  

• Proje Adım 5: Birden çok şehir için toplu veri çekimi (güncel + 5 günlük tahmin)  

• SQLite veya basit veritabanı bağlantısı  

Öğle Arası (12:00-13:00)  

Öğleden Sonra (13:00-16:00):  

• Pandas ile temel veri işleme: DataFrame oluşturma, filtreleme, sıralama  

• Zaman damgası düzenleme (UTC/yerel), tip dönüşümleri  

• Pandas ile gruplama, toplulaştırma ve özet istatistikler  

• Proje Adım 6: Şehir bazlı günlük ortalama sıcaklık/nem/rüzgâr hızı tablosu  

• Basit CLI (komut satırı) arayüzü: python main.py –city “Ankara” –days 3  

• Proje Adım 7: Komut satırından parametreli rapor üretme  

• Günlük quiz  

4. GÜN (5 Ekim Pazar) – Görselleştirme ve Proje Tamamlama 

Sabah (10:00-12:00):  

• NumPy ile sayısal işlemler, diziler  

• Pandas ile ileri veri analizi teknikleri (gruplama, dönüştürme)  

• Matplotlib ile tek/çoklu çizgi grafikleri, hareketli ortalama  

• Proje Adım 8: 3 şehir için sıcaklık-zaman çizgileri  

Öğle Arası (12:00-13:00)  

Öğleden Sonra (13:00-16:00):  

• Matplotlib/Seaborn ile ileri görselleştirme teknikleri  

• Kategorik karşılaştırmalar (bar chart), dağılım (scatter)  

Sinop Üniversitesi Dijital Dönüşüm Ofisi  

• Proje Adım 9: Nem ve rüzgâr karşılaştırma grafikleri  

• Proje Adım 10: Otomatik rapor oluşturma betiği  

• Mini proje son kontrol: temizlik, çıktı kontrolü, testlerin çalıştırılması  

• Genel değerlendirme ve kapanış  

Özet Konu Listesi  

Gün  

Ana Konu Başlıkları  

1. Python temelleri, veri yapıları, kontrol akışları, döngüler, API başlangıç  
2. Fonksiyonlar, modüller, OOP (sınıflar, kalıtım), hata yönetimi, test yazımı   
3. Dosya işlemleri, API gelişmiş, SQLite, Pandas veri analizi   
4. NumPy, Pandas ileri analiz, Matplotlib/Seaborn görselleştirme, proje tamamlama  

Mini Proje Çıktıları  

• Kod: src/ altında modüler yapı ve WeatherClient sınıfı  

• Veri: data/raw/ ve data/processed/ klasörleri  

• Test: tests/ altında pytest ile yazılmış birim testler  

• Log: logs/ altında uygulama günlükleri  

• Görseller: reports/figures/ altında PNG formatında grafikler  

• Rapor: Notebook veya Markdown formatında proje raporu  

• CLI Aracı: Komut satırından çalışan veri analiz aracı  

Genel Kazanımlar  

• Temel Python programlama  

• Veri yapıları ve algoritmalar  

• Nesne yönelimli programlama  

• Dosya işlemleri ve veritabanı  

• NumPy ve Pandas ile veri analizi  

• Görselleştirme teknikleri  

Değerlendirme ve Sertifika  

• Kurs sonunda online çoktan seçmeli sınav  

• Sınav tarihi eğitimin son günü duyurulacak  

• Başarı notu: 100 üzerinden minimum 70 puan  

• Başarılı katılımcılara E-Devlet Onaylı Sertifika verilecektir  

Kullanılacak Teknolojiler ve Araçlar  

• Platformlar: SINUZEM OYS, Microsoft Teams, Google Colab/Jupyter Notebook  

Sinop Üniversitesi Dijital Dönüşüm Ofisi  

• Python Kütüphaneleri: requests, pandas, numpy, matplotlib, seaborn, pytest, sqlite3  

• API: OpenWeatherMap veya benzeri hava durumu servisi