Python ile Programlamaya Giriş

40+8

Saat Eğitim

10+2 hafta boyunca

20~40

Katılımcı

Kişisel ilgi garantisi

10+2

Modül

Kapsamlı müfredat

1

Sertifika

Tamamlama belgesi

Kimler İçin Uygun?

Programlamaya Yeni Başlayanlar

Daha önce hiç kod yazmamış, ancak teknoloji dünyasına adım atmak isteyen herkes için ideal bir başlangıç noktası. Python'un sade ve anlaşılır yapısı sayesinde programlamayı kolayca öğrenebilirsiniz.

Sağlık Profesyonelleri ve Tıp Öğrencileri

Tıbbi veri analizi, hasta verilerinin işlenmesi, klinik araştırmalarda otomasyon ve sağlık teknolojileri alanında çalışmak isteyen doktor, hemşire, eczacı ve diğer sağlık çalışanları için özel olarak tasarlanmış içerikler.

Üniversite Öğrencileri

Mühendislik, fen bilimleri, sosyal bilimler ve sağlık bilimleri dahil tüm bölümlerden öğrenciler için akademik projelerinde ve gelecekteki kariyerlerinde kullanabilecekleri temel programlama becerileri.

Akademik Personel ve Araştırmacılar

Araştırma verilerinin analizi, görselleştirme, istatistiksel hesaplamalar ve bilimsel programlama için Python'u öğrenmek isteyen öğretim üyeleri ve araştırma görevlileri.

Kariyer Değiştirmek İsteyenler

Farklı sektörlerden teknoloji alanına geçiş yapmak, veri analisti, yazılım geliştirici veya veri bilimci olmak isteyenler için sağlam bir temel.

İdari Personel ve Ofis Çalışanları

Günlük işlerinde otomasyon, raporlama ve veri işleme süreçlerini hızlandırmak isteyen, Excel'in ötesine geçmek isteyen profesyoneller.

Eğitim Müfredatı

Hafta	Modül Adı	İçerik Detayları	Süre	Zorluk
1	Python'a Giriş ve Kurulum	• Python'un tarihçesi ve kullanım alanları • Python kurulumu (Windows, Mac, Linux) • IDE kurulumu (PyCharm, VS Code, Jupyter Notebook) • İlk Python programı ve çalıştırma • Python interaktif shell kullanımı • Temel syntax kuralları ve girintileme (indentation)	4 saat	Temel
2	Veri Tipleri ve Değişkenler	•Değişken tanımlama ve isimlendirme kuralları • Sayısal veri tipleri (int, float, complex) • Metin veri tipi (string) ve string metodları • Boolean veri tipi ve mantıksal değerler • Tip dönüşümleri ve type() fonksiyonu • Print() ve input() fonksiyonları ile kullanıcı etkileşimi	4 saat	Temel
3	Temel Operatörler ve İfadeler	• Aritmetik operatörler (+, -, , /, //, %, ) • Karşılaştırma operatörleri (==, !=, <, >, <=, >=) • Mantıksal operatörler (and, or, not) • Atama operatörleri (=, +=, -=, =, /=) • Operatör öncelikleri • Matematiksel fonksiyonlar ve math modülü	4 saat	Temel
4	Kontrol Yapıları - Koşullar	• if, elif, else yapıları • İç içe if yapıları • Koşul ifadelerinde mantıksal operatörler • Ternary operatör kullanımı • match-case yapısı (Python 3.10+) • Pratik örnekler ve alıştırmalar	4 saat	Temel
5	Kontrol Yapıları - Döngüler	• for döngüsü ve range() fonksiyonu • while döngüsü • break, continue ve pass komutları • İç içe döngüler • Döngülerde else kullanımı • List comprehension'a giriş	4 saat	Orta
6	Veri Yapıları - Liste ve Tuple Hafta 6 ileri seviye konular	• Liste oluşturma ve temel işlemler • Liste metodları (append, extend, insert, remove, pop) • Liste indeksleme ve dilimleme (slicing) • Tuple veri yapısı ve özellikleri • Liste ve tuple arasındaki farklar • Çok boyutlu listeler	4 saat	Orta
7	Veri Yapıları - Dictionary ve Set Hafta 7 ileri seviye konular	• Dictionary oluşturma ve temel işlemler • Dictionary metodları ve kullanımı • Set veri yapısı ve küme işlemleri • Frozen set kullanımı • Veri yapıları arasında dönüşümler • Gerçek hayat senaryolarında kullanım örnekleri	4 saat	Orta
8	Fonksiyonlar	• Fonksiyon tanımlama ve çağırma • Parametreler ve argümanlar • Return ifadesi ve değer döndürme • Varsayılan parametreler • args ve *kwargs kullanımı • Lambda fonksiyonları	4 saat	Orta
9	Dosya İşlemleri ve Hata Yönetimi	• Dosya açma, okuma ve yazma işlemleri • with yapısı ile dosya yönetimi • CSV dosyaları ile çalışma • try-except-finally yapısı • Hata türleri ve özel exception'lar • Debugging teknikleri	4 saat	Orta
10	Modüller ve Paketler	• Modül kavramı ve import işlemleri • Kendi modüllerinizi oluşturma • Python standart kütüphanesi • pip ile paket yönetimi • Virtual environment kullanımı • Popüler kütüphanelere giriş (numpy, pandas temel tanıtım)	4 saat	Orta
U1	Uygulama Modülü 1 Kişisel Finans Yönetim Sistemi	• Gelir/gider takibi yapan konsol uygulaması • Dosyaya kayıt ve okuma işlemleri • Raporlama ve istatistik hesaplama • Kullanıcı menüsü ve hata yönetimi	4 saat	İleri
U2	Uygulama Modülü 2 Basit Hasta Kayıt Sistem	• Hasta bilgilerini yöneten konsol uygulaması • Dictionary ile veri saklama • Arama, ekleme, güncelleme, silme işlemleri • Randevu takibi ve raporlama özellikleri	4 saat	İleri

Öğrenme Hedefleri

Bu eğitimi tamamladığınızda kazanacağınız temel beceriler

Programlama Temelleri ve Mantığı

Python programlama dilinin söz dizimi kurallarını öğrenerek, algoritmaları kod haline dönüştürme becerisini geliştireceksiniz. Programlama mantığını kavrayarak günlük problemleri çözebilecek düzeyde kod yazabileceksiniz.

Veri Yönetimi ve Analizi

Farklı veri tiplerini tanıyarak, listeler, sözlükler ve diğer veri yapılarını etkin şekilde kullanabileceksiniz. Dosya işlemleri gerçekleştirerek veri okuma, yazma ve düzenleme işlemlerini yapabileceksiniz.

Problem Çözme ve Analitik Düşünce

Karmaşık problemleri daha küçük parçalara bölerek, adım adım çözüm geliştirebileceksiniz. Fonksiyonel programlama yaklaşımını öğrenerek, tekrar kullanılabilir kod blokları oluşturabileceksiniz.

Hata Yönetimi ve Kod Kalitesi

Kodunuzda oluşabilecek hataları önceden tahmin ederek, uygun hata yönetimi tekniklerini uygulayabileceksiniz. Temiz, okunabilir ve sürdürülebilir kod yazma alışkanlığını kazanacaksınız.

Proje Geliştirme ve Uygulama

Gerçek hayat problemlerini çözen uygulamalar geliştirebileceksiniz. İki kapsamlı proje deneyimi ile teorik bilgilerinizi pratik becerilerinize dönüştürebileceksiniz.

Kullanılacak Araçlar ve Gereksinimler

Eğitime katılmak için gerekli teknik altyapı ve ön bilgiler

Yazılım Gereksinimleri

Python 3.8+

Önerilen: Python 3.10 (python.org'dan indirilebilir)

PyCharm Community Edition

Ücretsiz ve güçlü Python IDE'si (önerilen)

Visual Studio Code

Hafif kod editörü (alternatif seçenek)

Jupyter Notebook

Veri analizi ve öğrenme için ideal

Sistem Gereksinimleri

İşlemci

Intel i3 / AMD Ryzen 3 (2 GHz) - Minimum

ve üstü işlemciler

RAM

8 GB - Minimum | 16 GB - Önerilen

Depolama

2 GB boş alan (SSD önerilir)

İşletim Sistemi

Windows 10-11, macOS 10.14, Ubuntu 18.04+

Ön Bilgi Gereksinimleri

Zorunlu Ön Koşullar

Temel bilgisayar kullanım becerisi
Dosya ve klasör yönetimi bilgisi
İnternet tarayıcısı kullanımı
Temel matematik bilgisi (dört işlem, yüzde)

Faydalı Olacak Bilgiler

Temel İngilizce (programlama terimleri için)
Excel veya benzeri tablolama programları deneyimi
Mantık ve problem çözme deneyimi
Temel istatistik bilgisi

Eğitim Formatı

Çeşitli öğrenme yöntemleri ile desteklenen kapsamlı eğitim deneyimi

Format Seçenekleri

Esnek Eğitim Seçenekleri

Grupların ihtiyaç ve tercihlerine göre yüz yüze veya online format
Her iki formatta da aynı kalitede içerik ve destek
Hibrit katılım imkanı (bazı katılımcılar yüz yüze, bazıları online)
Kaçırılan derslerin kayıttan izlenebilmesi
Esnek haftalık program seçenekleri

Yüz Yüze Eğitim Formatı

Haftada bir gün 4 saatlik oturumlar veya haftada iki gün 2 saatlik oturumlar
Bilgisayar laboratuvarında uygulamalı çalışma imkanı
AI araçlarının projeksiyon ile canlı gösterimi
Grup içi tartışma ve beyin fırtınası seansları
Kahve molaları ile networking fırsatları
Anında soru-cevap ve birebir destek

Online (Canlı) Eğitim Formatı

Zoom, Teams veya Google Meet üzerinden canlı bağlantı
Haftada bir gün 4 saat veya haftada iki gün 2'şer saat seçenekleri
Ekran paylaşımı ile AI araçlarının canlı demonstrasyonu
Breakout room'larda küçük grup çalışmaları
Chat üzerinden anlık soru-cevap imkanı
Tüm derslerin kaydedilmesi ve 3 ay erişim

Her İki Formatta Ortak Özellikler

Öğrenme Metodolojisi

Teorik bilgi + Pratik uygulama dengesi
Her modülde gerçek dünya örnekleri ve vaka analizleri
AI araçlarıyla hands-on deneyim
Katılımcıların kendi projelerini geliştirme fırsatı
Peer learning ile karşılıklı öğrenme
Soru-cevap ve tartışma odaklı interaktif yaklaşım

Eğitim Materyalleri ve Kaynaklar

Detaylı PDF ders notları ve sunumlar
AI araçları kullanım rehberleri ve cheat sheet'ler
Video ders kayıtları ve ek eğitim videoları
Örnek prompt şablonları ve use case'ler
Güncel makale ve araştırma önerileri
Sektörel vaka analizleri ve başarı hikayeleri

Uygulama ve Projeler

Her modül sonunda mini uygulamalar
AI araçlarıyla pratik ödevler
İki büyük capstone proje
Kendi sektörünüzden gerçek problem çözümü
Grup projeleri ve sunumları
En iyi proje ödüllendirmesi

Değerlendirme ve Sertifikasyon

Modül sonları kısa quiz'ler (not için değil, öğrenme kontrolü için)
Pratik ödevlerin tamamlanma durumu takibi
Final projesi sunumu ve değerlendirmesi
Katılım sertifikası (minimum %80 devam)
Başarı sertifikası (tüm modülleri ve projeleri tamamlayanlara)
LinkedIn'de paylaşılabilir dijital rozet

Eğitim Hakkında Sorularınız mı Var?

Eğitim içeriği, kayıt süreci veya teknik gereksinimler hakkında detaylı bilgi almak için bizimle iletişime geçin. Size en uygun eğitim planını birlikte belirleyelim.

E-posta Gönder