EduBot 2.0 - Profil 3: Veri Analizi ve Python

my_project/
│
├── main.py              # Ana uygulama dosyası
├── requirements.txt     # Bağımlılıklar
├── README.md            # Proje açıklaması
│
├── utils/               # Yardımcı fonksiyonlar
│   ├── __init__.py
│   ├── file_utils.py
│   └── math_utils.py
│
└── tests/               # Test dosyaları
    ├── __init__.py
    └── test_utils.py

# math_utils.py dosyası içeriği
def calculate_average(numbers):
    """Sayıların ortalamasını hesaplar"""
    return sum(numbers) / len(numbers) if numbers else 0

# main.py dosyası içeriği
from utils.math_utils import calculate_average

data = [10, 20, 30, 40, 50]
avg = calculate_average(data)
print(f"Ortalama: {avg}")

from functools import reduce

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# Çift sayıları filtrele
evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))

# Sayıların karesini al
squares = list(map(lambda x: x**2, evens))

# Karelerin toplamını hesapla
sum_of_squares = reduce(lambda a, b: a + b, squares)

print("Çift sayılar:", evens)
print("Kareleri:", squares)
print("Karelerin toplamı:", sum_of_squares)

# Fonksiyonel yaklaşımla aynı işlemi liste üreteciyle yapma
sum_of_squares = sum([x**2 for x in numbers if x % 2 == 0])

print("Karelerin toplamı (liste üreteciyle):", sum_of_squares)

import json

# Python veri yapısı
data = {
    "name": "EduBot",
    "version": 2.0,
    "features": ["Python eğitimi", "Proje temelli öğrenme", "Veri analizi"],
    "active": True
}

# Python'dan JSON'a dönüştürme
json_data = json.dumps(data, indent=2)
print("JSON Verisi:")
print(json_data)

# JSON'dan Python'a dönüştürme
loaded_data = json.loads(json_data)
print("\nPython Verisi:")
print(loaded_data)

import requests
from pprint import pprint

# Ücretsiz test API'si
response = requests.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/users/1")

if response.status_code == 200:
    user_data = response.json()
    print("Kullanıcı Bilgileri:")
    pprint(user_data)
else:
    print(f"Hata oluştu: {response.status_code}")

data_analysis_project/
│
├── main.py                  # Ana uygulama giriş noktası
├── config.py                # Yapılandırma ayarları
├── requirements.txt         # Bağımlılıklar
│
├── data/                    # Veri dosyaları
│   ├── input/
│   └── output/
│
├── analysis/                # Analiz modülleri
│   ├── __init__.py
│   ├── statistical.py
│   └── visualization.py
│
├── utils/                   # Yardımcı fonksiyonlar
│   ├── __init__.py
│   ├── file_handlers.py
│   └── data_cleaners.py
│
└── tests/                   # Testler
    ├── __init__.py
    ├── test_analysis.py
    └── test_utils.py

# analysis/statistical.py
def calculate_correlation(x, y):
    """İki veri seti arasındaki korelasyonu hesaplar"""
    n = len(x)
    if n != len(y):
        raise ValueError("Veri setleri aynı uzunlukta olmalıdır")
    
    sum_x = sum(x)
    sum_y = sum(y)
    sum_x_sq = sum(xi**2 for xi in x)
    sum_y_sq = sum(yi**2 for yi in y)
    sum_xy = sum(xi*yi for xi, yi in zip(x, y))
    
    numerator = sum_xy - (sum_x * sum_y)/n
    denominator = ((sum_x_sq - sum_x**2/n) * (sum_y_sq - sum_y**2/n)) ** 0.5
    
    return numerator / denominator if denominator != 0 else 0

# main.py
from analysis.statistical import calculate_correlation

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 5, 4, 5]

corr = calculate_correlation(x, y)
print(f"Korelasyon katsayısı: {corr:.2f}")

import csv
from pprint import pprint

# CSV dosyasını okuma
with open('data/sample.csv', mode='r', encoding='utf-8') as file:
    reader = csv.DictReader(file)
    data = [row for row in reader]

# İlk 3 kaydı gösterme
print("CSV Verisinden Örnekler:")
pprint(data[:3])

# Belirli bir sütundaki değerleri toplama
total = sum(float(row['price']) for row in data)
print(f"\nToplam Fiyat: {total:.2f}")

import pandas as pd

# CSV'yi pandas DataFrame'e yükleme
df = pd.read_csv('data/sample.csv')

# Temel istatistikler
print("Temel İstatistikler:")
print(df.describe())

# Kategorilere göre gruplama
category_stats = df.groupby('category')['price'].agg(['count', 'mean', 'sum'])
print("\nKategori İstatistikleri:")
print(category_stats)