{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "source": [ "# Zorluk: Veri Bilimi Hakkında Metin Analizi\n", "\n", "Bu örnekte, geleneksel bir veri bilimi sürecinin tüm adımlarını içeren basit bir egzersiz yapalım. Herhangi bir kod yazmanıza gerek yok, sadece aşağıdaki hücrelere tıklayarak onları çalıştırabilir ve sonucu gözlemleyebilirsiniz. Bir zorluk olarak, bu kodu farklı verilerle denemeniz teşvik edilir.\n", "\n", "## Amaç\n", "\n", "Bu derste, Veri Bilimi ile ilgili farklı kavramlar üzerinde durduk. Bazı **metin madenciliği** yaparak daha fazla ilgili kavram keşfetmeye çalışalım. Veri Bilimi hakkında bir metinle başlayacağız, ondan anahtar kelimeler çıkaracağız ve ardından sonucu görselleştirmeye çalışacağız.\n", "\n", "Bir metin olarak, Wikipedia'daki Veri Bilimi sayfasını kullanacağım:\n" ], "metadata": {} }, { "cell_type": "markdown", "source": [], "metadata": {} }, { "cell_type": "code", "execution_count": 62, "source": [ "url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Data_science'" ], "outputs": [], "metadata": {} }, { "cell_type": "markdown", "source": [ "## Adım 1: Veriyi Alma\n", "\n", "Her veri bilimi sürecinin ilk adımı veriyi almaktır. Bunu yapmak için `requests` kütüphanesini kullanacağız:\n" ], "metadata": {} }, { "cell_type": "code", "execution_count": 63, "source": [ "import requests\r\n", "\r\n", "text = requests.get(url).content.decode('utf-8')\r\n", "print(text[:1000])" ], "outputs": [ { "output_type": "stream", "name": "stdout", "text": [ "\n", "\n", "\n", "\n", "Data science - Wikipedia\n", "