{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "source": [ "# Zorluk: Veri Bilimi Hakkında Metin Analizi\n", "\n", "Bu örnekte, geleneksel bir veri bilimi sürecinin tüm adımlarını kapsayan basit bir alıştırma yapacağız. Herhangi bir kod yazmanıza gerek yok, sadece aşağıdaki hücrelere tıklayarak onları çalıştırabilir ve sonucu gözlemleyebilirsiniz. Bir zorluk olarak, bu kodu farklı verilerle denemeniz teşvik edilmektedir.\n", "\n", "## Amaç\n", "\n", "Bu derste, Veri Bilimi ile ilgili farklı kavramları tartıştık. Şimdi, **metin madenciliği** yaparak daha fazla ilgili kavram keşfetmeye çalışalım. Veri Bilimi hakkında bir metinle başlayacağız, bu metinden anahtar kelimeleri çıkaracağız ve ardından sonucu görselleştirmeye çalışacağız.\n", "\n", "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 sürecindeki ilk adım, 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", "