Veri Bilimi Okulu – Veriye Dair Her Şey

Pandas DataFrame’lerini SQL ile Sorgulamak: DuckDB, query() ve Ötesi
Önceki yazımızda pandas’ın veritabanlarıyla nasıl konuştuğunu (ADBC sürücüleri) gördük. Peki ya tersi? Elimizde zaten bir DataFrame var ve onu doğrudan SQL ile sorgulamak istiyoruz — filtreleme (filtering), dönüştürme (transformation), toplulaştırma (aggregation), birleştirme (join). Bu mümkün mü? Hem de fazlasıyla. Bu yazıda pandas sql kullanımı konusunda mevcut yolları öğreneceğiz, hangisinin hangi durumda en iyi olduğunu göreceğiz ve gerçek örneklerle deneyeceğiz. Spoiler: 2026’da herkesin konuştuğu cevap DuckDB ama tek seçenek o değil. Pandas’ın kendi query() ve eval() metodları, eski klasik pandasql paketi de hâlâ hayatta. Hepsine sırayla bakalım. Önce Hızlı Bir Karar Tablosu Araç SQL Tam Desteği Hız Kurulum Ne Zaman? df.query()…
Erkan ŞİRİN| 17 Mayıs 2026

Pandas SQL: ADBC (Arrow Database Connectivity)
Eğer veri analizinde pandas ile SQL veritabanları arasında köprü kuran biriyseniz, muhtemelen pd.read_sql() ve df.to_sql() çağrılarınızın kaplumbağa hızında çalıştığı, hatta veri tiplerinin (data types) yolda kaybolduğu anlar yaşamışsınızdır. İyi haber: pandas 2.2 ile birlikte gelen ADBC (Arrow Database Connectivity) sürücü desteği, bu hikayeyi tamamen değiştiriyor [1][2]. Bu yazıda yeni özelliği baştan sona inceleyeceğiz, neden bu kadar heyecanlı olmamız gerektiğini göreceğiz ve örneklerle pratik kullanımı yapacağız. Önce Hızlı Bir Bağlam: Pandas SQL Tarihçesi Pandas, uzun zamandır SQL veritabanlarıyla konuşabiliyor; ama bu konuşma genellikle SQLAlchemy köprüsü üzerinden yapılıyordu. SQLAlchemy harika bir kütüphane ama bir sorunu var: veritabanından gelen verileri satır satır (row-wise)…
Erkan ŞİRİN| 17 Mayıs 2026

Data Contracts (Veri Sözleşmeleri) Nedir?
Sabah 08:30. Kahveni henüz almışsın, bilgisayarı açıyorsun. Slack’te kırmızı bildirimler, e-postada patron mesajları. Dashboard (gösterge paneli) açılmıyor ya da en kötüsü açılıyor ama rakamlar saçma. ETL gece sessiz sedasız hata alıp durmuş. Tablolar boş. Ve patronun sana bakışı şunu söylüyor: “Bu raporlara hiç güvenmeyelim mi?” Bu manzara veri mühendisliği dünyasında o kadar yaygın ki, neredeyse sektörün ortak şakası haline gelmiş. Ama o sabahları yaşayanlar için hiç komik değil. Sorunu araştırıyorsun, 30 dakika sonra gerçeği öğreniyorsun: upstream (kaynak taraftaki) uygulama geliştiricisi bir tablo şemasını (schema) değiştirmiş. Sütun adını rename etmiş, yeni bir alan eklemiş ya da bir alanı sessizce kaldırmış. Kimseye…
Erkan ŞİRİN| 22 Şubat 2026

Uçtan Uca Bir Data Engineering Projesi: Gerçek Hayat Simülasyonu
Veri mühendisliği son yılların en heyecan verici ve dinamik alanlarından biri. Ancak kitaplar, videolar ve online kurslar kadar önemli bir şey daha var: gerçek dünya deneyimi. Biz de yoğun bir VBO Data Engineering Bootcamp‘inde tam olarak bunu yaşadık. Bu yazıda sizlere, bu süreçte uçtan uca nasıl profesyonel bir veri mühendisliği projesi geliştirdiğimizi paylaşmak istiyorum. 1. Yolculuk Başlıyor: İş Gereksinimlerini Anlamak Her projenin temeli doğru tanımlanmış iş ihtiyaçlarıyla başlar. Biz de işe, projemizin iş gereksinimlerini analiz ederek başladık. Bu aşamada, veriden nasıl değer üretileceğini, hangi metriklerin takip edilmesi gerektiğini, kullanıcı ihtiyaçlarının neler olduğunu net bir şekilde ortaya koyduk. 2. Altyapıyı Sıfırdan…
Cemal| 22 Temmuz 2025

Python dataclass
Veri sınıflarının Python’da nasıl çalıştığını ve neden geleneksel sınıflara göre daha avantajlı olduklarını hiç merak ettiniz mi? Bu blog yazısı, Python’daki veri sınıflarının (dataclasses) hızlı bir rehberini sunacak. Veri sınıflarını nasıl kullanacağınızı, beraberinde gelen özel özellikleri, geleneksel bir sınıf oluşturmaktan neden daha hızlı olduklarını ve verilerinizi modelleme konusunda size nasıl daha fazla işlevsellik sağladıklarını örneklerle göstereceğim. Başlamak için, dataclasses modülünden dataclass‘ı içe aktaracağız. Bu, Python’da veri sınıflarını kolayca oluşturmamızı sağlayacak. Python Geleneksel Sınıf ile Veri Saklama Öncelikle, veri saklamak için geleneksel bir sınıfı nasıl oluşturacağımızı göstereyim. Diyelim ki, sadece bazı verileri tutmasını istediğimiz bir Meyve sınıfı oluşturmak istiyoruz. Python Bu,…
Erkan ŞİRİN| 26 Haziran 2025

dbt (DataBuildTool) ile Veri Analitiği Yolculuğunda Yeni Bir Dönem
Yeniden merhaba! Hemen hemen her yazımızda veri analitiğinin, karmaşık ve dinamik bir süreç olduğuna değiniyoruzdur. Büyük veri setleri, farklı kaynaklardan gelen veri çeşitliliği ve hızla değişen iş gereksinimleri, veri analistlerine ve mühendislerine zorlayıcı bir ortam yaratıyor. Geleneksel veri yapıları ve analitik yöntemler, bu hızlı değişime ayak uydurmakta zorlanırken ve süreçler zaman alıcı ve karmaşık hale geliyor. Bu yazıda bu zorluklarla başa çıkmak ve veri analitiği süreçlerini modernleştirmek için tasarlanmış dbt üzerine konuşacağız.🤩 dbt veya “data build tool”, analitik kodların modülarize edilmesini ve merkezileştirilmesini sağlayan bir araçtır. Temel amacı, veri ekiplerine veri setlerini hazırlama, işleme ve belirli analitik sorulara cevap bulma…
Elif Sinem AKTAŞ| 12 Aralık 2023

Veri Bilimi

Daha fazla veri bilimi makalesi görün

Spark ML Custom Transformer YazmaBu yazımızda Spark ML Custom Transformer yazacağız. Spark’ın makine öğrenimi kütüphanesi (MLlib), veri bilimcilere ve makine öğrenimi mühendislerine…Erkan ŞİRİN 1 Ağustos 2024
Cv2 İle Yüz Tanıma ve BelirlemeYüz belirleme ya da nesne tanıma, derin öğrenmenin gelişmesi ve ciddi çalışmaların literatüre katılmasıyla son zamanlarda önemli bir…Utku Kubilay ÇINAR 1 Eylül 2019
Veri Bilimci Kimdir? – Data Scientist Kimdir?Bilgi teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte veri edinme, saklama, iletme ve işleme maliyetleri oldukça düşmüştür. Gün geçtikçe birim depolama maliyetleri…Erkan ŞİRİN 28 Ağustos 2016
Python ile Makine Öğrenmesine Giriş Pandas KütüphanesiMerhabalar, Makine Öğrenmesine Giriş Serisi’nin İlk kütüphanesi Pandas’tan bahsedeceğim bu gün, serinin devamında numpy, matplotlib, scikit-learn vs. gibi…Yunus Emre GÜNDOĞMUŞ 25 Ağustos 2018
İstatistik

Daha fazla istatistik makalesi görün

LightGBMLightGBM diğer boosting algoritmaları ile karşılaştırıldığında yüksek işlem hızı, büyük verileri işleyebilmesi, daha az kaynak(RAM) kullanımı, yüksek tahmin…Emre Rıdvan Muratlar 29 Nisan 2020
Python SQL Server BağlantısıHepimizin bildiği gibi en yaygın kullanılan veri tabanlarından birisi de Microsoft SQL Server’dır. Bu yazımızda veri bilimi çalışmalarında…Erkan ŞİRİN 28 Ocak 2017

VBO Video İçerikleri

R Shiny ile FIFA 19 Dashboard Tasarlamak

MLOps Bootcamp öğrencilerimizden Cemal Cici deneyimlerini ve düşüncelerini sizlerle paylaştı

Kubernetes Ortamında Data Engineering

Google Cloud’da Data Engineer Olmak

AI Projelerinde Data Engineering
Uygulama Araçları

Daha fazla uygulama araçları makalesi görün

Sahte Haberlerin Belirlenmesi“A lie gets halfway around the world before the truth has a chance to get its pants on.”…Eyüp Kaan Ülgen 24 Ekim 2019
Apache Kafka Exactly-Once Semantics: Mesajlar Ne Kaybolsun, Ne Tekrar Etsin!Bu yazıda sizlerle Apache Kafka’nın en kritik ve en çok yanlış anlaşılan özelliklerinden biri olan exactly-once semantics (tam…Erkan ŞİRİN 13 Ekim 2025
Pratik Bilgiler, Pratik Komutlar: Python PandasMerhabalar bu yazımızda Python Pandas ile pratik bilgiler ve komutları paylaşıyor olacağım. Pandas dataframe tarih (date) filtreleme Dataframe…Erkan ŞİRİN 26 Ağustos 2020
Kendi Knime Eklentinizi Oluşturma Rehberi: Node İşlevinin Kodlanması [3. Bölüm]Merhaba, Kendi Knime Eklentinizi Oluşturma Rehberi serimin son bölümüne ulaştık. Daha önceki bölümlerde geliştirme ortamının hazırlanmasından ve geliştirmekte…Gökhan Gerdan 13 Mart 2020

Anasayfa

VBO Video İçerikleri