# Python Analytics - Gelişmiş Analiz ve ML (Data Analytics)

> groupby, merge, pivot_table, apply/map, Plotly, Scikit-Learn (regresyon, sınıflandırma, clustering), train/test split, metrikler, Jupyter, Google Colab

- 20 mülakat soruları
- Senior
- [Mülakat Soruları: Data Analytics](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari.md)

## 1. Pandas Series üzerinde apply() ve map() metodları arasındaki temel fark nedir?

**Cevap**

map() metodu, bir Series'teki her değeri bir sözlük veya fonksiyon kullanarak yeni bir değere eşlemek için tasarlanmıştır ve yalnızca Series üzerinde çalışır. Buna karşılık, apply() daha esnektir: bir Series üzerinde eleman bazında veya bir DataFrame üzerinde satır/sütun bazında bir fonksiyon uygulayabilir. Bir Series üzerindeki basit değerden değere dönüşümler için map() genellikle daha hızlı ve daha okunabilirdir.

## 2. Farklı sütunlarda birden fazla toplama fonksiyonuyla verileri aynı anda toplamak için hangi Pandas metodu kullanılmalıdır?

**Cevap**

agg() (veya aggregate()) metodu, tek bir işlemde farklı sütunlara farklı toplama fonksiyonları uygulamayı sağlar. Anahtarları sütun adları ve değerleri uygulanacak fonksiyonlar olan bir sözlüğü kabul eder. Bu yaklaşım, bireysel fonksiyonlarla birden fazla groupby çağrısını zincirlemekten daha verimli ve okunabilirdir.

## 3. Pandas'ta merge() ve join() arasındaki fark nedir?

**Cevap**

merge(), on, left_on/right_on parametreleri veya indeksleri kullanarak iki DataFrame'i belirli sütunlarda birleştiren daha esnek bir fonksiyondur. join(), varsayılan olarak indeksler üzerinde birleştirme yapan bir DataFrame metodudur ve basit indeks tabanlı birleştirmeler için daha özlüdür. İndeks olmayan sütunlardaki karmaşık birleştirmeler için, birleştirme sütunları üzerinde daha fazla kontrol sunan merge() tercih edilir.

## 17 soru daha mevcut

- Birden fazla toplama fonksiyonu belirterek pivot_table() ile pivot tablo nasıl oluşturulur?
- apply() ile karşılaştırıldığında groupby() bağlamında transform()'un amacı nedir?

Ücretsiz kaydol: https://sharpskill.dev/tr/login

## Diğer Data Analytics mülakat konuları

- [Google Sheets - Temeller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/google-sheets-basics.md): 20 soru, Junior
- [Google Sheets - Gelişmiş Formüller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/google-sheets-advanced.md): 20 soru, Junior
- [SQL - Temeller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/sql-basics.md): 25 soru, Junior
- [SQL - Toplama ve Gruplama](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/sql-aggregations.md): 20 soru, Junior
- [SQL - Join İşlemleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/sql-joins.md): 20 soru, Junior
- [BigQuery - Temeller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/bigquery-fundamentals.md): 20 soru, Junior
- [Data Cleaning - Veri temizleme](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/data-cleaning.md): 20 soru, Junior
- [KPI'lar ve İş Metrikleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/kpis-metrics.md): 20 soru, Junior
- [Tanımlayıcı İstatistik](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/descriptive-statistics.md): 20 soru, Junior
- [Zapier ve No-Code otomasyonu](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/zapier-automation.md): 20 soru, Junior
- [Veri Görselleştirme İlkeleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/data-viz-principles.md): 20 soru, Junior
- [Python & Pandas - Temeller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/python-pandas-basics.md): 20 soru, Junior
- [Google Sheets - Otomatik Panolar](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/google-sheets-dashboards.md): 20 soru, Mid-Level
- [SQL - Alt Sorgular ve CTE'ler](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/sql-subqueries-ctes.md): 20 soru, Mid-Level
- [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/sql-window-functions.md): 20 soru, Mid-Level
- [BigQuery - Gelişmiş Özellikler](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/bigquery-advanced.md): 20 soru, Mid-Level
- [Data Modeling](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/data-modeling.md): 20 soru, Mid-Level
- [Funnel ve Dönüşüm Analizi](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/funnel-analysis.md): 20 soru, Mid-Level
- [Cohort ve Retention Analizi](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/cohort-retention.md): 20 soru, Mid-Level
- [Google Tag Manager ve Tracking](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/gtm-tracking.md): 20 soru, Mid-Level
- [API'ler ve Webhook'lar](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/apis-webhooks.md): 20 soru, Mid-Level
- [dbt - Temeller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/dbt-fundamentals.md): 20 soru, Mid-Level
- [AB Testing ve Uygulamalı İstatistik](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/ab-testing.md): 20 soru, Mid-Level
- [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/looker-studio.md): 20 soru, Mid-Level
- [Power BI - Temeller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/power-bi-fundamentals.md): 20 soru, Mid-Level
- [SQL - Gelişmiş Analitik Sorgular](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/sql-advanced-analytics.md): 20 soru, Senior
- [dbt - Gelişmiş Özellikler](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/dbt-advanced.md): 20 soru, Senior
- [Power BI - DAX ve Gelişmiş Dashboard'lar](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/power-bi-dax.md): 20 soru, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/python-analytics-advanced