0Pricing
Data Science Academy · Ders

Minimum, Maksimum ve Çeyreklikler

Aralığı ve yüzdelik dilimleri okuma

Minimum, Maksimum ve Çeyreklikler, CoddyKit'te ücretsiz bir Data Science Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 3. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Data Science Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Data Science Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.

Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.

The Edges of Your Data

Center and spread leave out the extremes. Knowing the smallest and largest values frames the range your data can possibly take. 🔭

Min and Max

The min is the lowest value and the max is the highest. They are your first guard against typos like a negative age or an impossible price.

df["age"].min(), df["age"].max()

The Range

Subtract min from max and you get the range, the total width of your data. It is simple but easily wrecked by a single extreme value.

Splitting Sorted Data

Sort your values and cut them into four equal parts. The three cut points are your quartiles, and they describe the data far more robustly.

Q1, the First Quartile

The first quartile Q1 is the 25th percentile. One quarter of your values fall below it, marking the bottom of the bulk.

Q2 Is the Median

The second quartile Q2 is the 50th percentile, which is exactly the median you already met. Half the data sits on each side of it.

Q3, the Third Quartile

The third quartile Q3 is the 75th percentile. Three quarters of values fall below it, so only the top slice lies above.

Asking for a Percentile

The quantile method gives you any cut point you want. Pass 0.25 for Q1 or 0.75 for Q3 directly on a column.

df["score"].quantile(0.75)

The Interquartile Range

Subtract Q1 from Q3 and you have the IQR, the spread of the middle half. It ignores the extremes, so outliers cannot inflate it.

The Five-Number Summary

Min, Q1, median, Q3, and max form the five-number summary. Together they sketch the full shape of a distribution in just five values.

Already in describe

You do not compute quartiles by hand. The describe output lists the 25, 50, and 75 percent rows for every numeric column.

df.describe()

Quick Check

You want a spread measure that ignores extreme values entirely.

Recap: Range and Quartiles

You can now read the edges with min and max and the inner structure with quartiles and IQR. Five numbers describe a whole distribution. 📊

Sıkça Sorulan Sorular

“Minimum, Maksimum ve Çeyreklikler” dersi ücretsiz mi?

Evet — “Minimum, Maksimum ve Çeyreklikler” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Data Science Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Data Science Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.

“Minimum, Maksimum ve Çeyreklikler” dersinde ne öğreneceğim?

Aralığı ve yüzdelik dilimleri okuma Data Science Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.

Data Science Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?

Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Data Science Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 3. dersidir.

“Minimum, Maksimum ve Çeyreklikler” dersi ne kadar sürer?

Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.

Bu Data Science Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?

Evet. Her Data Science Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.

Bu kursun tüm dersleri

  1. Ortalama, Medyan ve Mod
  2. Yayılım: Varyans ve Standart Sapma
  3. Minimum, Maksimum ve Çeyreklikler
  4. Aykırı Değerler ve Anlamları
← Data Science Academy Sayfasına Dön