UYGULAMALI VERİ ANALİZİ DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ

Kodu	Dersin Adı	Yarıyıl	Süresi(T+U)	Kredisi	AKTS Kredisi
BST305	UYGULAMALI VERİ ANALİZİ	5	6	3	5

DERS BİLGİLERİ
Dersin Öğretim Dili :	Türkçe
Dersin Düzeyi	LİSANS, TYY: + 6.Düzey, EQF-LLL: 6.Düzey, QF-EHEA: 1.Düzey
Dersin Türü	Zorunlu
Dersin Veriliş Şekli	-
Dersin Koordinatörü	Dr.Öğr.Üyesi BANU KAYINOVA
Dersi Veren Öğretim Üyesi/Öğretim Görevlisi
Ders Ön Koşulu	Yok

AMAÇ VE İÇERİK
Amaç:	Bu dersin amacı, öğrencilere ham veriyi anlamlı bilgilere dönüştürme sürecini uçtan uca uygulamalı olarak öğretmektir. Öğrencilerin; veri temizleme, keşifsel veri analizi (EDA), temel istatistiksel yöntemlerin uygulanması ve verilerin görselleştirilmesi konularında yetkinlik kazanmaları hedeflenmektedir. Ders sonunda öğrencinin, gerçek dünya veri setlerini kullanarak karar destek süreçlerine katkı sağlayacak analiz raporları hazırlayabilmesi amaçlanır.
İçerik:	Uygulamalı veri analizi dersinin içeriği; veri analitiği yaşam döngüsü, veri toplama yöntemleri ve veri tiplerinin tanıtılmasıyla başlamaktadır. Uygulama aşamasında; eksik veya hatalı verilerin ayıklanması, aykırı değer analizi ve veri normalizasyonu gibi ön işleme adımları ele alınmaktadır. Ders boyunca, Python (Pandas, NumPy) veya benzeri araçlar kullanılarak betimsel istatistiklerin hesaplanması, değişkenler arasındaki ilişkilerin (korelasyon) incelenmesi ve Matplotlib/Seaborn gibi kütüphanelerle profesyonel grafiklerin oluşturulması süreçleri projeler üzerinden yürütülmektedir. Ayrıca, temel hipotez testleri ve basit regresyon modelleriyle veriden tahminleme yapma yöntemleri pratik düzeyde incelenmektedir.

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI (Öğrenciler, bu dersi başarı ile tamamladıklarında aşağıda belirtilen bilgi, beceri ve/veya yetkinlikleri gösterirler.)
Farklı kaynaklardan (CSV, Excel, SQL vb.) veri aktarımı yapar ve veri setinin yapısını analiz eder.
Analiz öncesinde ham veriyi temizler, eksik verileri yönetir ve veriyi analize hazır hale getirir.
Değişkenler arasındaki ilişkileri istatistiksel yöntemlerle ve görsel tekniklerle tespit eder.
Veri setindeki örüntüleri ve eğilimleri grafikler (histogram, scatter, box-plot) yardımıyla etkili bir şekilde sunar.
Elde edilen analiz bulgularını yorumlayarak iş ihtiyacına yönelik sonuç raporları hazırlar.

HAFTALIK DERS KONULARI VE ÖNGÖRÜLEN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
Hafta	Ön Hazırlık	Konular	Yöntem
1	-	Veri Analizine Giriş: Analiz Adımları ve Araçların Kurulumu	-
2	Kitap-Ders Notu Okuma	Veri Yapıları ve Manipülasyonu: Tablolarla Çalışma	Uygulama, Analiz
3	Kitap-Ders Notu Okuma	Veri Temizleme: Eksik Veri ve Tip Dönüşümleri	Uygulama, Analiz
4	Kitap-Ders Notu Okuma	Betimsel İstatistik: Ortalama, Medyan ve Standart Sapma Hesaplama	Uygulama, Analiz
5	Kitap-Ders Notu Okuma	Keşifsel Veri Analizi (EDA): Veriyi Tanıma ve Özetleme	Uygulama, Analiz
6	Kitap-Ders Notu Okuma	Aykırı Değer (Outlier) Analizi ve Veri Filtreleme Teknikleri	Uygulama, Analiz
7	Kitap-Ders Notu Okuma	Veri Görselleştirme - I: Dağılım ve Karşılaştırma Grafikleri	Uygulama, Analiz
8	Kitap-Ders Notu Okuma	Veri Görselleştirme - II: Zaman Serileri ve İlişki Grafikleri	Uygulama, Analiz
9	Kitap-Ders Notu Okuma	Kategorik Veri Analizi ve Gruplandırma (Pivot) İşlemleri	Uygulama, Analiz
10	-	ARA SINAV	-
11	Kitap-Ders Notu Okuma	Değişken İlişkileri: Korelasyon Analizi Uygulamaları	Uygulama, Analiz
12	Kitap-Ders Notu Okuma	Örneklem Seçimi ve Temel Hipotez Testleri	Uygulama, Analiz
13	Kitap-Ders Notu Okuma	Basit Lineer Regresyon ile Tahminleme Uygulaması	Uygulama, Analiz
14	Kitap-Ders Notu Okuma	Veri Hikayeleştirme ve Analiz Raporu Hazırlama Teknikleri	Uygulama, Analiz
15	-	Genel Uygulama Tekrarı ve Final Projesi Hazırlığı	-
16	-	FİNAL	-
17	-	FİNAL	-

KAYNAKLAR
Atalay, M. (Ed.). (2023). İşletme Uygulamalarıyla Veri Analizi. Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.
Öğretim elemanı tarafından sağlanacak ders notları.

ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME
Yarıyıl İçi Yapılan Çalışmaların Ölçme ve Değerlendirmesi	Etkinlik Sayısı	Katkı Yüzdesi	Açıklama	Sınav Yapılma Şekli

(0) Etkisiz	(1) En Düşük	(2) Düşük	(3) Orta	(4) İyi	(5) Çok İyi
0	1	2	3	4	5

BİLGİ
Kuramsal
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Bilişim sistemleri, yazılım geliştirme, programlama ve web teknolojilerinin temel kavramlarını, kuramlarını ve yaklaşımlarını yorumlar.					4
2	Veri bilimi, yapay zekâ, bulut bilişim ve siber güvenlik dâhil olmak üzere bilişim sistemleri yönetimi ve proje süreçlerinin kuramsal temellerini analiz eder.						5

BİLGİ
Olgusal
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Yazılım geliştirme, veri bilimi, ağ teknolojileri, web uygulamaları ve donanım–yazılım etkileşimi gibi bilişim alanlarının temel kavramlarını ve olgularını açıklar.					4
2	Kurumsal bilgi sistemleri, bulut bilişim, yapay zekâ, siber güvenlik ve proje yönetimi alanlarındaki temel kuram ve yaklaşımları tanımlar.					4

BECERİLER
Bilişsel
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Bilişim teknolojileri, yazılım geliştirme ve veri yapıları alanlarında edindiği bilgileri kullanarak karmaşık problemleri analiz eder ve uygun çözüm yöntemlerini belirler.						5
2	Bulut bilişim, yapay zekâ, siber güvenlik ve proje yönetimi konularındaki verileri eleştirel bir bakış açısıyla değerlendirerek bilişim sistemlerinin stratejik planlamasına yönelik çıkarımlar yapar.						5

BECERİLER
Uygulamalı
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Programlama dilleri, veri tabanı yönetimi, algoritmalar ve web teknolojilerini kullanarak işlevsel yazılım ve web uygulamaları geliştirir.						5
2	Bulut bilişim, kurumsal bilgi sistemleri ve proje yönetimi araçlarını kullanarak bilişim projelerini planlar, uygular ve sonuçlarını değerlendirir.						5

YETKİNLİKLER
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Bilişim projelerini bağımsız olarak planlar, yürütür ve tamamlar; süreçte ortaya çıkan teknik ve yönetimsel sorumlulukları üstlenir.						5
2	Yazılım geliştirme ve bilgi sistemleri projelerinde ekip içinde etkin rol alır, gerektiğinde liderlik yaparak proje hedeflerine ulaşılmasını sağlar.						5

YETKİNLİKLER
Öğrenme Yetkinliği
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Bilişim teknolojilerindeki yenilikleri ve yazılım geliştirme trendlerini sürekli izler, mesleki bilgi ve becerilerini güncel tutar.						5
2	Kendi öğrenme süreçlerini değerlendirir, eksikliklerini belirler ve kişisel gelişimi için bağımsız olarak yeni öğrenme fırsatları oluşturur.						5

YETKİNLİKLER
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Teknik ve teknik olmayan paydaşlara bilişim projelerini açık, anlaşılır ve ikna edici bir şekilde sunar; yazılı ve sözlü iletişim kanallarını etkin kullanır.						5
2	Farklı disiplinlerden ve kültürel arka planlardan gelen ekiplerle iş birliği yaparak bilişim projelerinde etkili katkı sağlar.						5

YETKİNLİKLER
Alana Özgü Yetkinlik
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Bilişim sistemleri, yazılım geliştirme ve veri yönetimi süreçlerinde mesleki etik ilkelere ve uluslararası standartlara uygun davranır.						5
2	Bilişim sistemleri ve teknolojileri alanında güncel araç, yöntem ve yaklaşımları kullanarak çözüm üretir ve yenilikçi projeler geliştirir.						5

DERSİN İŞ YÜKÜ VE AKTS KREDİSİ
Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri İş Yükü
Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri	Etkinlik(hafta sayısı)	Süresi(saat sayısı)	Toplam İş Yükü
Ders	14	6	84
Derse Ön Hazırlık ve Ders Sonrası Pekiştirme	14	1	14
Arazi Çalışması	0	0	0
Grup Çalışması / Ödevi	0	0	0
Laboratuvar	0	0	0
Okuma	10	1	10
Ödev	6	2	12
Proje Hazırlama	0	0	0
Seminer	0	0	0
Staj	0	0	0
Teknik Gezi	0	0	0
Web Tab. Öğrenme	0	0	0
Uygulama	0	0	0
Yerinde Uygulama	0	0	0
Mesleki Faaliyet	0	0	0
Sosyal Faaliyet	0	0	0
Tez Hazırlama	0	0	0
Alan Çalışması	0	0	0
Rapor Yazma	0	0	0
Final Sınavı	1	1	1
Final Sınavı Hazırlığı	5	1	5
Ara Sınav	1	1	1
Ara Sınav Hazırlığı	5	1	5
Kısa Sınav	0	0	0
Kısa Sınav Hazırlığı	0	0	0
TOPLAM	56	0	132