VERİ ANALİTİĞİ II DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ

Kodu	Dersin Adı	Yarıyıl	Süresi(T+U)	Kredisi	AKTS Kredisi
YBS316	VERİ ANALİTİĞİ II	6	3	3	8

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 DİDEM TETİK KÜÇÜKELÇİ
Dersi Veren Öğretim Üyesi/Öğretim Görevlisi
Ders Ön Koşulu	Yok

AMAÇ VE İÇERİK
Amaç:	Dersin amacı; öğrencilere farklı türdeki problemleri çözebilmek için basit temel algoritmalar geliştirebilmeyi ve bu algoritmaları bilgisayar ortamında gerçekleyebilmek amacıyla programlamayı ve programlamanın temel yapılarını güncel bir programlama dili (Python) üzerinden öğretmek; böylelikle öğrencilerin birer veri bilimcisi gibi düşünebilmelerini sağlamak.
İçerik:	Dersin içeriği, algoritma ve programlama kavramları, değişkenler, veri tipleri, giriş ve çıkış deyimleri, diziler, listeler, sözlükler, fonksiyonlar, dosya işlemleri ve Veri analitiği aracı olarak Python dili kullanılmasıdır.

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI (Öğrenciler, bu dersi başarı ile tamamladıklarında aşağıda belirtilen bilgi, beceri ve/veya yetkinlikleri gösterirler.)
Günlük hayatta karşılaşılan problemlerin çözümü için algoritma geliştirir. {geliştirme}
Python programlama dilinin sunmuş olduğu fonksiyonları değerlendirir. {değerlendirme}
Python programlama dili ile algoritmalar tasarlar. {tasarı}
Algoritmaların kullanılabilirliğini test eder. {test}
Küresel, kültürel, sosyal, çevresel ve ekonomik faktörlerin yanı sıra halk sağlığı, güvenliği ve refahı göz önünde bulundurularak belirlenen ihtiyaçları karşılayan çözümler üretmek için makine öğrenmesi tasarımını uygulayabilir.{Uygulama}

HAFTALIK DERS KONULARI VE ÖNGÖRÜLEN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
Hafta	Ön Hazırlık	Konular	Yöntem
1	-	Ders Bilgisi (Syllabus) ve Veri Analitiğine Genel Bakış, Çalışma Gruplarının Belirlenmesi (Son tarih:22.03.2022), Sürdürülebilirlik konusu	Anlatım, Örnek Çözümü, Uygulama
2	Örnek Olay İncelemesi, Ödev	Python Dili’ne Giriş ve Alıştırmalar I, Sürdürülebilirlik:Amaç-1,2,3	Anlatım, Örnek Çözümü, Uygulama
3	Örnek Olay İncelemesi, Ödev	Python Dili’ne Giriş ve Alıştırmalar II, Sürdürülebilirlik:Amaç-4,5	Anlatım, Örnek Çözümü, Uygulama
4	Örnek Olay İncelemesi, Ödev	Python ile Veri Anlama ve Veri Önişleme, Sürdürülebilirlik:Amaç-6,7	Anlatım, Örnek Çözümü, Uygulama
5	Örnek Olay İncelemesi, Ödev	Python ile Veri Görselleştirme, Sürdürülebilirlik:Amaç-8,9,10	Anlatım, Örnek Çözümü, Uygulama
6	Örnek Olay İncelemesi, Ödev	Python ile Kümeleme (Clustering), Sürdürülebilirlik:Amaç-11,12,13	Anlatım, Örnek Çözümü, Uygulama
7	Örnek Olay İncelemesi, Ödev	Konuların Gözden Geçirilmesi ve Sınıf-içi Tartışma, Sürdürülebilirlik:Amaç-14,15,16	Sınıf-içi Tartışma için Okunması Gereken Makale: Kartal, E., Balaban, M. E. ve Bayraktar, B. (2021). Küresel COVID-19 Salgınının Dünyada ve Türkiye’de Değişen Durumu ve Kümeleme Analizi. İstanbul Tıp Fakültesi Dergisi, 84(1), 9-19. doi:10.26650/IUITFD.2020.0077
8	-	ARA SINAV	-
9	Örnek Olay İncelemesi, Ödev	Python ile Vak’a Grup Çalışması 1: Basit ve Çok Değişkenli Regresyon	Öğrenci Sunumları: Algoritmanın Anlatılması ve Örnek Bir Vak’anın Python ile Çözümü
10	Örnek Olay İncelemesi, Ödev	Python ile Vak’a Grup Çalışması 2: k-En Yakın Komşu Algoritması	Öğrenci Sunumları: Algoritmanın Anlatılması ve Örnek Bir Vak’anın Python ile Çözümü
11	Örnek Olay İncelemesi, Ödev	Python ile Vak’a Grup Çalışması 3: Naive Bayes Algoritması	Öğrenci Sunumları: Algoritmanın Anlatılması ve Örnek Bir Vak’anın Python ile Çözümü
12	Örnek Olay İncelemesi, Ödev	Python ile Vak’a Grup Çalışması 4: Karar Ağaçları	Öğrenci Sunumları: Algoritmanın Anlatılması ve Örnek Bir Vak’anın Python ile Çözümü
13	Örnek Olay İncelemesi, Ödev	Python ile Vak’a Grup Çalışması 5: Topluluk Öğrenmesi (Rastgele Orman Algoritması)	Öğrenci Sunumları: Algoritmanın Anlatılması ve Örnek Bir Vak’anın Python ile Çözümü
14	Örnek Olay İncelemesi, Ödev	Python ile Vak’a Grup Çalışması 6: Yapay Sinir Ağları	Öğrenci Sunumları: Algoritmanın Anlatılması ve Örnek Bir Vak’anın Python ile Çözümü
15	Örnek Olay İncelemesi, Ödev	Genel Konu Tekrarı	Anlatım, Örnek Çözümü, Uygulama
16	-	FİNAL	-
17	-	FİNAL	-

KAYNAKLAR
Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques and Applications in Python 1st Edition by Galit Shmueli , Peter C. Bruce, Peter Gedeck, Nitin R. Patel.
Editörler: Balaban M.E., Kartal, E., “Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi Temel Kavramlar, Algoritmalar, Uygulamalar”, Çağlayan Kitapevi, İSTANBUL, 2019.
Editörler: Balaban, M.E., Kartal E., “R ile Veri Madenciliği Uygulamaları”, Çağlayan Kitapevi, Ağustos 2016.
M. Erdal Balaban & Elif Kartal, “Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi, Temel Algoritmaları ve R Dili ile Uygulamaları”, İkinci Baskı, Çağlayan Kitapevi, 2018.

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

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

KNOWLEDGE
Theoretical
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Define concepts such as management, manager and leader.					4
2	Analyze the accuracy, reliability and validity of the new information obtained from the data.						5

KNOWLEDGE
Factual
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Report the obtained data.						5
2	Prepare software and projects related with the field.						5

SKILLS
Cognitive
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Use the appropriate resources for data analysis related with the field.						5
2	Analyze the work processes.						5

SKILLS
Practical
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Manage projects as part of a team.						5
2	Apply the material, techniques and analyzes in relation with the subject for project and work flows.						5

OCCUPATIONAL
Autonomy & Responsibility
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Fulfill responsibility with a focus on result in individual and team studies.						5

OCCUPATIONAL
Learning to Learn
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Recognizes what he/she knows about his/her field or not.						5
2	Act the theoretical knowledge in real life with learning to learn approach.					4
3	Apply different methods and techniques with an innovative approach in his/her research.						5

OCCUPATIONAL
Communication & Social
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Apply the results obtained in accordance with voluntarism and social responsibility projects.						5
2	Establish a healthy contact with colleagues				3
3	Share the analyzes and obtained results with colleagues.				3
4	Cooperate with colleagues at international level with the help of foreign language competency.					4

OCCUPATIONAL
Occupational and/or Vocational
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Behave in accordance with ethical values regarding the collection, analysis and reporting of data.					4
2	Participate the design of work processes and systems with full quality.						5
3	Cooperate with other employees for the continuation of sustainability in the profession.				3

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	3	42
Derse Ön Hazırlık ve Ders Sonrası Pekiştirme	13	3	39
Arazi Çalışması	0	0	0
Grup Çalışması / Ödevi	7	4	28
Laboratuvar	0	0	0
Okuma	0	0	0
Ödev	0	0	0
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	14	2	28
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	7	5	35
Ara Sınav	1	1	1
Ara Sınav Hazırlığı	7	4	28
Kısa Sınav	0	0	0
Kısa Sınav Hazırlığı	0	0	0
TOPLAM	64	0	202