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	Dr.Öğr.Üyesi SÜREYYA İMRE BIYIKLI
Ders Ön Koşulu	Yok

AMAÇ VE İÇERİK
Amaç:	Veri Analitiği II dersinin amacı, öğrencilere farklı türdeki veri analitiği problemlerini çözebilmeleri için temel algoritmalar geliştirme becerisi kazandırmak ve bu algoritmaları bilgisayar ortamında etkin bir şekilde uygulayabilmeleri için programlama temellerini öğretmektir. Ders kapsamında, güncel bir programlama dili olan Python kullanılarak programlamanın temel yapıları, veri işleme teknikleri ve algoritma geliştirme süreçleri ele alınacaktır. Bu sayede öğrencilerin, veri bilimi disiplinine özgü analitik düşünme becerilerini geliştirmeleri, veri odaklı problemlere sistematik çözümler üretebilmeleri ve büyük veri ekosisteminde etkin bir şekilde çalışabilmeleri hedeflenmektedir.
İçerik:	Dersin içeriği, algoritma ve programlama kavramlarının temel ilkelerini ele alarak, öğrencilerin problem çözme becerilerini geliştirmeye yönelik bir çerçeve sunmaktadır. Bu kapsamda, değişkenler, veri tipleri, giriş ve çıkış işlemleri, diziler, listeler ve sözlükler gibi veri yapıları detaylı olarak incelenecek, dosya işlemleri ve veri okuma/yazma yöntemleri üzerinde durulacaktır. Python programlama dili veri analitiği aracı olarak kullanılarak, öğrencilerin temel programlama becerileri geliştirmesi sağlanacaktır. Dersin ilerleyen bölümlerinde, ileri makine öğrenmesi konularına odaklanılarak denetimli ve denetimsiz öğrenme teknikleri, model değerlendirme yöntemleri ve optimizasyon süreçleri ele alınacak, öğrenciler makine öğrenmesi algoritmalarını uygulamalı olarak öğrenerek veri analitiği süreçlerinde etkin kullanma becerisi kazanacaklardır.

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, Python Dili’ne Giriş	Anlatım, Örnek Çözümü, Uygulama
2	Örnek Olay İncelemesi, Ödev	Python ile Veri Anlama ve Veri Önişleme	Anlatım, Örnek Çözümü, Uygulama
3	Örnek Olay İncelemesi, Ödev	Python ile Veri Görselleştirme	Anlatım, Örnek Çözümü, Uygulama
4	Örnek Olay İncelemesi, Ödev	Python ile Polinom Regresyon	Anlatım, Örnek Çözümü, Uygulama
5	Örnek Olay İncelemesi, Ödev	Python ile Lojistik Regresyon	Anlatım, Örnek Çözümü, Uygulama
6	Örnek Olay İncelemesi, Ödev	Python ile Destek Vektör Makinesi ve Destek Vektör Regresyon Teorisi	Anlatım, Örnek Çözümü, Uygulama
7	Örnek Olay İncelemesi, Ödev	Python ile Destek Vektör Makinesi ve Destek Vektör Regresyon Uygulaması	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 Karar Ağaçları Teorisi ve Uygulama Çalışması	Anlatım, Örnek Çözümü, Uygulama
10	Örnek Olay İncelemesi, Ödev	Python ile Vak’a Grup Çalışması 1	Öğrenci Sunumları: Algoritmanın Anlatılması ve Örnek Bir Vak’anın Python ile Çözümü
11	Örnek Olay İncelemesi, Ödev	Python ile Vak’a Grup Çalışması 2	Öğrenci Sunumları: Algoritmanın Anlatılması ve Örnek Bir Vak’anın Python ile Çözümü
12	Örnek Olay İncelemesi, Ödev	Python ile Vak’a Grup Çalışması 3	Öğrenci Sunumları: Algoritmanın Anlatılması ve Örnek Bir Vak’anın Python ile Çözümü
13	Örnek Olay İncelemesi, Ödev	Python ile Vak’a Grup Çalışması 4	Öğrenci Sunumları: Algoritmanın Anlatılması ve Örnek Bir Vak’anın Python ile Çözümü
14	Örnek Olay İncelemesi, Ödev	Python ile Vak’a Grup Çalışması 5	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.
Sinan Uğuz, Makine Öğrenmesi Teorik Yönleri ve Python Uygulamaları ile Bir Yapay Zeka Ekolü, Nobel Yayınları, 2023
Editör: Serkan Savaş, Selim Buyrukoğlu,"Teori ve Uygulamada Makine Öğrenmesi",Nobel Yayınları,2022

ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME
Yarıyıl İçi Yapılan Çalışmaların Ölçme ve Değerlendirmesi	Etkinlik Sayısı	Katkı Yüzdesi	Açıklama
Ara Sınav (Vize)	1	50
DÖNEM SONU- Sınavı (Final)	1	50
TOPLAM	2	100

(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