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 |
BİLGİ | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
Kuramsal | |||||||
Program Yeterlilikleri/Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||||
0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
1 |
Yönetim ve bilişim kavramlarını tanımlar.
|
4 | |||||
2 |
Verilerden elde ettiği yeni bilginin doğruluğunu, güvenilirliğini ve geçerliliğini analiz eder.
|
5 |
BİLGİ | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
Olgusal | |||||||
Program Yeterlilikleri/Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||||
0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
1 |
Elde ettiği veriyi raporlaştırır.
|
5 | |||||
2 |
Alanında yazılım ve proje hazırlar.
|
5 |
BECERİLER | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
Bilişsel | |||||||
Program Yeterlilikleri/Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||||
0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
1 |
Süreçler ile ilgili veri analizinde uygun kaynakları kullanır.
|
5 | |||||
2 |
İş süreçlerinin analizini yapar.
|
5 |
BECERİLER | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
Uygulamalı | |||||||
Program Yeterlilikleri/Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||||
0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
1 |
Bir takımın üyesi olarak proje yürütür.
|
5 | |||||
2 |
Proje veya iş akışlarında konuya uygun olarak materyal, teknik ve analizleri uygular.
|
5 |
YETKİNLİKLER | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | |||||||
Program Yeterlilikleri/Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||||
0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
1 |
Gerek bireysel gerek takım çalışmalarında sonuç odaklı olarak sorumluluğunu yerine getirir.
|
5 |
YETKİNLİKLER | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
Öğrenme Yetkinliği | |||||||
Program Yeterlilikleri/Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||||
0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
1 |
Alanıyla ilgili neyi bilip neyi bilmediğini fark eder.
|
5 | |||||
2 |
Öğrenmeyi öğrenme yaklaşımı ile teorik bilgiyi gerçek hayatta uyarlar.
|
4 | |||||
3 |
Araştırmalarında yenilikçi bir yaklaşımla farklı yöntem ve teknikleri uygular.
|
5 |
YETKİNLİKLER | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
İletişim ve Sosyal Yetkinlik | |||||||
Program Yeterlilikleri/Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||||
0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
1 |
Gönüllülük ve toplumsal sorumluluk esasına dayalı projelerde elde ettiği sonuçları alanında uygular.
|
5 | |||||
2 |
Çalışma arkadaşları ve meslektaşları ile sağlıklı iletişim kurar.
|
3 | |||||
3 |
Analizlerini ve elde ettiği sonuçları meslektaşları ile paylaşır.
|
3 | |||||
4 |
Yabancı dil yetkinliği ile uluslararası düzeyde meslektaşları ile iş birliği kurar.
|
4 |
YETKİNLİKLER | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
Alana Özgü Yetkinlik | |||||||
Program Yeterlilikleri/Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||||
0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
1 |
Verilerin toplanması, analizi ve raporlanması noktasında etik değerlere uygun davranır.
|
4 | |||||
2 |
İş süreçlerinin ve sistemlerin tasarımına kaliteden ödün vermeden sürece katılır.
|
5 | |||||
3 |
İçinde bulunduğu meslek dalında sürdürülebilirliğin devamı için diğer çalışanlarla iş birliği kurar.
|
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 |
Genel Toplam | 202 | ||
Toplam İş Yükü / 25.5 | 7,9 | ||
Dersin AKTS(ECTS) Kredisi | 8,0 |