AKTS - Veri Bilimine Giriş
Veri Bilimine Giriş (SE422) Ders Detayları
| Ders Adı | Ders Kodu | Dönemi | Saati | Uygulama Saati | Laboratuar Hours | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Veri Bilimine Giriş | SE422 | Alan Seçmeli | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Ders(ler)i |
|---|
| N/A |
| Dersin Dili | İngilizce |
|---|---|
| Dersin Türü | Teknik Seçmeli Dersler |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Ders Verilme Şekli | Yüz Yüze |
| Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri | . |
| Dersin Öğretmen(ler)i |
|
| Dersin Amacı | |
| Dersin Eğitim Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
| Dersin İçeriği | Veri bilimi için Python programlama dili, veri elde etme, veri işleme, veri görselleştirme, veri biliminde vektörler ve matrisler, veri bilimi için istatistiksel kavramların incelenmesi, koşullu olasılık, Bayes teoremi, normal dağılım, tahmin, regresyon, sınıflandırma ve kümeleme. |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Bilimine Giriş | Bölüm 1 + Ders Notları |
| 2 | Veri Bilimi için Python programlama I | Bölüm 2 |
| 3 | Veri Bilimi için Python programlama 2 | Ders notları |
| 4 | Veri Görselleştirmesi | Bölüm 3 |
| 5 | Vektörler, Matrisler, Veri Biliminde İstatistiksel Kavramlar | Bölüm 4-5 |
| 6 | Koşullu Olasılık, Bayes Teoremi, Normal Dağılım | Bölüm 6 |
| 7 | Hipotez ve Çıkarım | Bölüm 7 |
| 8 | Ara sınavı | |
| 9 | Dereceli Alçalma | Bölüm 8 |
| 10 | Veri İşleme | Bölüm 9-10 |
| 11 | Makine Öğrenmesi Kavramlarına Giriş | Bölüm 11 |
| 12 | Doğrusal ve Lojistik Regresyon | Bölüm 14-15 |
| 13 | Sinir Ağları | Bölüm 18 |
| 14 | Kümeleme ve Tavsiye Sistemi | Bölüm 19, 22 |
| 15 | Genel sınav | |
| 16 | Genel sınav |
Kaynaklar
| Ders Kitabı | 1. Data Science from Scratch: First Principles with Python, By Joel Grus , 2015 ISBN: 978-1-491-90142-7 |
|---|---|
| Diğer Kaynaklar | 2. Computational and Inferential Thinking: The Foundations of Data Science, 2nd Edit By Ani Adhikari, John DeNero and David Wagner,on, |
Değerlendirme Sistemi
| Çalışmalar | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | - | - |
| Laboratuar | - | - |
| Uygulama | - | - |
| Alan Çalışması | - | - |
| Derse Özgü Staj | - | - |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | - | - |
| Ödevler | - | - |
| Sunum | - | - |
| Projeler | 1 | 35 |
| Rapor | - | - |
| Seminer | - | - |
| Ara Sınavlar/Ara Juri | 1 | 25 |
| Genel Sınav/Final Juri | 1 | 40 |
| Toplam | 3 | 100 |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı | |
|---|---|
| Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 100 |
| Toplam | 100 |
Kurs Kategorisi
| Temel Meslek Dersleri | X |
|---|---|
| Uzmanlık/Alan Dersleri | |
| Destek Dersleri | |
| İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | |
| Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi
| # | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 | Matematik, fen bilimleri ve yazılım mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisini kazanır. | X | ||||
| 2 | Karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisini edinir. | X | ||||
| 3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisini kazanır. | |||||
| 4 | Yazılım mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisini gösterir. | X | ||||
| 5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya yazılım mühendisliği disiplinine özgü araştırma konularının incelenmesi için, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisini geliştirir. | X | ||||
| 6 | Yazlım mühendisliği ile ilgili alanlarda disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi gösterir. | |||||
| 7 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi gösterir. | |||||
| 8 | En az bir yabancı dil bilgisi alır; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi kazanır. | |||||
| 9 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği knousnda farkındalık; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisini edinir. | |||||
| 10 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk hakkında bilgi sahip olur. | X | ||||
| 11 | Yazılım mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibi olur. | |||||
| 12 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatı uygulamaları hakkında bilgi sahibi olur. | |||||
| 13 | Girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık kazanır. | |||||
| 14 | Sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi sahibi olur. | |||||
| 15 | Yazılım mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibi olur. | |||||
| 16 | Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık kazanır. | X | ||||
| 17 | Yazılım alternatiflerini irdeleyerek bilgisayar tabanlı sistemlerin modellenmesi ve tasarımında, algoritma prensiplerini, matematiksel temelleri ve bilgisayar bilimleri teorisini uygulama becerisini uygular. | X | ||||
| 18 | Yazılım sistemlerinin analiz, tasarım, uygulama, doğrulama, geçerleme ve bakım süreçlerini uygulayarak geliştirilmesinde mühendislik yaklaşımlarını uygulama becerisi kazanır. | X | ||||
ECTS/İş Yükü Tablosu
| Aktiviteler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Teorik Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Derse Özgü Staj | |||
| Alan Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | 16 | 3 | 48 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | |||
| Projeler | 3 | 5 | 15 |
| Raporlar | |||
| Ödevler | |||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 5 | 5 |
| Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 8 | 8 |
| Toplam İş Yükü | 124 | ||