| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Phyton İle Veri Bilimine Giriş | UYS 510 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. ÇAĞLA EDİZ |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Ders, Python dilinde programlama temellerini öğrenciye vermek ve uygulamalarla öğrendiklerini simüle etme fırsatı sunmaktır |
| Dersin İçeriği | Öncelikle programcılıkta temel konular olan veri tipleri, koşullar, fonksiyonlar işlenecektir. Daha sonra nesneye dayalı programlama ve veri bilimi için phytonda özel oluşturulan yapılar gösterilecektir. Veri görselleştirme, istatistksel analizler ve makine öğrenmesine giriş yapılacaktır. |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Can create the algorithm and flowchart of a program. | Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Tartışma, | |
| 2 | Knows general programming principles well, has knowledge about programming techniques. | Soru-Cevap, Gözlem, Anlatım, | |
| 3 | While writing the program, he knows which data type for which variable and how to use control and loop structures. | Tartışma, Gözlem, Anlatım, | |
| 4 | Knows the concepts of class, object, method and variable and the relationship between them at a level that will put the algorithm of the program into code. | Tartışma, Beyin Fırtınası, Soru-Cevap, Anlatım, | |
| 5 | Accesses and processes files | Tartışma, Soru-Cevap, Anlatım, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Değişkenler, veri tipleri ve giriş-çikiş komutlari | |
| 2 | Koşullu ifadeler ve döngüler | |
| 3 | Fonksiyonlar | |
| 4 | Modüller ve Nesne Yönelimli Programlama | |
| 5 | Hata Ayıklama | |
| 6 | Numpy Paketi | |
| 7 | Pandas Paketi | |
| 8 | Veri Okuma | |
| 9 | Tarih ve Zaman | |
| 10 | Veri Görselleştirme 1 | |
| 11 | Veri Görselleştirme 2 | |
| 12 | İstatiksel Analiz | |
| 13 | Gözetimli ve Gözetimsiz Öğrenme | |
| 14 | Öğrenci Proje Sunumları |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Ders Kaynakları | Arslan, İ. (2019). Python ile Veri Bilimi. Pusula. Bülent Çobanoğlu (2021). Herkes için Phyton. Pusula |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Yeni nesil bilişim temelli iş analitiği tekniklerini kullanabilir ve bu yöntemleri işletme problemlerine uygular | X | |||||
| 2 | Geliştirilen çözümleri İş Zekası araçları gibi bilişim teknolojileri ile sunar | X | |||||
| 3 | Operasyonel işlerin yürütülebilmesi için gerekli rutin kararları bilişim teknolojileri yardımıyla verir | X | |||||
| 4 | Orta ve uzun vadeli stratejik kararları bilişim sistemleri yardımıyla oluşturur | X | |||||
| 5 | İşletme süreçlerini bilişim sistemleri yardımıyla elektronik biçime dönüştürebilir | X | |||||
| 6 | Elektronik dönüşümü gerçekleşmiş süreçlerin sürdürülebilirliğine katkı sağlar | X | |||||
| 7 | Alan ile ilgili temel seviyede literatür taraması yapar | X | |||||
| 8 | Araştırma metodolojisi hakkında bilgi sahibi olur ve bu bilgiyi bilişim konularına uygular | X | |||||
| 9 | Takım çalışmalarında ekip içi iletişimi sağlayarak çalışma grubuna liderlik yapar | X | |||||
| 10 | Bilişim projeleri yönetiminde grup iletişimi teknolojilerini etkin bir şekilde kullanır | X | |||||
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Kısa Sınav | 5 |
| 1. Ödev | 5 |
| Toplam | 10 |
| 1. Final | 50 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 50 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 14 | 3 | 42 |
| Proje / Tasarım | 1 | 15 | 15 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 4 | 56 |
| Ödev | 2 | 10 | 20 |
| Ara Sınav | 1 | 15 | 15 |
| Toplam İş Yükü | 148 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,92 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 6 | ||