Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Veri Bilimi ve Analitiğine Giriş VBA 103 1 2 + 0 2 3
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Lisans
Dersin Türü Zorunlu
Dersin Koordinatörü Öğr.Gör.Dr. YÜKSEL YURTAY
Dersi Verenler Öğr.Gör.Dr. YÜKSEL YURTAY,
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı
Dersin İçeriği
Kalkınma Amaçları
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Veri bilimine yönelik temel kavramları anlar.
2 Veri bilimi analizlerini kavrar.
3 Veri analitiği hakkında bilgi sahibi olur.
4 Veri bilimi araçlarını öğrenir.
5 Veri bilimi ve analitiği hakkında genel bilgi sahibi olur.
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Veri bilimi ve temel kavramları
2 Veri analitiği araçları
3 Veri görselleştirme araçları
4 Veri tabanı yönetim sistemleri ve SQL yapısı
5 Veri madenciliği
6 Sinyal ve görüntü analitiği
7 Büyük veri ve analitiği
8 Yüksek başarımlı hesaplama
9 Siber güvenlik
10 Nesnelerin interneti ve bulut bilişim
11 Makine öğrenmesi
12 Bilgisayarlı görü
13 Optimizasyon teknikleri
14 Veri biliminde etik ve hukuk
Kaynaklar
Ders Notu
Ders Kaynakları
Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Veri Biliminde matematik konusunda yeterli bilgi birikimine ve bu alandaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık veri bilimi problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisine sahiptir.
2 Bilimsel araştırma yapabilme yeteneği ile elde edilen bilgiyi derinlemesine analiz edebilir ve yorumlayabilir
3 Analitik, modelleme ve deneysel araştırmaların tasarlanması ve uygulanması konusunda yetkinliğe; karmaşık veri setlerini analiz etme ve yorumlama yeteneğine sahiptir
4 Eksik veya kısıtlı veri setleriyle çalışarak bilgiyi tamamlayabilir ve farklı disiplinlerden gelen bilgileri entegre edebilir
5 Veri bilimi ve analitiği problemlerini tanımlama ve çözme becerisi için gerekli programlama becerisine sahiptir
6 Çok disiplinli takımlarda liderlik yapabilme, karmaşık problemlere yönelik çözüm stratejileri geliştirebilme, sorumluluk alma ve takım çalışmasına katkı sağlama becerisine sahiptir
7 Yenilikçi fikirler ve yöntemler geliştirme kabiliyetine; veri bilimi ve analitiği alanında veri işleme süreçlerinde yeni yaklaşımlar ortaya koyabilme becerisine sahiptir
8 Gereksinim duyulan veri ve bilgileri tanımlama, erişme ve değerlendirme, veri yönetimi ve analitiği alanında yetkindir.
9 Veri bilimi ve analitiği alanındaki güncel gelişmeleri takip edebilir, öğrenme ve yeni teknolojileri hızlı bir şekilde adapte edebilir
10 Yapılan çalışmaların sonuçlarını etkili bir şekilde aktarabilir ve teknik ve karmaşık konuları anlaşılır bir şekilde sunabilir
11 Veri bilimi ve analitiği uygulamalarının sosyal ve çevresel etkilerinin farkındadır ve bu bağlamda uyum sağlayabilir
12 Veri toplama, analiz etme ve raporlama süreçlerinde toplumsal, bilimsel ve etik değerler hakkında bilgi sahibidir; etik ilkeleri gözetir ve toplumun faydasını ön planda tutar
# Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7 PÇ 8 PÇ 9 PÇ 10 PÇ 11 PÇ 12
1 Veri bilimine yönelik temel kavramları anlar.
2 Veri bilimi analizlerini kavrar.
3 Veri analitiği hakkında bilgi sahibi olur.
4 Veri bilimi araçlarını öğrenir.
5 Veri bilimi ve analitiği hakkında genel bilgi sahibi olur.
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ödev 40
1. Ara Sınav 60
Toplam 100
1. Final 50
1. Yıl İçinin Başarıya 50
Toplam 100
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)