TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Kod | ISB413 |
| Ad | Python ile Veri Bilimi |
| Dönem | 2022-2023 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Yarıyıl | 7. Yarıyıl |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 5 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Lisans Dersi |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Prof. Dr. GÜLESEN ÜSTÜNDAĞ ŞİRAY |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Prof. Dr. GÜLESEN ÜSTÜNDAĞ ŞİRAY
(A Grubu)
(Sor. Öğr. Ele.)
|
Dersin Amacı / Hedefi
Bu dersin amacı öğrencilere Python yazılım programını tanıtmak ve Python kullanılarak nasıl veri analizi yapılacağını göstermektir.
Dersin İçeriği
Giriş, Anaconda, NumPy, Pandas, Veri Analizi
Dersin Ön Koşulu
Yok
Kaynaklar
1. İlker Arslan. Python ile veri Bilimi. Pusula Yayıncılık 2. Atıl Samancıoğlu. Sıfırdan Uzmanlığa Python Programlama. Unikod
Notlar
Web siteleri: https://www.python.org https://www.anaconda.com
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Veri yapılarını bilir. |
| ÖÇ02 | Koşullu ifadeleri kullanır ve döngüler yazar. |
| ÖÇ03 | Pythonda fonksiyon tanımlar. |
| ÖÇ04 | NumPy dizileri oluşturur. |
| ÖÇ05 | Pandas ile veri analizi yapar. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Olasılık, İstatistik ve Matematiğin temel kavram ve ilkelerini açıklar | |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Yaşamda istatistiğin yerini ve önemini belirtir | 4 |
| PÖÇ03 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İktisadi ve hukuksal temel kavram ve ilkeleri tanımlar | |
| PÖÇ04 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Karşılaşılabileceği sorunlar karşısında, sayısal ve istatistiksel çözümler üretir | 5 |
| PÖÇ05 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistiksel verilerin elde edilmesi ve/veya düzenlenmesi için uygun yöntem ve teknikleri kullanır | 5 |
| PÖÇ06 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Bilgisayar sistemlerini ve programlarını kullanır | 5 |
| PÖÇ07 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Matematiksel ve istatistiksel teknikleri kullanarak rasgelelik içeren problemlere model kurma, çözme ve yorumlama | 4 |
| PÖÇ08 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistiksel analiz yöntemlerini uygular | 5 |
| PÖÇ09 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistiksel sonuç çıkarım (tahmin, hipotez testi, v.b.) yapar | 5 |
| PÖÇ10 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistiksel teknikleri kullanarak farklı disiplinlerin problemlerine çözüm üretir | 4 |
| PÖÇ11 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Görsel, veritabanı ve web programlama tekniklerini anlar ve nesnel program yazabilme yeteneğine sahip olur | 5 |
| PÖÇ12 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistiksel paket programları kullanarak model oluşturur ve analiz yapar | 4 |
| PÖÇ13 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | İstatistiksel metotlar arasındaki farkı ayırt eder | 4 |
| PÖÇ14 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | İstatistik ile ilişkili disiplinler arasındaki etkileşimin farkında olur | 4 |
| PÖÇ15 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | İstatistiksel yöntemleri kullanarak elde edilen sonuçları sözlü ve görsel olarak sunar | |
| PÖÇ16 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Bireysel ve ortaklaşa olarak etkili ve üretken çalışma yapma becerisine sahip olur | |
| PÖÇ17 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda eğitim gereksinimlerini belirleyerek kendini sürekli geliştirir | |
| PÖÇ18 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur. |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Pythona giriş, Anaconda'nın indirilmesi, temel işlemler ve veri tipleri | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama |
| 2 | Veri yapıları | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme |
| 3 | Koşullu ifadeler ve döngüler | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme |
| 4 | Koşullu ifadeler ve döngüler 2 | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme |
| 5 | Fonksiyon tanımlama | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme |
| 6 | JupiterLab, NumPy dizileri, NumPy dizileri ile işlemler | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme |
| 7 | Pandas serileri | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme |
| 8 | Ara Sınav | Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 9 | Pythonda veri görselleştirme | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme |
| 10 | Pythonda veri görselleştirme 2 | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama |
| 11 | Betimsel istatistikler | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme |
| 12 | Olasılık dağılımları | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme |
| 13 | Parametrik hipotez testleri | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 14 | Parametrik hipotez testleri 2 | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme |
| 15 | Parametrik olmayan hipotez testleri | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 3 | 42 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 12 | 12 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 18 | 18 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 114 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 4,56 | ||
| AKTS | 5 AKTS | ||