TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Kod | CENG0021 |
| Ad | Python for machine learning |
| Dönem | 2022-2023 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Bahar |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 6 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | İngilizce |
| Seviye | Yüksek Lisans Dersi |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Dr. Öğr. Üyesi SERKAN KARTAL |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır. |
Dersin Amacı / Hedefi
Bu ders, öğrencilere python programlama dili ile makine öğrenmesi uygulamaları geliştirebilmeyi öğretmek .
Dersin İçeriği
Bu derste öğrencilere python programlamanın temelleri ve makine öğrenmesi kütüphaneleri tanıtılacak ve örnek uygulamalar geliştirilecektir.
Dersin Ön Koşulu
Temel programlama, istatistik, lineer cebir
Kaynaklar
Python Machine Learning, Sebastian Raschka, 2019
Notlar
Python Data Science Handbook, Jake VanderPlas, 2017
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Python ile makine öğrenmesi uygulamalarını nasıl geliştireceğini öğrenir. |
| ÖÇ02 | Python ile Nesneye Yönelik Programlama (OOP) becerileri kazanır. |
| ÖÇ03 | Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi gibi alanlarda kullanmak üzere gerekli olan Python becerilerini edinir. |
| ÖÇ04 | Python dilinin özelliklerini ve ilgili problemlerde nasıl kullanılacağını öğrenir. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Lisans düzeyinde kazanılan yetkinlikler temelinde Bilgisayar Mühendisliği temel alanında özgün çalışmalar için gerekli temeli sağlayan ileri düzeyde bilgi ve kavrayışa sahiptir. | 4 |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | 2 |
| PÖÇ03 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir. | 3 |
| PÖÇ04 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Mühendislik problemlerini kurgular, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. | 4 |
| PÖÇ05 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar. | 4 |
| PÖÇ06 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir, sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir. | 4 |
| PÖÇ07 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Öğrenme becerilerine sahip olur. | |
| PÖÇ08 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Bilgisayar Mühendisliğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir. | 3 |
| PÖÇ09 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını Bilgisayar Mühendisliği alanındaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda açık bir şekilde yazılı veya sözlü olarak aktarır. | |
| PÖÇ10 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Bilgisayar Mühendisliğinde uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olur. | 3 |
| PÖÇ11 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Bilgisayar Mühendisliğinin gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde etkileşimli olarak kullanır. | |
| PÖÇ12 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Python'un Temelleri | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri, Beyin Fırtınası |
| 2 | Soyutlamalar ve Fonksiyonlar | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Soru-Cevap, Gösteri |
| 3 | Dosyadan veri okuma ve yazma | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 4 | Lists, Ranges, Tuples Veri Yapıları ve Sözlükler | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 5 | Kümeler,Test, Hata Ayıklama, İstisnalar | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 6 | Python'da Nesneye Yönelik Programlama, sınıflar ve kalıtım | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 7 | Numpy | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 8 | Ara Sınavlar | Ders notlarının okunması | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav, Proje / Tasarım |
| 9 | Matplotlib | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 10 | Temel Pandas kütüphanesi, veri temizleme | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 11 | Pandalar: Veri analizi & Zaman Serileri | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 12 | Pycharm debug işlemleri | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 13 | Veri görselleştirme | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 14 | İstatistiksel Modelleme (statsmodels) | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 15 | Scikit-Learn, Paralelleştirme | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ders notlarının okunması | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ders notlarının okunması | 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 | 5 | 70 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 15 | 15 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 30 | 30 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 157 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 6,28 | ||
| AKTS | 6 AKTS | ||