CEN429 Introduction to Data Science

6 AKTS - 3-0 Süre (T+U)- 7. Yarıyıl- 3 Yerel Kredi

Genel Bilgi

Kod CEN429
Ad Introduction to Data Science
Yarıyıl 7. Yarıyıl
Süre (T+U) 3-0 (T-U) (17 Hafta)
AKTS 6 AKTS
Yerel Kredi 3 Yerel Kredi
Eğitim Dil İngilizce
Seviye Lisans Dersi
Tür Normal
Öğretim Şekli Yüz Yüze Öğretim
Bilgi Paketi Koordinatörü Doç. Dr. İLKER ÜNAL


Dersin Amacı

Dersin sonunda öğrenciler veri analizi için ihtiyaç duydukları temel araçları öğreneceklerdir. Dersin sonunda öğrenciler, R kullanarak gerçek dünyadaki bir sorunu analiz etmek için bu araç ve teknikleri uygularlar.

Dersin İçeriği

Bu ders, veri hazırlama (toplama ve entegrasyon), veri karakterizasyonu ve sunumu, ve R ile veri analizi (deneysel ve gözlemsel çalışmalar) gibi veri bilimi sorunlarını çözmek için gerekli olan konuları kapsayacaktır .

Dersin Ön Koşulu

Yoktur

Kaynaklar

Grolemund, Garrett, and Wickham, Hadley (2017), R for Data Science, O’Reilly.

Notlar

Cathy O’Neil and Rachel Schutt. Doing Data Science, Straight Talk From The Frontline, O’Reilly. 2014


Dersin Öğrenme Çıktıları

Sıra Dersin Öğrenme Çıktıları
ÖÇ01 R ile temel düzeyde istatistiksel analiz yapar
ÖÇ02 Çeşitli kaynak ve formatlardaki verileri kullanır.
ÖÇ03 Raporlama ve diğer analizler için verileri temizler ve düzenler.
ÖÇ04 Veriyi özetler ve görsel olarak sunar


Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi

Sıra Tür Program Öğrenme Çıktıları Duzey
PÖÇ01 Bilgi - Kuramsal, Olgusal 1. Matematik, fen bilimleri ve bilgisayarla ilgili mühendislik konularında yeterli altyapıya sahip olma; bu alanlardaki kuramsal bilgileri beraber kullanabilme 3
PÖÇ02 Bilgi - Kuramsal, Olgusal 2. Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analitik yöntemler ve modelleme tekniklerini seçme ve uygulama 3
PÖÇ03 Bilgi - Kuramsal, Olgusal 3. Karmaşık bir sistemi, sistem bileşenini ya da süreci analiz etme ve istenen gereksinimleri karşılamak üzere gerçekçi kısıtlar altında tasarlama becerisi; bu doğrultuda modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi 3
PÖÇ04 Bilgi - Kuramsal, Olgusal 4. Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin kullanma becerisi 2
PÖÇ05 Bilgi - Kuramsal, Olgusal 5. Karmaşık bilgisayar mühendisliği problemlerin çözümüne ilişkin deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi 5
PÖÇ06 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Bireysel olarak ve disiplin içi/çok disiplinli takımlarda etkin çalışabilme becerisi, sorumluluk alma ve özgüven 2
PÖÇ07 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Bilgiye erişebilme, kaynak araştırması yapabilme ve bilgi kaynaklarını kullanabilme becerisi 2
PÖÇ08 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi 2
PÖÇ09 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği 9. Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma, ve en az bir yabancı dilde teknik yayın okuyup anlayabilme, rapor hazırlama ve sunum yapma becerisi 2
PÖÇ10 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi
PÖÇ11 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği 11. Proje yönetimi, işyeri uygulamaları, çalışanların sağlığı, çevre ve iş güvenliği, ve mühendislik uygulamalarının hukuksal sonuçları hakkında farkındalık
PÖÇ12 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği 12. Mühendislik çözümlerinin ve uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkileri, girişimcilik ve yenilikçilik, ve çağın sorunları hakkında bilgi sahibi olmak


Haftalık Akış

Hafta Konu Ön Hazırlık Yöntemler
1 Veri Bilimine Giriş Ders notundaki ilgili bölümün okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
2 İstatistiksel Çıkarım ve R'ye Giriş Ders notundaki ilgili bölümün okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
3 Veri Sunumu Ders notundaki ilgili bölümün okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
4 Veri Yapıları Ders notundaki ilgili bölümün okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
5 R'daki temel fonksiyonlar Ders notundaki ilgili bölümün okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
6 Veri İşleme Ders notundaki ilgili bölümün okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
7 Ara sınav için genel tekrar Ders notundaki ilgili bölümün okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
8 Ara Sınav Sınava hazırlık Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav
9 Faktörler ve listeler Ders notundaki ilgili bölümün okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
10 Veriyi toplama ve okuma Ders notundaki ilgili bölümün okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
11 Fonksiyon yazımı Ders notundaki ilgili bölümün okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
12 Tanımlayıcı İstatistikler Ders notundaki ilgili bölümün okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
13 Rmarkdown Ders notundaki ilgili bölümün okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
14 Haritalar ve animasyonlar Ders notundaki ilgili bölümün okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
15 Final sınavı için genel tekrar Ders notundaki ilgili bölümün okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
16 Yarıyıl Sonu Sınavları Sınava hazırlık Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav
17 Yarıyıl Sonu Sınavları Sınava hazırlık 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