Öğretim Programları Hakkında Bilgiler
| DERS BİLGİLERİ | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Ders | Kodu | Yarıyıl | Ders Süresi | Kredi | AKTS |
| Python ile Veri Bilimi | ISB 413 | 7 | 3 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar | None |
| Dersin Dili | Türkçe  |
|||
| Dersin Seviyesi | Lisans | |||
| Dersin Türü | Seçmeli | |||
| Dersin Koordinatörü | ||||
| Dersi Verenler |
|
|||
| Dersin Yardımcıları | ||||
| Dersin Amacı | 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 Öğrenme Kazanımları |
|---|
| 1) Veri yapılarını bilir. |
| 2) Koşullu ifadeleri kullanır ve döngüler yazar. |
| 3) Pythonda fonksiyon tanımlar. |
| 4) NumPy dizileri oluşturur. |
| 5) Pandas ile veri analizi yapar. |
| 6) |
| 7) |
| 8) |
| 9) |
| 10) |
| 11) |
| 12) |
| 13) |
| 14) |
| 15) |
| DERSİN PROGRAM KAZANIMLARINA KATKISI | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No | Temel öğrenme Kazanımları | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Olasılık, İstatistik ve Matematiğin temel kavram ve ilkelerini açıklar |
X | |||||
| 2 | Yaşamda istatistiğin yerini ve önemini belirtir |
X | |||||
| 3 | İktisadi ve hukuksal temel kavram ve ilkeleri tanımlar |
||||||
| 4 | Karşılaşılabileceği sorunlar karşısında, sayısal ve istatistiksel çözümler üretir |
X | |||||
| 5 | İstatistiksel verilerin elde edilmesi ve/veya düzenlenmesi için uygun yöntem ve teknikleri kullanır |
X | |||||
| 6 | Bilgisayar sistemlerini ve programlarını kullanır |
X | |||||
| 7 | Matematiksel ve istatistiksel teknikleri kullanarak rasgelelik içeren problemlere model kurma, çözme ve yorumlama |
X | |||||
| 8 | İstatistiksel analiz yöntemlerini uygular |
X | |||||
| 9 | İstatistiksel sonuç çıkarım (tahmin, hipotez testi, v.b.) yapar |
X | |||||
| 10 | İstatistiksel teknikleri kullanarak farklı disiplinlerin problemlerine çözüm üretir |
X | |||||
| 11 | Görsel, veritabanı ve web programlama tekniklerini anlar ve nesnel program yazabilme yeteneğine sahip olur |
X | |||||
| 12 | İstatistiksel paket programları kullanarak model oluşturur ve analiz yapar |
X | |||||
| 13 | İstatistiksel metotlar arasındaki farkı ayırt eder |
X | |||||
| 14 | İstatistik ile ilişkili disiplinler arasındaki etkileşimin farkında olur |
X | |||||
| 15 | İstatistiksel yöntemleri kullanarak elde edilen sonuçları sözlü ve görsel olarak sunar |
X | |||||
| 16 | Bireysel ve ortaklaşa olarak etkili ve üretken çalışma yapma becerisine sahip olur |
X | |||||
| 17 | Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda eğitim gereksinimlerini belirleyerek kendini sürekli geliştirir |
X | |||||
| 18 | İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur. |
X | |||||
| DERS AKIŞI | |||
|---|---|---|---|
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık | Yöntem |
| 1 | Pythona giriş, Anaconda'nın indirilmesi, temel işlemler ve veri tipleri | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | Anlatım Soru-Cevap Alıştırma ve Uygulama Problem Çözme |
| 2 | Veri yapıları | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | Anlatım Soru-Cevap Alıştırma ve Uygulama Problem Çözme |
| 3 | Koşullu ifadeler ve döngüler | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | Anlatım Soru-Cevap Alıştırma ve Uygulama Problem Çözme |
| 4 | Koşullu ifadeler ve döngüler | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | Anlatım Soru-Cevap Alıştırma ve Uygulama Problem Çözme |
| 5 | Fonksiyon tanımlama | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | Anlatım Soru-Cevap Alıştırma ve Uygulama Problem Çözme |
| 6 | JupiterLab, NumPy dizileri, NumPy dizileri ile işlemler | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | Anlatım Soru-Cevap Alıştırma ve Uygulama Problem Çözme |
| 7 | Pandas serileri | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | Anlatım Soru-Cevap Alıştırma ve Uygulama Problem Çözme |
| 8 | Ara Sınav | Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi | Yazılı Sınav |
| 9 | Pythonda veri görselleştirme | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | Anlatım Soru-Cevap Alıştırma ve Uygulama Problem Çözme |
| 10 | Pythonda veri görselleştirme | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | |
| 11 | Betimsel istatistikler | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | Anlatım Soru-Cevap Alıştırma ve Uygulama Problem Çözme |
| 12 | Olasılık dağılımları | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | Anlatım Soru-Cevap Alıştırma ve Uygulama Problem Çözme |
| 13 | Parametrik hipotez testleri | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | |
| 14 | Parametrik hipotez testleri | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | Anlatım Soru-Cevap Alıştırma ve Uygulama Problem Çözme |
| 15 | Parametrik olmayan hipotez testleri | Problem çözme, Soru-cevap ve Uygulama | Anlatım Soru-Cevap Alıştırma ve Uygulama Problem Çözme |
| 16-17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi | Yazılı Sınav |
| KAYNAKLAR | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Diğer Kaynaklar | |
