|
Hafta
|
Konular
|
Ön Hazırlık
|
|
1
|
Veri Bilimine Giriş
|
K1- Bölüm 1
|
|
2
|
Temel Python Kütüphaneleri
|
K1- Bölüm 1
|
|
3
|
IPython: Etkileşimli Bilgi İşlem ve Geliştirme Ortamı
|
K1-Bölüm 3;
K2-Bölüm 1
|
|
4
|
NumPy Temelleri: Diziler ve Vektörize Hesaplama
|
K1-Bölüm 4;
K2-Bölüm 2
|
|
5
|
Pandas Veri Yapıları
|
K1-Bölüm 5;
K2-Bölüm 3
|
|
6
|
Veri Yükleme, Saklama ve Dosya Formatları
|
K1-Bölüm 6
|
|
7
|
Ham verinin kullanışlı hale getirilmesi: temizleyin, dönüştürün, birleştirin, yeniden şekillendirin
|
K1-Bölüm 7
|
|
8
|
Çizim ve Görselleştirme -I
|
K1-Bölüm 8;
K2-Bölüm 4
|
|
9
|
Çizim ve Görselleştirme -II
|
K1-Bölüm 8;
K2-Bölüm 4
|
|
10
|
Veri toplama ve grup işlemleri - I
|
K1-Bölüm 9
|
|
11
|
Veri toplama ve grup işlemleri - II
|
K1-Bölüm 9
|
|
12
|
Zaman Serisi - I
|
K1-Bölüm 10
|
|
13
|
Zaman Serisi - II
|
K1-Bölüm 10
|
|
14
|
Python ile pratik uygulama
|
K1-Bölüm 12;
K2-Bölüm 5
|
|
Ön Koşul
|
-
|
|
Ders Dili
|
Türkçe
|
|
Dersin Sorumlusu
|
Dr. Öğretim Üyesi Selim BUYRUKOĞLU
|
|
Dersi Verenler
|
-
|
|
Ders Yardımcıları
|
-
|
|
Kaynaklar
|
K1 - McKinney, W. (2012). Python for data analysis: Data wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. (1th ed.), O`Reilly Media Press.
K2 - VanderPlas, J. (2016). Python data science handbook: Essential tools for working with data. (1th ed.). O`Reilly Media Press.
|
|
Yardımcı Kitap
|
-
|
|
Dersin Amacı
|
Veri bilimi uygulamaları açısından programlama paradigmasını tanıtma.
Pratik problemleri çözmek için veri bilimi yaklaşımları ve tekniklerini uygulama becerisi kazanma.
Bağımsız çalışma ve araştırma yapma deneyimi kazanma.
|
|
Dersin İçeriği
|
Veri Bilimine Giriş, Veri kaynakları: nicel ve nitel, Veri yükleme, depolama ve dosya biçimleri, Python ile pratik uygulama, Veri analizine dayalı karar verme, Veri analizi durum çalışmaları, Veri Toplama ve Grup İşlemleri, Uygunluk çözümlemesi
|
|
Program Yeterlilik Çıktıları |
Katkı Düzeyi |
|
1
|
Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye ulaşır, değerlendirir, yorumlar.
|
5
|
|
2
|
Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirir.
|
5
|
|
3
|
Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği alanında istenen gereksinimleri karşılayacak biçimde bir sistemi, parçayı veya süreci tasarlar ve uygular.
|
-
|
|
4
|
Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği problemlerini yorumlar, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular.
|
3
|
|
5
|
Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliğinde uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir.
|
-
|
|
6
|
Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar.
|
-
|
|
7
|
Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır.
|
-
|
|
8
|
Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel, mesleki ve etik değerleri gözetir.
|
5
|
|
9
|
Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, gerektiğinde bunları inceler, öğrenir ve uygular.
|
4
|
|
10
|
Çalışmalarını ulusal ve uluslararası ortamlarda yazılı ya da sözlü olarak aktarır.
|
-
|