| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Introduction to Data Science with Python | CE478 | 7. Yarıyıl | 3 + 0 | 3,0 | 5,0 |
| Ön Koşullar | Yok |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Ders |
| Dersin Verilişi | |
| Dersin Koordinatörü |
Dr. Öğr. Üyesi BÜŞRA TAKGİL |
| Dersi Verenler |
Dr. Öğr. Üyesi BÜŞRA TAKGİL |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Veri Biliminin temellerini öğrenmek. Python programlama dilinin veri işleme, analiz ve görselleştirme ile ilgili modüllerini öğrenmek. |
| Dersin İçeriği | Öğrenci veri biliminin temellerini öğrenir. Öğrenci Python programlama dilinin veri tiplerini ve işlevlerini öğrenir. Öğrenci Numpy, Pandas, Matplotlib, SciPy kütüphanelerinin temel işlevlerini ve kullanımını öğrenir. Öğrenci Python programlama dili ile veri işleme, analiz ve görselleştirme konularında uygulama becerisi kazanır. |
| Ders Öğrenme Kazanımları |
- Öğrenci veri biliminin temellerini öğrenir - Öğrenci Python programlama dilinin veri tiplerini ve işlevlerini öğrenir - Öğrenci Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikitlearn kütüphanelerinin temel işlevlerini ve kullanımını öğrenir. - Öğrenci Python programlama dili ile veri işleme, analiz ve görselleştirme konularında uygulama becerisi kazanır. |
| Hafta | Konular | Öğretim Yöntemleri |
|---|---|---|
| 1. Hafta | Veri Bililime Giriş | |
| 2. Hafta | Python Temelleri | |
| 3. Hafta | Python Temelleri | |
| 4. Hafta | Pandas Kütüphanesi, Verisetleri İle Çalışmak, Eksik Değerlerler Çalışmak | |
| 5. Hafta | Pandas Kütüphanesi, DataFrame, Temel fonksiyonlar, Indeksleme, Birleştirme, Gruplama | |
| 6. Hafta | Numpy Kütüphanesi, Aritmetik ve Çok Boyutlu Dizi İşlevleri | |
| 7. Hafta | SciPy Kütüphanesi ve Temel İstatistik Araçları | |
| 8. Hafta | SciPy Kütüphanesi, İnterpolasyon, Lineer Cebir Fonksiyonları | |
| 9. Hafta | Scikit-learn Kütüphanesi, Sınıflandırma, Destek Vektör Makineleri | |
| 10. Hafta | Scikit-learn Kütüphanesi, Sınıflandırma, Karar Ağaçları | |
| 11. Hafta | Matplotlib Kütüphanesi ve Veri Görselleştirme | |
| 12. Hafta | Matplotlib Kütüphanesi ve Veri Görselleştirme | |
| 13. Hafta | Öğrenci Proje Sunumları | |
| 14. Hafta | Öğrenci Sunumları |
| Jake VanderPlas, Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data, O'Reilly Media, 2016 |
| https://www.scipy.org |
| https://scikit-learn.org |
| Program Yeterlilik | Katkı Düzeyi | DK1 | DK2 | DK3 | DK4 | Ölçme Yöntemi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| PY2 | 3 | 3 | 4 | 5 | 5 | - |
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Ders Katkı Düzeyi | Yok | Çok Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | Çok Yüksek |
| Ölçme Yöntemi | Yazılı sınav | Sözlü sınav | Ödev/Proje | Laboratuvar Çalışması | Sunum /Seminer |
