Course Name Code Semester T+U Hours Credit ECTS
Python Ile Veri Analizi ISE 448 8 3 + 0 3 5
Precondition Courses
Recommended Optional Courses
Course Language Türkçe
Course Level Lisans
Course Type Seçmeli
Course Coordinator Prof.Dr. İSMAİL HAKKI CEDİMOĞLU
Course Lecturers Prof.Dr. İSMAİL HAKKI CEDİMOĞLU,
Course Assistants

Araş. Gör. Mehmet Emin SALMAN

Course Category
Course Objective

Python  ile Veri Analizi dersi kapsamında, Python ve R programlama dilleri anlatılır. İki programlama diline ait veri analizi kütüphaneleri incelenecektir. Programlama dillei ile veri analizi uygulamaları gerçekleştirilir.

Course Content

Temel veri tipleri, Temel kontrol yapıları, Data list oluşturulması ve kullanımı, Matrislerin kullanımı, Diziler, Çok boyutlu diziler, Data frame kullanımı, Veri Analizi

# Course Learning Outcomes Teaching Methods Assessment Methods
1 Karar verme ve tekrarlı yapıları kodlamada kullanabilir Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme, Proje Temelli Öğrenme , Proje / Tasarım,
2 Fonksiyonları programın etkinliğini sağlamak için kullanabilir Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Proje / Tasarım,
3 Python ve R programlarını etkin algoritmalar kullanarak yazabilir Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma, Sınav ,
Week Course Topics Preliminary Preparation
1 Programlamaya Giriş
2 Girdi, İşlem ve Çıktı
3 Temel Kontrol Yapıları - Karar Verme
4 Temel Kontrol Yapıları - Tekrarlı Yapı
5 Fonksiyon Kullanımı
6 Dosya Yapısı
7 List Yapısı
8 Vektör Kullanımı
9 Matris Kullanımı
10 Data Frame Kullanımı
11 Veri Analizi için Python ve R Kütüphaneleri
12 Veri Analizi
13 Veri Analizi
14 Veri Analizi
Resources
Course Notes <p>PPT Sunuları, Python Program Kodları, R Program Kodları</p>
Course Resources

Beginning Programming with Python For Dummies, John Paul Mueller, John Wiley & Sons, 2014.

Machine Learning For Dummies, John Paul Mueller, Luca Massaron, John Wiley & Sons, 2016.

Learning R, Richard Cotton, O'Reilly Media, Inc., 2013.

Order Program Outcomes Level of Contribution
1 2 3 4 5
1 Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi.
2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. X
3 Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.
4 Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. X
5 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. X
6 Bilişim Teknolojilerinin yönetim, denetim, gelişim ve güvenliği/güvenilirliği hakkında bilgi sahibi olma ve farkındalık,
7 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
8 Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
9 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. X
10 Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. X
11 Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
12 Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
Evaluation System
Semester Studies Contribution Rate
1. Ödev 100
Total 100
1. Yıl İçinin Başarıya 40
1. Final 60
Total 100
ECTS - Workload Activity Quantity Time (Hours) Total Workload (Hours)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 3 48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 12 3 36
Ara Sınav 1 7 7
Kısa Sınav 1 7 7
Ödev 1 9 9
Final 1 12 12
Total Workload 119
Total Workload / 25 (Hours) 4.76
dersAKTSKredisi 5