Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
Python İle İstatistik Uygulamaları | YBS 368 | 6 | 2 + 0 | 2 | 5 |
Ön Koşul Dersleri | Veri Yapıları ile İstatistik ve Uygulamaları derslerini geçmiş olmak |
Önerilen Seçmeli Dersler | |
Dersin Dili | Türkçe |
Dersin Seviyesi | Lisans |
Dersin Türü | Seçmeli |
Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. NİHAL SÜTÜTEMİZ |
Dersi Verenler | |
Dersin Yardımcıları | Arş. Gör. Bahadır AKTAŞ |
Dersin Kategorisi | Alanına Uygun Öğretim |
Dersin Amacı | Güncel bir yazılım olan Python ile istatistik teorisine ait uygulamaları gerçekleştirerek, öğrencilere veri analizlerini uygun metodlarla yapabilme yeteneği kazandırmak.
|
Dersin İçeriği | Python Veri Bilimi Ekosistemi, veri yapıları, değişkenler, döngüler, veri görselleştirme, Python kullanarak olasılık dağılımları, parametrik ve parametrik olmayan iki ana kütle karşılaştırma analizleri, korelasyon ve regresyon analizleri bu dersin içeriğini oluşturmaktadır. |
# | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
---|---|---|---|
1 | İstatistik biliminin amacını, kapsamını ve önemini bilip açıklayabilmek | Anlatım, | Sınav, |
2 | Python' da veri düzenleyebilmek | Alıştırma ve Uygulama, Anlatım, | Ödev, |
3 | Python'da veri görselleştirebilmek | Alıştırma ve Uygulama, Anlatım, | Ödev, |
4 | Tanımsal istatistilkeri kavrayabilmek ve Python uygulamaları yapabilmek | Alıştırma ve Uygulama, Anlatım, | Sınav, Ödev, |
5 | Olasılık kavramının istatistik bilimi içerisindeki yerini kavrayabilmek | Soru-Cevap, Anlatım, | Ödev, Sınav, |
6 | Kesikli olasılık dağılımlarını Python'da uygulayabilmek | Alıştırma ve Uygulama, Anlatım, | Ödev, Sınav, |
7 | Sürekli olasılık dağılımlarını Python'da uygulayabilmek | Alıştırma ve Uygulama, Anlatım, | Ödev, Sınav, |
8 | Parametrik grup karşılaştırma analizlerini Python'da uygulayabilmek | Alıştırma ve Uygulama, Anlatım, | Ödev, Sınav, |
9 | Parametrik olmayan grup karşılaştırma analizlerini Python'da uygulayabilmek | Alıştırma ve Uygulama, Anlatım, | Ödev, Sınav, |
Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Veri Yapıları ve Değişkenler | Ders kitabının ilgili kısımlarının gözden geçirilmesi |
2 | Veri yükleme, Düzenleme ve Fonksiyon Tanımlama | Ders kitabının ilgili kısımlarının gözden geçirilmesi |
3 | Döngüler | Ders kitabının ilgili kısımlarının gözden geçirilmesi |
4 | Python Veri Bilimi Ekosistemi ve İstatistiğin Temel Kavramları | Ders kitabının ilgili kısımlarının gözden geçirilmesi |
5 | Veri Görselleştirme | Ders kitabının ilgili kısımlarının gözden geçirilmesi |
6 | Python Dilinde Betimsel İstatistikler | Ders kitabının ilgili kısımlarının gözden geçirilmesi |
7 | Olasılık Dağılımları | Ders kitabının ilgili kısımlarının gözden geçirilmesi |
8 | Olasılık Dağılımları | Ders kitabının ilgili kısımlarının gözden geçirilmesi |
9 | Ara sınav | |
10 | Parametrik İki Anakütle Karşılaştırma Testleri | Ders kitabının ilgili kısımlarının gözden geçirilmesi |
11 | Parametrik Varyans Analizi | Ders kitabının ilgili kısımlarının gözden geçirilmesi |
12 | Parametrik Olmayan İki Anakütle Karşılaştırma Testleri | Ders kitabının ilgili kısımlarının gözden geçirilmesi |
13 | Parametrik Olmayan Varyans Analizi | Ders kitabının ilgili kısımlarının gözden geçirilmesi |
14 | Korelasyon ve Regresyon Analizi | Ders kitabının ilgili kısımlarının gözden geçirilmesi |
Kaynaklar | |
---|---|
Ders Notu | |
Ders Kaynakları | McKinney,W., (2013), Python For Data Analysis, O’Reilly, USA. Başer, M. (2017), Python, Dikeyeksen, İstanbul. |
Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
1 | Yeni ve Güncel teknolojileri takip edebilir ve bunları değerlendirebilir | X | |||||
2 | Kurumsal Bilişim Sistemlerini işleyişini anlayabilir ve bu sistemleri temel seviyede kullanabilir | X | |||||
3 | Temel seviyedeki işletme problemlerin sayısal modellerini oluşturur | X | |||||
4 | Modellenmiş işletme problemlerini bilişim teknolojileri yardımıyla çözer ve çözümleri yorumlar | X | |||||
5 | Bilişim odaklı projelere takımın bir bireyi olarak katkı sağlar | X | |||||
6 | Proje yönetiminde takım çalışmasını destekleyen bilgi teknolojileri araçlarını etkin bir biçimde kullanır | X | |||||
7 | Temel işletme fonksiyonlarına ve bilişim teknolojilerine hâkim olur ve bunlar arasındaki bağlantıyı kurar | X | |||||
8 | Kurumsal bilişim sistemlerinin tasarlanması, geliştirilmesi ve uygulanması süreçlerine katkı verir. | X | |||||
9 | Girişimcilik projeleri de dâhil olmak üzere her türlü proje için kaliteli dokümantasyon üretebilir ve bu dokümanları sunar | X | |||||
10 | Bilgilendirici, efektif ve ilgi çekici sunumlar hazırlar ve bu sunumları sunar. | X |
Değerlendirme Sistemi | |
---|---|
Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
1. Ara Sınav | 50 |
1. Ödev | 30 |
1. Kısa Sınav | 10 |
2. Kısa Sınav | 10 |
Toplam | 100 |
1. Yıl İçinin Başarıya | 50 |
1. Final | 50 |
Toplam | 100 |
AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
---|---|---|---|
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 2 | 32 |
Ara Sınav | 1 | 10 | 10 |
Kısa Sınav | 2 | 15 | 30 |
Ödev | 1 | 35 | 35 |
Final | 1 | 20 | 20 |
Toplam İş Yükü | 127 | ||
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,08 | ||
Dersin AKTS Kredisi | 5 |