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