| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Phyton İle Veri Analizi | ENF 548 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | Mevcut değil. |
| Önerilen Seçmeli Dersler | Mevcut değil. |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. İSMAİL HAKKI CEDİMOĞLU |
| Dersi Verenler | Prof.Dr. İSMAİL HAKKI CEDİMOĞLU, |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Alanına Uygun Temel Öğretim |
| Dersin Amacı | Derse katılımcılara Python Programlama Dili kullanılarak Veri Analizi öğretilecektir. Python Programlama dilinin temelleri bu ders kapsamında açıklanmıştır. Python programlama dilinin veri analizi kütüphaneleri açıklanacaktır. Veri analizi örnekleri uygulama ile anlatılacaktır. |
| Dersin İçeriği | Temel Python ve pandas veri türleri, Temel programlama kontrol yapıları, Veri analizi için temel kütüphaneler, Veri Yapıları, Veri listesi oluşturma ve kullanma, Çok boyutlu diziler, Dataframe ve seriler, Veri analizi. |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme, Proje Temelli Öğrenme , | Proje / Tasarım, | |
| 2 | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, | Proje / Tasarım, | |
| 3 | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Gösteri, Gösterip Yaptırma, | Sınav, | |
| 4 | Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Gösteri, Gösterip Yaptırma, | Sınav, | |
| 5 | Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Gösteri, Gösterip Yaptırma, | Sınav, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Python Programlamaya Giriş | |
| 2 | İnput, Veri İşleme ve Output | |
| 3 | Karar ve Döngü Yapıları | |
| 4 | Fonksiyonlar | |
| 5 | List, Tuples ve Dictionaries veri yapıları | |
| 6 | Numpy ile hesaplama | |
| 7 | Veri temizleme işlemleri | |
| 8 | Series ve Dataframes Veri Yapıları | |
| 9 | pandas kütüphanesi ile veri analizi | |
| 10 | pandas-profiling ve sweetviz kütüphaneleri ile otomatik keşifsel veri analizi | |
| 11 | Veri analizinde kullanılan Python kütüphaneleri | |
| 12 | pandas pivot tablo | |
| 13 | Veri Analizi Uygulaması | |
| 14 | Veri Görselleştirme |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | PPT Sunuları ve Python Program Kodları. |
| Ders Kaynakları | Python in 24 Hours, Sams Teach Yourself, Second Edition, Katie Cunningham, Sams Publishing, 2013. Machine Learning For Dummies, John Paul Mueller, Luca Massaron, John Wiley & Sons, 2016. Python for Data Analysis, Wes McKinney, O'Reilly Media, Inc., 2018. The the Python Workshop: A Practical, No-Nonsense Introduction to Python Development, Andrew Bird, Dr Lau Cher Han, Mario Corchero Jiménez, Graham Lee, Corey Wade, Packt Publishing, 2019. |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Bilişim Sistemlerindeki yada farklı bir alandaki bilgilerin genişletilmesi ve derinleştirilmesi ile birlikte bilimsel araştırma yaparak bilgiye ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama yapabilmek | X | |||||
| 2 | Bilişim Sistemlerindeki sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi geliştirebilmek, bilimsel, toplumsal ve etik sorumluluk ile kullanabilmek | X | |||||
| 3 | Bilişim Sistemlerindeki bir problemi, bağımsız olarak kurgulamak, çözüm yöntemi geliştirmek, çözmek, sonuçları değerlendirmek ve gerektiğinde uygulayabilmek | X | |||||
| 4 | Bilişim Sistemlerindeki güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını, Bilişim Sistemlerindeki ve Bilişim Sistemleri dışındaki gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli bir şekilde aktarabilmek | X | |||||
| 5 | Bilişim Sistemlerindeki uygulamalarda karşılaşacağı öngörülmeyen karmaşık durumlarda, yeni stratejik yaklaşımlar geliştirebilmek ve sorumluluk alarak çözüm üretebilmek | X | |||||
| 6 | Bilişim Sistemleri ile ilgili konularda strateji, politika ve uygulama planları geliştirebilmek ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirebilmek | ||||||
| 7 | Bilişim Sistemlerinin gerektirdiği bilgisayar yazılımı ve donanımı bilgisi ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanabilmek ve geliştirebilmek | X | |||||
| 8 | Bilişim Sistemleri ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında bilimsel, sosyal ve etik değerleri gözeterek bu değerleri öğretebilmek ve denetlemek | X | |||||
| 9 | Bilişim Sistemlerinde özümsedikleri bilgiyi ve problem çözme yeteneklerini, disiplinler arası çalışmalarda uygulayabilmek. | X | |||||
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 50 |
| 1. Ödev | 50 |
| 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 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 12 | 3 | 36 |
| Ara Sınav | 1 | 8 | 8 |
| Ödev | 1 | 24 | 24 |
| Final | 1 | 24 | 24 |
| Toplam İş Yükü | 140 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,6 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 6 | ||