Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Veri Bilimi SAU 909 0 2 + 0 2 5
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Lisans
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Dr.Öğr.Üyesi FATMA AKALIN
Dersi Verenler Prof.Dr. CÜNEYT BAYILMIŞ,
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Alanına Uygun Temel Öğretim
Dersin Amacı

Python programlama dili ve araçlarının veri bilimi alanında kullanımı üzerine beceri kazanılması hedeflenmektedir.

Dersin İçeriği

Veri bilimi ve veri bilimci nedir, veriden faydalı bilgi çıkarma aşamaları, veri biliminde kullanılan araçlar, keşifçi veri analizi işlemleri, veri görselleştirme, proje yapabilme,

# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Veri bilimi hakkında bilgi sahibi olur Problem Çözme, Örnek Olay, Soru-Cevap, Gösteri, Sınav, Sözlü Sınav,
2 Veriden faydalı bilgi çıkarma aşamalarını öğrenir Gösterip Yaptırma, Soru-Cevap, Örnek Olay, Anlatım, Ödev, Sınav,
3 Veri bilimi ve modelleme araçlarını kullanma becerisi kazanır Gösterip Yaptırma, Gösteri, Soru-Cevap, Örnek Olay, Anlatım, Sınav, Sözlü Sınav, Ödev,
4 Veri seti üzerinde veri bilimi uygulaması geliştirir Gösterip Yaptırma, Gösteri, Proje Temelli Öğrenme , Problem Çözme, Bireysel Çalışma, Proje / Tasarım, Ödev,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Veri bilimine giriş
2 Veri biliminde uygulama geliştirme aşamaları
3 Veri biliminde kullanılan araçlara bakış
4 Veri seti oluşturma ve hazır veri setlerinin yüklenmesi
5 Keşifçi veri analizi işlemleri: veri seti üzerinde inceleme ve hazırlama işlemleri
6 Keşifçi veri analizi işlemleri: öznitelik ekleme ve çıkarma
7 Keşifçi veri analizi işlemleri: veri filtreleme, eksik verileri tamamlama
8 Keşifçi veri analizi işlemleri: temel istatistiki bilgileri edinme
9 Keşifçi veri analizi işlemleri: aykırı değer tespiti
10 Keşifçi veri analizi işlemleri: veri görselleştirme
11 Makine öğrenmesi algoritmalarının kullanımı (sınıflandırma ve kümeleme)
12 Örnek projelerin incelenmesi
13 Proje Sunumları
14 Proje Sunumları
Kaynaklar
Ders Notu
Ders Kaynakları

1. Doç.Dr. Deniz KILINÇ, Nezahat BAŞEĞMEZ, “Uygulamalarla Veri Bilimi”, Abaküs, 2018.

2. A. Neagoie, D. Bourke, Complete Machine Learning  & Data Science Bootcamp 2021.

Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Sağlık Hizmeti- Edindiği bilgi, beceri ve tutumları sağlık hizmeti sunumunda kullanır.
2 Sağlık Hizmeti- Hastaya biyopsikososyal bir yaklaşım gösterir.
3 Sağlık Hizmeti- Birey ve toplum sağlığını koruma ve geliştirmeyi önceler
4 Sağlık Hizmeti- Sağlığın sürdürülmesi ve geliştirilmesi yönünde çalışmaları yapar
5 Sağlık Hizmeti- Toplum bireylerine, hastalara ve diğer sağlık çalışanlarına sağlık eğitimi verir
6 Sağlık Hizmeti- Korunma, tanı, tedavi, takip ve rehabilitasyon süreçlerinde güvenli, akılcı ve etkin yaklaşım gösterir
7 Sağlık Hizmeti- Girişimsel ve/veya girişimsel olmayan uygulamaları güvenli ve etkin bir biçimde gerçekleştirir
8 Sağlık Hizmeti- Hasta ve çalışan güvenliğini göz önünde bulundurur
9 Sağlık Hizmeti- Sağlığa etki eden fiziksel ve sosyoekonomik şartlar ile bireysel özellik ve davranışları göz önünde bulundurur
10 Etik ve Mesleki İlkeler- İyi hekimlik uygulamalarını dikkate alır.
11 Etik ve Mesleki İlkeler- Etik ve yasal ilkeler çerçevesinde görevini yerine getirir.
12 Etik ve Mesleki İlkeler- Nitelikli sağlık bakımı sunma konusunda kararlılık gösterir
13 Etik ve Mesleki İlkeler- Mesleki performansını değerlendirir
14 Sağlık Savunucusu- Sosyal yükümlülüklerini dikkate alarak sağlık hizmetini geliştirmeyi savunur.
15 Sağlık Savunucusu- Sağlık hizmetinin tüm bileşenleri ile işbirliği yapar
16 Sağlık Savunucusu- Birey ve toplum sağlık göstergelerini değerlendirir
17 Sağlık Savunucusu- Kendi sağlığını korumaya önem verir
18 Lider- Sağlık ekibi içinde liderlik yapar.
19 Lider- Sağlık hizmetlerinde kaynakları maliyet-etkin, toplum yararına ve mevzuata uygun kullanır
20 Ekip- Sağlık ekibi içinde farklı ekip rollerini üstlenir.
21 Ekip- Sağlık ekibi içindeki sağlık çalışanlarının görev ve yükümlülüklerinin farkındadır ve buna uygun davranışlar gösterir.
22 Ekip- Mesleki uygulamalarında meslektaşları ve diğer meslek grupları ile uyumlu ve etkin çalışır
23 İletişim- Hasta, hasta yakınları, sağlık çalışanları ile etkili iletişim kurar
24 İletişim- Farklı sosyokültürel özelliklere sahip birey ve gruplar ile etkili iletişim kurar
25 İletişim- Tanı, tedavi, takipte hasta merkezli bir yaklaşım gösterir.
26 Bilimsel Yaklaşım- Gerekli durumlarda bilimsel araştırma planlar ve uygular X
27 Bilimsel Yaklaşım- Mesleği ile ilgili güncel literatür bilgisine ulaşır ve değerlendirir X
28 Bilimsel Yaklaşım- Kanıta dayalı tıp ilkelerini uygular
29 Bilimsel Yaklaşım- Bilişim teknolojilerini kullanır X
30 Yaşam Boyu Öğrenme- Kariyer gelişimini etkili olarak yönetir X
31 Yaşam Boyu Öğrenme- Yeni bilgileri edinme ve yaşam boyu değişen koşullara uyum sağlama becerilerini gösterir X
32 Yaşam Boyu Öğrenme- Doğru öğrenme kaynaklarını seçer, kendi öğrenme sürecini düzenler X
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
Toplam 0
Toplam 0
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 2 32
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 3 48
Ara Sınav 1 12 12
Sözlü Sınav 1 5 5
Kısa Sınav 1 5 5
Performans Görevi (Uygulama) 1 12 12
Final 0 18 0
Toplam İş Yükü 114
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 4,56
Dersin AKTS Kredisi 5