| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Veri Önişleme Teknikleri | YBS 506 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | - |
| Önerilen Seçmeli Dersler | - |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. EMRAH AYDEMİR |
| Dersi Verenler | Doç.Dr. EMRAH AYDEMİR, |
| Dersin Yardımcıları | - |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Makine öğrenmesi algoritmalarının kullanılabilmesi için en büyük işyükünün olduğu aşama olan veri önişlemenin detaylarına hakim olmak |
| Dersin İçeriği | Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi, Veri Ön İşleme, SQL, Sınıflandırma Algoritmaları, Kümeleme Algoritmaları, Python |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Verileri önişleme aşamaları uygulayabilir | Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma, | Ödev, Proje / Tasarım, |
| 2 | Verilerde temizleme ve dönüştürme işlemlerini yapabilir | Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, | Proje / Tasarım, |
| 3 | Veri çoğaltma, üretme ve düzeltme işlemleri yapabilir. | Alıştırma ve Uygulama, | Ödev, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Python Programlama Dili ve Özellikleri | |
| 2 | Dosyaları Yeniden Adlandırma ve Birleştirme | |
| 3 | Dosyaları Parçalama | |
| 4 | Görüntü Dosyalarını Boyutlandırma ve Görüntü Kırpma | |
| 5 | Görüntü Dosyalarını Netleştirme ve Görüntü Tespiti | |
| 6 | Ses Dosyaları Parçalama | |
| 7 | Ses Gürültü Giderme | |
| 8 | Metin RegEx İşlemleri ve ara Sınav | |
| 9 | Metin İstenmeyen Kelime ve Karakter Dönüşümü | |
| 10 | Metin İçinde Emoji Dönüşümü | |
| 11 | İç İçe Klasör Yapısındaki Verileri Etiketlendirme | |
| 12 | Veri Etiketlendirme Stratejileri | |
| 13 | Öğrenci Uygulama Sunumları | |
| 14 | Öğrenci Uygulama Sunumları |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | Uygulamalarla Python ve Yapay Zeka, Emrah Aydemir, Nobel Yayınevi, 2022. |
| Ders Kaynakları | Uygulamalarla Python ve Yapay Zeka, Emrah Aydemir, Nobel Yayınevi, 2022. |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Yeni nesil bilişim temelli iş analitiği tekniklerini kullanabilir ve bu yöntemleri işletme problemlerine uygular | X | |||||
| 2 | Geliştirilen çözümleri İş Zekası araçları gibi bilişim teknolojileri ile sunar | X | |||||
| 3 | Operasyonel işlerin yürütülebilmesi için gerekli rutin kararları bilişim teknolojileri yardımıyla verir | X | |||||
| 4 | Orta ve uzun vadeli stratejik kararları bilişim sistemleri yardımıyla oluşturur | X | |||||
| 5 | İşletme süreçlerini bilişim sistemleri yardımıyla elektronik biçime dönüştürebilir | X | |||||
| 6 | Elektronik dönüşümü gerçekleşmiş süreçlerin sürdürülebilirliğine katkı sağlar | X | |||||
| 7 | Alan ile ilgili temel seviyede literatür taraması yapar | X | |||||
| 8 | Araştırma metodolojisi hakkında bilgi sahibi olur ve bu bilgiyi bilişim konularına uygular | X | |||||
| 9 | Takım çalışmalarında ekip içi iletişimi sağlayarak çalışma grubuna liderlik yapar | X | |||||
| 10 | Bilişim projeleri yönetiminde grup iletişimi teknolojilerini etkin bir şekilde kullanır | X | |||||
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 100 |
| Toplam | 100 |
| 1. Final | 70 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 30 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 10 | 10 |
| Ödev | 6 | 2 | 12 |
| Final | 1 | 20 | 20 |
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 2 | 32 |
| Performans Görevi (Uygulama) | 1 | 20 | 20 |
| Toplam İş Yükü | 142 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,68 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 6 | ||