"Veri Bilimi ve Analitiğine Giriş" dersinin amacı, öğrencilere veri biliminin temel kavramlarını, süreçlerini ve analitik yöntemlerini tanıtarak, büyük veri setlerinin toplanması, işlenmesi ve analiz edilmesi süreçlerini öğretmektir. Bu ders, veri biliminin iş dünyası ve farklı sektörlerdeki uygulamalarını anlamalarını sağlarken, öğrencilerin veri analitiği araçlarını ve tekniklerini kullanarak anlamlı sonuçlar çıkarma becerisi kazanmalarına yardımcı olacaktır.

Ders İçeriği ;

1. Veri Bilimi ve Temel Kavramları
   Veri biliminin tanımı, amacı ve veri biliminin temel bileşenleri. Veri toplama, işleme ve analiz süreçlerinin genel bir tanıtımı. Verinin rolü, veri bilimi süreçleri ve veri bilimcilerin görevleri.

2. Veri Analitiği Araçları
   Veri analitiği için kullanılan yazılımlar ve araçlar. Excel, R, Python gibi veri işleme dillerinin ve veri analitiği araçlarının karşılaştırılması. Analitik süreçlerde kullanılan temel yöntemler.

3. Veri Görselleştirme Araçları
   Veri görselleştirmenin önemi ve veri görselleştirme araçlarının kullanımı. Farklı grafik ve görsel temsil yöntemlerinin nasıl kullanıldığı.

4. Veri Tabanı Yönetim Sistemleri ve SQL Yapısı
   Veri tabanı yönetim sistemlerinin yapısı ve önemi. İlişkisel veritabanları, SQL'in temel komutları ve veri sorgulama teknikleri. Veritabanı tasarımı ve veri yönetimi.

5. Veri Madenciliği
   Veri madenciliği kavramı, veri madenciliği teknikleri ve algoritmalar. Sınıflandırma, kümeleme ve birliktelik kuralları. Veri madenciliği süreçleri ve uygulama alanları.

6. Sinyal ve Görüntü Analitiği
   Sinyal ve görüntü analitiğinin temel kavramları ve kullanım alanları. Dijital sinyallerin ve görüntülerin işlenmesi, analiz edilmesi ve anlamlandırılması için kullanılan yöntemler.

7. Büyük Veri ve Analitiği
   Büyük veri kavramı, büyük veri teknolojileri ve büyük veri işleme yöntemleri. Hadoop, Spark gibi büyük veri işleme araçları. Büyük verinin iş dünyasındaki önemi ve analitik süreçlere etkisi.

8. Yüksek Başarımlı Hesaplama
   Yüksek başarımlı hesaplama (HPC) sistemlerinin tanıtımı ve veri analitiği süreçlerindeki rolü. Paralel işleme ve dağıtık hesaplama sistemleri ile büyük verinin hızlı bir şekilde analiz edilmesi.

9. Siber Güvenlik
   Siber güvenliğin veri bilimi süreçlerindeki önemi. Veri güvenliği, gizlilik ve veri ihlalleri. Şifreleme, kimlik doğrulama ve veri güvenliği stratejileri.

10. Nesnelerin İnterneti (IoT) ve Bulut Bilişim
    IoT ve bulut bilişimin veri toplama ve işleme süreçlerindeki rolü. IoT cihazlarından veri toplama, bulut platformlarında veri depolama ve analiz. IoT ve bulut bilişim teknolojilerinin veri bilimine katkısı.

11. Makine Öğrenmesi
    Makine öğrenmesi kavramı ve makine öğrenmesi algoritmaları. Denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme yöntemleri. Makine öğrenmesinin veri bilimi projelerindeki rolü ve uygulama alanları.

12. Bilgisayarlı Görü
    Bilgisayarlı görü kavramı ve temel algoritmaları. Görüntü işleme teknikleri, nesne tanıma, görüntü segmentasyonu ve uygulama alanları. Bilgisayarlı görünün veri analitiği ile ilişkisi.

13. Optimizasyon Teknikleri
    Optimizasyon kavramı ve optimizasyon problemleri. Doğrusal programlama, doğrusal olmayan programlama ve sezgisel optimizasyon teknikleri. Optimizasyon tekniklerinin veri analitiğindeki kullanımı.

14. Veri Biliminde Etik ve Hukuk
    Veri bilimi süreçlerinde etik ve hukuki sorunlar. Veri gizliliği, algoritmik önyargı ve şeffaflık. GDPR, KVKK gibi veri koruma yasaları ve veri bilimcilerin sorumlulukları.

Dersin içeriği özetle, öğrencilerin veri bilimi ve analitiği alanında kapsamlı bir bilgi birikimi edinmelerini ve çeşitli tekniklerle veri analitiği projeleri gerçekleştirebilmelerini sağlamayı hedefler.