1. Eğitim Bilgi Sistemi
  2. Veri Bilimi ve Analitiği Bölümü
  3. İngilizce (2025 - 2026)
Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
İngilizce ING 191 1 4 + 0 4 4
Ön Koşul Dersleri

---
Önerilen Seçmeli Dersler

---
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Lisans
Dersin Türü Zorunlu
Dersin Koordinatörü Öğr.Gör. HÜLYA YILMAZ ÇAMUR
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları

Rektörlük Yabancı Diller Bölümü Öğretim Elemanları
Dersin Kategorisi Genel Eğitim
Dersin Amacı

Bu ders ile öğrencilerin, "European Language Portfolio Global Scale" A2 düzeyinde İngilizcede;
- Temel dilbilgisine sahip olmaları,
- Dinlediklerini anlamaları,
- Karşılıklı konuşabilmeleri,
- Okuduklarını anlamaları,
- Kendilerini yazıyla ifade edebilmeleri amaçlanmaktadır
Dersin İçeriği

A2 seviyede İngilizce dilbilgisi, kelime dağarcığı, okuduğunu anlama, sözlü anlatım ve yazma becerileri
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 "European Language Portfolio Global Scale" A2 düzeyinde İngilizce öğrenmek Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Deney ve Laboratuvar,
2 Kısa, net iletileri kavrar. Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Deney ve Laboratuvar,
3 Kısa, günlük metinleri kavrar. Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Deney ve Laboratuvar,
4 Basit, günlük sohbetlere katılır. Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Deney ve Laboratuvar,
5 Sade bir dille kendi ver çevresi hakkında konuşur. Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Deney ve Laboratuvar,
6 Kısa, basit notlar ve iletiler yazar. Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Deney ve Laboratuvar,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 To be (am,is,are) Sahiplik sıfatları, Tekil çoğul, İşaret sıfatları Ders Kitabı 1. Ünite
2 Yer ve zaman edatları, Would like Ders Kitabı 2. Ünite
3 Geniş Zaman Ders Kitabı 3. Ünite
4 Tekrar Ders Kitabı 1-3. Ünite
5 a-an-the, Sayılabilir sayılamaz Ders Kitabı 4. Ünite
6 Şimdiki Zaman Ders Kitabı 5. Ünite
7 Can (-ebilmek), Have to-Has to (zorunluluk), Geniş zaman ve Şimdiki zaman karşılaştırması Ders Kitabı 6. Ünite
8 Tekrar Ders Kitabı 4-6. Ünite
9 Vize haftası -
10 Geçmiş zaman: was-were, went Ders Kitabı 7. Ünite
11 Nesne zamiri, Karşılaştırma sıfatları Ders Kitabı 8. Ünite
12 Should, Could, Be going to Ders Kitabı 9. Ünite
13 Tekrar Ders Kitabı 7-9. Ünite
14 Karşılaştırma Too-Enough Ders Kitabı 10. Ünite
Kaynaklar
Ders Notu

Online İçerik, Haftalık Videolar, PDF Notlar
Ders Kaynakları

[1] Smart Choice
[2] Oxford University Press Dictionary
Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Veri Biliminde matematik konusunda yeterli bilgi birikimine ve bu alandaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık veri bilimi problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisine sahiptir.
1 Bilgisayar bilimi, yazılım mühendisliği, ağ teknolojileri, veritabanı yönetimi gibi bilişim konularında güçlü bir temel ve matematik alt yapısı oluşturma.
2 Bilgisayar programlama, sistem analizi, ağ yönetimi gibi teknik becerilerin geliştirilmesi.
2 Bilimsel araştırma yapabilme yeteneği ile elde edilen bilgiyi derinlemesine analiz edebilir ve yorumlayabilir
3 Analitik, modelleme ve deneysel araştırmaların tasarlanması ve uygulanması konusunda yetkinliğe; karmaşık veri setlerini analiz etme ve yorumlama yeteneğine sahiptir
3 Analitik düşünme ve problem çözme yeteneklerinin geliştirilmesi. X
4 Teknik konuları açık ve anlaşılır bir şekilde ifade etme ve ekip içinde etkili iletişim kurabilme yeteneğinin geliştirilmesi
4 Eksik veya kısıtlı veri setleriyle çalışarak bilgiyi tamamlayabilir ve farklı disiplinlerden gelen bilgileri entegre edebilir
5 Veri bilimi ve analitiği problemlerini tanımlama ve çözme becerisi için gerekli programlama becerisine sahiptir
5 Teknoloji trendlerini takip ederek ve yeni teknolojilere hızlı bir şekilde adapte olarak sürekli olarak kendini geliştirme yeteneği kazandırma
6 Çok disiplinli takımlarda liderlik yapabilme, karmaşık problemlere yönelik çözüm stratejileri geliştirebilme, sorumluluk alma ve takım çalışmasına katkı sağlama becerisine sahiptir
7 Yenilikçi fikirler ve yöntemler geliştirme kabiliyetine; veri bilimi ve analitiği alanında veri işleme süreçlerinde yeni yaklaşımlar ortaya koyabilme becerisine sahiptir
8 Gereksinim duyulan veri ve bilgileri tanımlama, erişme ve değerlendirme, veri yönetimi ve analitiği alanında yetkindir.
9 Veri bilimi ve analitiği alanındaki güncel gelişmeleri takip edebilir, öğrenme ve yeni teknolojileri hızlı bir şekilde adapte edebilir
10 Yapılan çalışmaların sonuçlarını etkili bir şekilde aktarabilir ve teknik ve karmaşık konuları anlaşılır bir şekilde sunabilir
11 Veri bilimi ve analitiği uygulamalarının sosyal ve çevresel etkilerinin farkındadır ve bu bağlamda uyum sağlayabilir
12 Veri toplama, analiz etme ve raporlama süreçlerinde toplumsal, bilimsel ve etik değerler hakkında bilgi sahibidir; etik ilkeleri gözetir ve toplumun faydasını ön planda tutar
# Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı PÇ 1 PÇ 1 PÇ 2 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7 PÇ 8 PÇ 9 PÇ 10 PÇ 11 PÇ 12
1 "European Language Portfolio Global Scale" A2 düzeyinde İngilizce öğrenmek
2 Kısa, net iletileri kavrar.
3 Kısa, günlük metinleri kavrar.
4 Basit, günlük sohbetlere katılır.
5 Sade bir dille kendi ver çevresi hakkında konuşur.
6 Kısa, basit notlar ve iletiler yazar.
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 100
Toplam 100
1. Final 60
1. Yıl İçinin Başarıya 40
Toplam 100
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 4 64
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 2 32
Ara Sınav 1 4 4
Kısa Sınav 2 2 4
Ödev 1 2 2
Final 1 4 4
Toplam İş Yükü 110
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 4,4
dersAKTSKredisi 4