Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
BLP 4230	VERİ BİLİMİ VE ANALİZİ	SEÇMELİ	3	0	0	3

Dersi Veren Birim

Bilgisayar Programcılığı

Dersin Düzeyi

Önlisans

Ders Koordinatörü

DR. ÖZER KESTANE

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Programcılığı (İÖ)
Bilgisayar Programcılığı

Dersin Amacı

Bu ders ile öğrenciye; veri bilimi, analizini istatistiksel yöntemlerle tasarlamak, oluşturmak, sorgulama yapmaktır. Öğrenciye görüntü işleme, web çerçeve yapılanın içerisinde veri analizi yapmaları yeterlilikleri kazandırılacaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	1. Veri analizi istatistiksel yapıları, veri işleme ilgili temel kavramları bilir.
2	2. Görüntü işleme temel özelliklerini bilir, uygulama geliştirebilir.
3	3. Web Çerçeve(web framework) program geliştirme araçlarını ve özellikleri bilir.
4	4. Verinin saklama yöntemlerini kullanan uygulamalar geliştirebilir.
5	5. Basit verinin makine öğrenmesi sistemlerinde nasıl kullanıldığını ve basit uygulamalar geliştirebilir.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Python programlama dili ile Veri bilimine giriş
2	Karar ve Döngü Yapıları, sozlukler, fonksiyonlar
3	Veri Yapılari fonksiyonlar, Sınıflar Objeler
4	Dosya işlemleri, numpy , pandas kutuphaneleri
5	Veri Görselleştirme, matplotlib, scipy kutuphaneleri
6	İstatistiksel veri Analizi
7	İstatistiksel veri Analizi
8	Ara sınav
9	OpenCV giriş ve Görüntü İşleme
10	Django Framework ve Web Sitesi Oluşturma
11	GUI Thinker, PYQT kullanımı
12	Veri tabanı ve sqlite kullanımı
13	Makine Öğrenmesi,Gözetimli ve gözetimsiz öğrenme,
14	Yapay Sinir Ağları ve diğer uygulama Örnekleri.
15	Yapay Sinir Ağları ve diğer uygulama Örnekleri.

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana Kaynaklar: Python ile Veri Bilimi İlker Arslan
Yardımcı kaynaklar:
Öğretim görevlisi ders notları
Referanslar:
Diğer ders materyalleri:

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

1. Ders anlatımı
2. Örnek uygulamalar yapmak

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	VZ	Vize
2	RO	Rapor/Ödev
3	FN	Final
4	BNS	BNS	VZ0.20 + RO0.20 +FN* 0.60
5	BUT	Bütünleme Notu
6	BBN	Bütünleme Sonu Başarı Notu	VZ0.20 + RO0.20 +BUT* 0.60

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Ara sınav , final sınavı ve proje ile ölçülecek ve ders içi uygulamalar ile bu öğrenme çıktılarına ulaşma öğrencinin hangi aşamada olduğu takip edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Derslerin %70 ine katılım zorunludur. Her türlü kopyacılık eylemi disiplin soruşturması açılması ile sonuçlandırılacaktır.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

0232-3112621

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	14	2	28
Uygulama	14	1	14
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	14	1	14
Vize Sınavına Hazırlık	1	12	12
Final Sınavına Hazırlık	1	12	12
Final Sınavı	1	1	1
Vize Sınavı	1	1	1
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			82

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.8	PK.10	PK.11	PK.12	PK.13	PK.15
ÖK.1	5	2	4	3	4	2
ÖK.2	5	2	4	3	4	2
ÖK.3	5	2	4	3	4	2
ÖK.4	5	2	4	3	4	2
ÖK.5	5	2	4	3	4	2

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI