| Veri Bilimi (YL) (Tezli) | |||||
| Yüksek Lisans | TYYÇ: 7. Düzey | QF-EHEA: 2. Düzey | EQF-LLL: 7. Düzey | ||
| Ders Kodu: | VB5021 | ||||
| Ders İsmi: | Sürdürebilirlik ve Veri Bilimi | ||||
| Ders Yarıyılı: | Güz | ||||
| Ders Kredileri: |
|
||||
| Öğretim Dili: | Türkçe | ||||
| Ders Koşulu: | |||||
| Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||
| Dersin Türü: | Bölüm/Program Seçmeli | ||||
| Dersin Seviyesi: |
|
||||
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||
| Dersin Koordinatörü: | Doç. Dr. ŞEBNEM ÖZDEMİR | ||||
| Dersi Veren(ler): | Şebnem Özdemir | ||||
| Dersin Yardımcıları: |
| Dersin Amacı: | Bu dersin amacı, öğrencilere sürdürülebilirlik konusunu veri bilimi perspektifiyle anlatarak, veri kullanımı ve analitiğiyle sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşma becerilerini kazandırmaktır. |
| Dersin İçeriği: | 1. Sürdürülebilirlik kavramı ve önemi 2. Veri bilimi ve sürdürülebilirlik arasındaki ilişki 3. Sürdürülebilirlik için veri toplama ve analiz yöntemleri 4. Veri odaklı sürdürülebilirlik stratejileri 5. Sürdürülebilirlik ve veri etiği konuları |
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) 1. Sürdürülebilirlik kavramını anlamak ve değerlendirebilmek 2) 2. Veri bilimi araçlarını sürdürülebilirlik çalışmalarında kullanabilme 3) 3. Sürdürülebilirlik için veri toplama ve analiz yöntemlerini uygulayabilme 4) 4. Veri odaklı sürdürülebilirlik stratejileri geliştirebilme 5) 5. Sürdürülebilirlik ve veri etiği ilkelerini anlama ve uygulayabilme |
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | 1. Hafta: Sürdürülebilirlik ve veri bilimi girişi | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 2) | 2. Hafta: Sürdürülebilirlik kavramı ve önemi | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 3) | 3. Hafta: Veri bilimi temelleri ve araçları | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 4) | 4. Hafta: Sürdürülebilirlik verilerinin toplanması ve analizi | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 5) | 5. Hafta: Veri odaklı sürdürülebilirlik stratejileri | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 6) | 6. Hafta: Sürdürülebilirlik projeleri ve uygulamaları | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 7) | 7. Hafta: Sürdürülebilirlik ve veri etiği | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 8) | 8. Hafta: Vize sınavı | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 9) | 9. Hafta: Veri analitiği teknikleri sürdürülebilirlik için kullanımı | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 10) | 10. Hafta: Büyük veri ve sürdürülebilirlik | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 11) | 11. Hafta: Veri görselleştirme ve sürdürülebilirlik raporlama | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 12) | 12. Hafta: Makine öğrenmesi ve sürdürülebilirlik | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 13) | 13. Hafta: Veri güvenliği ve sürdürülebilirlik | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 14) | 14. Hafta: Sosyal veri ve sürdürülebilirlik | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 15) | 15. Hafta: Veri yönetimi ve sürdürülebilirlik | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 16) | 16. Hafta: Final sınavı | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| Ders Notları / Kitaplar: | 1. Kitchin, R. (2014). The data revolution: Big data, open data, data infrastructures and their consequences. Sage. |
| Diğer Kaynaklar: | 1. Borgman, C. L. (2015). Big data, little data, no data: Scholarship in the networked world. MIT Press. |
| Course Learning Outcomes | 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|---|---|---|---|---|---|
| Program Kazanımları | |||||
| 1) Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, Veri biliminin teknik uygulamalarının kapsamını ve kullanılabilecek araçları bilir. | 3 | 3 | 3 | 2 | 2 |
| 2) Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, Uygulama sonuçlarının toplum-kültür-hukuk üzerindeki etkilerini bilir. | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| 3) Bu programı tamamlayan öğrenciler; Uygulama süreçlerindeki matematiği ve kodu tanır | 2 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| 4) Bu programı tamamlayan öğrenciler; Veri bilimindeki süreçlerin çıktı ve birey üzerindeki etkilerini açıklar | 3 | 2 | 3 | 2 | 3 |
| 5) Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, Bir bütün olarak veri bilimiyle oluşan içgörü-öngörü ve uzgörüyü belli bir disiplin/vaka karşında anlar. | 3 | 3 | 3 | 2 | 3 |
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Orta | 3 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, Veri biliminin teknik uygulamalarının kapsamını ve kullanılabilecek araçları bilir. | 3 |
| 2) | Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, Uygulama sonuçlarının toplum-kültür-hukuk üzerindeki etkilerini bilir. | 3 |
| 3) | Bu programı tamamlayan öğrenciler; Uygulama süreçlerindeki matematiği ve kodu tanır | 2 |
| 4) | Bu programı tamamlayan öğrenciler; Veri bilimindeki süreçlerin çıktı ve birey üzerindeki etkilerini açıklar | 3 |
| 5) | Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, Bir bütün olarak veri bilimiyle oluşan içgörü-öngörü ve uzgörüyü belli bir disiplin/vaka karşında anlar. | 3 |
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Ara Sınavlar | 1 | % 40 |
| Final | 1 | % 60 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 40 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 60 | |
| Toplam | % 100 | |
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 28 |
| Ara Sınavlar | 7 | 55 |
| Final | 8 | 67 |
| Toplam İş Yükü | 150 | |