İSTİNYE ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| Veri Bilimi (YL) (Tezli) (İngilizce) | |||||
| Yüksek Lisans | TYYÇ: 7. Düzey | QF-EHEA: 2. Düzey | EQF-LLL: 7. Düzey | ||
Ders Genel Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu: | DATS5018 | ||||
| Ders İsmi: | İnsan Odaklı Veri Bilimi | ||||
| Ders Yarıyılı: | Güz | ||||
| Ders Kredileri: |
|
||||
| Öğretim Dili: | İngilizce | ||||
| Ders Koşulu: | |||||
| Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||
| Dersin Türü: | Bölüm/Program Seçmeli | ||||
| Dersin Seviyesi: |
|
||||
| Dersin Veriliş Şekli: | E-Öğrenme | ||||
| Dersin Koordinatörü: | Araş. Gör. KAZIM TİMUÇİN UTKAN | ||||
| Dersi Veren(ler): | |||||
| Dersin Yardımcıları: |
Dersin Amaç ve İçeriği
| Dersin Amacı: | Bu dersin amacı, öğrencileri insan ihtiyaçlarına ve değerlerine duyarlı ve saygılı veri bilimi çözümleri tasarlamak ve uygulamak için gerekli bilgi ve becerilerle donatmaktır. Etik hususlara, etkili veri iletişimine ve farklı paydaş perspektiflerinin anlaşılmasına odaklanılarak, insan merkezli tasarım ilkelerinin veri analitiğine entegre edilmesine vurgu yapılacaktır. Dersin sonunda öğrenciler sadece teknik olarak sağlam değil, aynı zamanda sosyal açıdan sorumlu ve kullanıcı dostu veri bilimi projeleri oluşturabilmelidir. |
| Dersin İçeriği: | 1. Veri Biliminde İnsan Merkezli Tasarım İlkelerine Giriş 2. Etik hususlar ve sorumlu veri bilimi 3. Farklı kitleler için veri görselleştirme ve iletişim 4. Veri Biliminde kullanıcı deneyimi (UX) araştırma yöntemleri 5. İnsan merkezli veri bilimi uygulamalarına ilişkin vaka çalışmaları |
Öğrenme Kazanımları
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) İnsan merkezli tasarım ilkelerini veri bilimi projelerine uygular. 2) Etik konuları ele alır ve sorumlu veri uygulamaları geliştirir. 3) Etkili veri görselleştirme ve hikaye anlatımı için teknikler geliştirmek. 4) Etkili veri görselleştirme ve hikaye anlatımı için teknikler 5) Gerçek dünyadaki insan merkezli veri bilimi uygulamalarını eleştirel olarak analiz etme. |
Ders Akış Planı
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | İnsan Merkezli Veri Bilimine giriş ve kursa genel bakış | - |
| 2) | İnsan merkezli tasarımın anlaşılması ve veri biliminde uygulanması | - |
| 3) | Veri biliminde etik - Önyargıları tanıma ve ele alma | - |
| 4) | Gizlilik ve veri koruma - En iyi uygulamalar ve mevzuat | - |
| 5) | Kullanıcı iletişimi için etkili veri görselleştirme ilkeleri | - |
| 6) | Veri Biliminde UX araştırma yöntemlerine giriş | - |
| 7) | Farklı kitleler ve paydaşlar için veri hikayesi anlatımı | - |
| 8) | Ara Sınav | - |
| 9) | Etik ve insan merkezli veri girişimlerinde vaka çalışmaları | - |
| 10) | Katılım stratejileri - Topluluklar ve kullanıcılarla çalışma | - |
| 11) | İnsan merkezli yaklaşımlarda nicel ve nitel veriler | - |
| 12) | Veri ürün ve hizmetlerinde kullanıcı geri bildirimlerinin uygulanması | - |
| 13) | Veri odaklı uygulamalar için yinelemeli tasarım ve prototipleme | - |
| 14) | Veri biliminde erişilebilirlik - Araçlar ve kılavuzlar | - |
| 15) | Güncel toplumsal konularda veri biliminin eleştirel analizi | - |
| 16) | Final Sınavı | - |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | Herhangi bir ders kitabı bulunmamaktadır. There is no textbook. |
| Diğer Kaynaklar: | Güncel makaleler, kitaplar kullanılacaktır. Current articles and books will be used. |
Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi
| 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 | 3 | 3 |
| 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 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| 4) Bu programı tamamlayan öğrenciler; Veri bilimindeki süreçlerin çıktı ve birey üzerindeki etkilerini açıklar | 3 | 3 | 2 | 3 | 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 | 3 | 3 |
Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi
| 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. | 2 |
| 3) | Bu programı tamamlayan öğrenciler; Uygulama süreçlerindeki matematiği ve kodu tanır | 3 |
| 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 |
Ölçme ve Değerlendirme
| 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 | |
İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | İş Yükü |
| Ders Saati | 16 | 32 |
| Ara Sınavlar | 8 | 56 |
| Final | 8 | 56 |
| Toplam İş Yükü | 144 | |