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: | DATS5022 | ||||
| Ders İsmi: | Sürdürülebilirlik ve 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, öğrencilere Veri Biliminin sürdürülebilirliği ele almak ve teşvik etmek için nasıl uygulanabileceği konusunda derinlemesine bir anlayış sağlamaktır. Öğrenciler, çevresel sorunları anlamada ve sürdürülebilir uygulamalar geliştirmede verilerin, ölçümlerin ve analitik tekniklerin rolünü keşfedeceklerdir. Bu ders, öğrencilerin ekolojik zorlukların üstesinden gelmede inovasyonu teşvik etmek için teknik veri bilimi becerilerini sürdürülebilirlik kavramlarıyla birleştirmelerini sağlayacaktır. Ders boyunca öğrenciler, sürdürülebilirliğe veri odaklı bir yaklaşımı sentezlemek için vaka çalışmaları, pratik alıştırmalar ve güncel araştırmalarla ilgileneceklerdir. |
| Dersin İçeriği: | 1. Sürdürülebilirliğe Giriş ve Veri Bilimi ile Kesişimleri 2. Çevresel Veri ve Metriklerin Temelleri 3. Veri Toplama ve Analizinde Sürdürülebilir Uygulamalar 4. Sürdürülebilirlik için Büyük Veriye İlişkin Vaka Çalışmaları 5. Sürdürülebilir Çözümler için Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin Uygulanması |
Öğrenme Kazanımları
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) Veri bilimi çerçevesinde sürdürülebilirlik kavramları hakkında kapsamlı bir anlayış kazanmak. 2) Çevresel veri toplama, yönetme ve yorumlama konusunda yetkinlik geliştirir. 3) Veri analitiğini kullanarak sürdürülebilirlik uygulamalarını eleştirel bir şekilde analiz etmeyi ve değerlendirmeyi öğrenmek. 4) Sürdürülebilir kalkınma hedefleri için veri bilimini kullanan stratejiler tasarlayabilme ve uygulayabilme. 5) Sürdürülebilirlik odaklı veri projeleri için çok önemli olan araçlar ve teknolojilerle ilgili uygulamalı deneyim edinme. |
Ders Akış Planı
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Kursa Giriş ve Sürdürülebilirlik Veri Bilimi Paradigmasının Anlaşılması. | - |
| 2) | Çevresel Veri Kümelerini ve Küresel Sürdürülebilirlik Göstergelerini Keşfetme. | - |
| 3) | Sürdürülebilirlik için Veri Yönetimi İlkeleri - Etik ve Yasal Hususlar. | - |
| 4) | Çevresel Veriler için İstatistiksel Yöntemler ve Makine Öğrenimi. | - |
| 5) | Hafta Sürdürülebilirlik Verilerinin İletilmesi için Görselleştirme Teknikleri. | - |
| 6) | Hafta Çevre Politikası ve Karar Alma Sürecini Yönlendirmek için Büyük Veri Kullanımı. | - |
| 7) | Veri Analitiği Yoluyla Yaşam Döngüsü Değerlendirmesi ve Çevresel Etki. | - |
| 8) | Ara Sınav - Kavramların Gerçek Dünyadaki Sürdürülebilirlik Sorunlarına Uygulanması. | - |
| 9) | Gerçek Zamanlı Çevresel İzleme için IoT ve Uzaktan Algılama. | - |
| 10) | Çevresel Sonuçların Tahmini için Gelişmiş Makine Öğrenimi Modelleri. | - |
| 11) | Sürdürülebilirlik Veri Projeleri için Proje Yönetimi ve İş Akışı Optimizasyonu. | - |
| 12) | Sektörel Vaka Çalışmaları: Enerji, Tarım ve Koruma. | - |
| 13) | Sürdürülebilir Çözüm Tasarımı için Yapay Zeka Araçları ve Çerçeveleri üzerine Atölye Çalışmaları. | - |
| 14) | Sürdürülebilirlik Veri Projelerinin Öğrenci Sunumları. | - |
| 15) | Sürdürülebilirlik Veri Biliminde Güncel Araştırma ve Gelecek Trendlerinin Gözden Geçirilmesi. | - |
| 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 | 3 | 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. | 3 |
| 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 | 83 |
| Final | 9 | 27 |
| Toplam İş Yükü | 142 | |