Ders Kodu: | MIS309 | ||||
Ders İsmi: | Veri Bilimi 3 | ||||
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: | Yüz yüze | ||||
Dersin Koordinatörü: | Doç. Dr. ŞEBNEM ÖZDEMİR | ||||
Dersi Veren(ler): | Şebnem Özdemir | ||||
Dersin Yardımcıları: |
Dersin Amacı: | Bu dersin amacı, bir veri analiz dili yardımıyla matematiksel arka planı ile birlikte yürütülmesini öğretmektir. |
Dersin İçeriği: | Temel Python fonksiyonları, makine öğrenmesinde klasik algoritmalar, matematiksel altyapıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) Python’ın temel fonksiyonlarını kullanır 2) Kütüphaneleri tanır 3) Karar ağacı algoritmalarının matematiksel yapısını kavrar. 4) R paketi yardımıyla karar ağacı oluşturur. 5) Python kütüphaneleri yardımıyla karar ağacı oluşturur 6) Karar ağacı çıktılarını açıklar |
Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
1) | Derse Giriş – Temel Kavramlar- Bütün Bir Döneme Öğrenilecek İçerikler ve Ölçme Değerlendirme Faaliyetleri Bağlamında Bakış | |
2) | Anaconda ortamı, Jupyter, DataBrick ortamları | |
3) | Python Dili ve özellikleri | |
4) | Python’da temel fonksiyonlar ve yapılar | |
5) | Kütüphanelerle çalışmak | |
6) | Karar ağacı algoritmaları ve makinenin öğrenmesinde temel yöntemler | |
7) | Eğitim ve test kümesi ayrımları, başarı ve performans kavramları | |
8) | Karar ağaçları matematiksel arka planı | |
9) | Karar ağaçları matematiksel arka planı | |
10) | R paketi kullanarak karar ağacı oluşturma | |
11) | Karar ağaçlarının çıktılarını değerlendirme | |
12) | Python kütüphanesi kullanarak karar ağacı oluşturma | |
13) | Karar ağaçlarının çıktılarını değerlendirme, birden fazla model oluşturma, model kıyası | |
14) | Distruptive Kavramlar | |
15) | Final Sınavı |
Ders Notları / Kitaplar: | Ek kaynak ihtiyacı bulunmamaktadır. - There is no need for additional resources. |
Diğer Kaynaklar: | Ek kaynak ihtiyacı bulunmamaktadır. - There is no need for additional resources. |
Course Learning Outcomes | 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
---|---|---|---|---|---|---|
Program Kazanımları |
Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Orta | 3 En Yüksek |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı |
Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
Ödev | 1 | % 20 |
Ara Sınavlar | 1 | % 35 |
Final | 1 | % 45 |
Toplam | % 100 | |
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 55 | |
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 45 | |
Toplam | % 100 |
Aktiviteler | Aktivite Sayısı | İş Yükü |
Ders Saati | 14 | 28 |
Uygulama | 14 | 42 |
Küçük Sınavlar | 5 | 10 |
Ara Sınavlar | 8 | 18 |
Final | 15 | 28 |
Toplam İş Yükü | 126 |