- Üniversite
- Akademik
- Yüksekokullar
- Adalet Meslek Yüksekokulu
- Meslek Yüksekokulu
- Meslek Yüksekokulu
- Bankacılık ve Sigortacılık (Türkçe)
- Bilgisayar Programcılığı (Türkçe)
- Dış Ticaret (Türkçe)
- Grafik Tasarım (Türkçe)
- İç Mekân Tasarımı (Türkçe)
- İnşaat Teknolojisi (Türkçe)
- İş Sağlığı ve Güvenliği (Türkçe)
- Medya ve İletişim (Türkçe)
- Mimari Restorasyon (Türkçe)
- Radyo ve Televizyon Programcılığı (Türkçe)
- Sivil Havacılık Kabin Hizmetleri (Türkçe)
- Sivil Hava Ulaştırma İşletmeciliği (Türkçe)
- Turizm ve Otel İşletmeciliği (Türkçe)
- Uygulamalı İngilizce Çevirmenlik
- Sağlık Hizmetleri Meslek Yüksekokulu
- Uygulamalı Yönetim Bilimleri Yüksekokulu
- Yabancı Diller Yüksekokulu
- Fakülteler
- Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ortak Dersler
- Yüksekokullar
- Araştırma
- Araştırma Merkezleri
- Kütüphane
- Akıllı Kampüs
- Proje Geliştirme ve Teknoloji Transfer Ofisi
- İzmir Bilimpark
- Sürekli Eğitim Merkezi (EKOSEM)
- Çocuk Üniversitesi
- Etik Kurul
- Öğretme ve Öğrenme Merkezi (EKOEĞİTİM)
- Psikolojik Uygulama ve Araştırma Merkezi (PUAM)
- Araştırmacı Eğitimleri Koordinatörlüğü
- Araştırma İş Birlikleri ve İnovasyon Koordinatörlüğü
- Kampüs
- INTERNATIONAL
- İletişim
Bilgisayar Programcılığı (Türkçe)
MBP 227 | Ders Tanıtım Bilgileri
| Dersin Adı |
Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi
|
|
Kodu
|
Yarıyıl
|
Teori
(saat/hafta) |
Uygulama/Lab
(saat/hafta) |
Yerel Kredi
|
AKTS
|
|
MBP 227
|
Güz/Bahar
|
2
|
2
|
3
|
4
|
| Ön-Koşul(lar) |
Yok
|
|||||
| Dersin Dili |
Türkçe
|
|||||
| Dersin Türü |
Seçmeli
|
|||||
| Dersin Düzeyi |
Ön Lisans
|
|||||
| Dersin Veriliş Şekli | - | |||||
| Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Grup çalışmasıProblem çözmeDeney / Laboratuvar / Atölye uygulamaAnlatım / Sunum | |||||
| Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu | - | |||||
| Dersin Koordinatörü | - | |||||
| Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||
| Yardımcı(ları) | - | |||||
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı, büyük miktardaki veriden bilgi toplama, veri modelleme ve bilgi çıkarımı yapabilmek için kullanılan teknikleri öğrencilere aktarmaktadır. Ders kapsamında öğrenciler, makine öğrenme algoritmaları ile veri kümeleri üzerinde tahminleme uygulamaları yapabileceklerdir. |
| Öğrenme Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
| Ders Tanımı | Bu ders veri analizi, veri görselleştirme yöntemleri, veri manipülasyonu, özellik mühendisliği, denetimli ve denetimsiz makine öğrenmesi tekniklerini içermektedir. |
| Dersin İlişkili Olduğu Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları |
|
|
|
Temel Ders | |
| Uzmanlık/Alan Dersleri |
X
|
|
| Destek Dersleri | ||
| İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
| Aktarılabilir Beceri Dersleri |
HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
| 1 | Veri Analizi- 1 | Uğuz, S., “Makine Öğrenmesi - Teorik Yönleri ve Python Uygulamaları ile Bir Yapay Zeka Ekolü”, Nobel Akademik Yayıncılık (2021). Bölüm 2 |
| 2 | Veri Analizi- 2 | Uğuz, S., “Makine Öğrenmesi - Teorik Yönleri ve Python Uygulamaları ile Bir Yapay Zeka Ekolü”, Nobel Akademik Yayıncılık (2021). Bölüm 2 |
| 3 | Veri Analizi- 3 | Uğuz, S., “Makine Öğrenmesi - Teorik Yönleri ve Python Uygulamaları ile Bir Yapay Zeka Ekolü”, Nobel Akademik Yayıncılık (2021). Bölüm 3 |
| 4 | Veri Analizi- 3 Veri Görselleştirme ve Yorumlama- 1 | Uğuz, S., “Makine Öğrenmesi - Teorik Yönleri ve Python Uygulamaları ile Bir Yapay Zeka Ekolü”, Nobel Akademik Yayıncılık (2021). Bölüm 4 |
| 5 | Veri Analizi- 3 Veri Görselleştirme ve Yorumlama- 2 | Uğuz, S., “Makine Öğrenmesi - Teorik Yönleri ve Python Uygulamaları ile Bir Yapay Zeka Ekolü”, Nobel Akademik Yayıncılık (2021). Bölüm 4 |
| 6 | Aykırı Değer Analizi | Uğuz, S., “Makine Öğrenmesi - Teorik Yönleri ve Python Uygulamaları ile Bir Yapay Zeka Ekolü”, Nobel Akademik Yayıncılık (2021). Bölüm 5 |
| 7 | Eksik Değer Analizi | Uğuz, S., “Makine Öğrenmesi - Teorik Yönleri ve Python Uygulamaları ile Bir Yapay Zeka Ekolü”, Nobel Akademik Yayıncılık (2021). Bölüm 5 |
| 8 | Ara Sınav | |
| 9 | Veri Dönüştürme ve Özellik Çıkarımı | Uğuz, S., “Makine Öğrenmesi - Teorik Yönleri ve Python Uygulamaları ile Bir Yapay Zeka Ekolü”, Nobel Akademik Yayıncılık (2021). Bölüm 6 |
| 10 | Makine Öğrenmesinde Temel Kavramlar | Uğuz, S., “Makine Öğrenmesi - Teorik Yönleri ve Python Uygulamaları ile Bir Yapay Zeka Ekolü”, Nobel Akademik Yayıncılık (2021). Bölüm 5 |
| 11 | Makine Öğrenmesi- Denetimsiz Öğrenme Uygulamaları- 1 | Uğuz, S., “Makine Öğrenmesi - Teorik Yönleri ve Python Uygulamaları ile Bir Yapay Zeka Ekolü”, Nobel Akademik Yayıncılık (2021). Bölüm 7 |
| 12 | Makine Öğrenmesi- Denetimsiz Öğrenme Uygulamaları- 2 | Uğuz, S., “Makine Öğrenmesi - Teorik Yönleri ve Python Uygulamaları ile Bir Yapay Zeka Ekolü”, Nobel Akademik Yayıncılık (2021). Bölüm 8 |
| 13 | Makine Öğrenmesi- Denetimli Öğrenme Uygulamaları- 1 | Uğuz, S., “Makine Öğrenmesi - Teorik Yönleri ve Python Uygulamaları ile Bir Yapay Zeka Ekolü”, Nobel Akademik Yayıncılık (2021). Bölüm 10 ve Bölüm 11 |
| 14 | Makine Öğrenmesi- Denetimli Öğrenme Uygulamaları- 2 | Uğuz, S., “Makine Öğrenmesi - Teorik Yönleri ve Python Uygulamaları ile Bir Yapay Zeka Ekolü”, Nobel Akademik Yayıncılık (2021). Bölüm 12 |
| 15 | Dönemin Gözden Geçirilmesi | |
| 16 | Final Sınavı |
| Ders Kitabı | Sinan Uğuz, “Makine Öğrenmesi - Teorik Yönleri ve Python Uygulamaları ile Bir Yapay Zeka Ekolü”, Nobel Akademik Yayıncılık (2021) (ISBN: 9786050331769) |
| Önerilen Okumalar/Materyaller | Geron, A., "HANDS-ON MACHINE LEARNING WITH SCIKIT-LEARN & TENSORFLOW ", O’Reilly Media (2017) (ISBN: 9781491962299) |
DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ
| Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
| Katılım | ||
| Laboratuvar / Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | ||
| Portfolyo | ||
| Ödev | ||
| Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
| Proje |
1
|
35
|
| Seminer/Çalıştay | ||
| Sözlü Sınav | ||
| Ara Sınav |
1
|
25
|
| Final Sınavı |
40
|
|
| Toplam |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
2
|
60
|
| Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
1
|
40
|
| Toplam |
AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
| Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) |
16
|
2
|
32
|
| Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) |
16
|
2
|
32
|
| Sınıf Dışı Ders Çalışması |
14
|
1
|
14
|
| Arazi Çalışması |
0
|
||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
0
|
||
| Portfolyo |
0
|
||
| Ödev |
0
|
||
| Sunum / Jüri Önünde Sunum |
0
|
||
| Proje |
1
|
12
|
12
|
| Seminer/Çalıştay |
0
|
||
| Sözlü Sınav |
0
|
||
| Ara Sınavlar |
1
|
13
|
13
|
| Final Sınavı |
17
|
0
|
|
| Toplam |
103
|
DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ
|
#
|
Program Yeterlilikleri / Çıktıları |
* Katkı Düzeyi
|
|||||
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
|||
| 1 |
Temel düzeyde bilgisayar donanımı ve yazılımı bilgisine sahiptir.
|
-
|
X
|
-
|
-
|
-
|
|
| 2 |
Web programlama ve ağ teknolojilerini açıklar ve uygulamalar geliştirir |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
| 3 |
Takım çalışması yaparak yazılı, sözlü ve sözlü olmayan iletişim becerilerine sahip olur. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
| 4 |
Alanında karşılaşılan problemleri araştırır, analiz eder ve çözüm üretir. |
X
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
| 5 |
Alanı ile ilgili temel programlama dillerini kullanır. |
-
|
-
|
X
|
-
|
-
|
|
| 6 |
Alanı ile ilgili temel ihtiyaçları karşılayan, yazılım, donanım veya her ikisini içeren bir bilgisayar sistemi tasarlar ve kurar. |
X
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
| 7 |
Bilgisayar programcılığı alanı ile ilgili güncel gelişmeleri takip ederek yorumlar. |
X
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
| 8 |
Mesleki ve etik sorumluluk bilinci taşır, bilişim uygulamalarında meslek etiğinin gözetilmesi konusunda farkındalığa sahiptir. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
| 9 |
Matematik, hesaplama ve bilgisayar bilimleri konularında temel kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptir. |
-
|
X
|
-
|
-
|
-
|
|
| 10 |
İngilizce'yi Avrupa Dil Portföyü A2 Genel Düzeyinde kullanarak alanındaki bilgileri izler ve meslektaşları ile etkili iletişim kurar. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
| 11 |
Öğrenimini bir ileri eğitim düzeyine yönlendirir |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
| 12 |
İş güvenliği, çevresel farkındalık ve kalite standartları konusunda bilgi sahibidir. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest
HABERTÜM HABERLER
İZMİR EKONOMİ ÜNİVERSİTESİ GÜZELBAHÇE KAMPÜSÜ
DetaylarKÜRESEL KARİYER
İzmir Ekonomi Üniversitesi, dünya çapında bir üniversiteye dönüşürken aynı zamanda küresel çapta yetkinliğe sahip başarılı gençler yetiştirir.
Daha Fazlası..BİLİME KATKI
İzmir Ekonomi Üniversitesi, nitelikli bilgi ve yetkin teknolojiler üretir.
Daha Fazlası..İNSANA DEĞER
İzmir Ekonomi Üniversitesi, toplumsal fayda üretmeyi varlık nedeni olarak görür.
Daha Fazlası..
İzmir Ekonomide yapacağın Lisansüstü eğitimle bir adım öndesin