DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ

Dersin Adı Kodu Yarıyıl T+U+L (saat/hafta) Türü (Z / S) Yerel Kredi AKTS
Veri Bilimi ve Analitiği CE 515 Bahar 03+00+00 Seçmeli 3 7.5
Akademik Birim: MDBF, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Öğrenim Türü: Örgün Eğitim
Ön Koşullar yok
Öğrenim Dili: İngilizce
Dersin Düzeyi: Yüksek Lisans
Dersin Koordinatörü: Taner ARSAN
Dersi Veren(ler): TanerARSAN
Dersin Amacı: Bu dersin amacı, öğrencilerin büyük veri ve analitik gerektiren projelerde etkin bir şekilde görev alabilmeleri için gerekli bilgi ve pratik deneyime sahip olmalarını sağlamaktır.
Dersin İçeriği: Veri Bilim ve Analitiği dersi, büyük veri ve analitik uygulamaları konularında öğrencileri yetiştirmek üzerine kurulmuştur. Ders, Büyük veri ve veri analizi yaşam döngüsü içerisinde yer alan iş odaklı sorunları çözmek için gerekli ve yeterli bilgi sağlar. Ders içeriği ayrıca, temel ve ileri düzey analitik yöntemler ile MapReduce ve Hadoop'un dahil olduğu büyük veri analitiği teknolojisi ve araçlarını öğrenebimek için gerekli altyapıyı da sağlamaktadır.
Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ):
  • 1- Dersi alan öğrencilerin büyük veri ve diğer analitik projelerine hemen etkin bir şekilde katılmak için bilgi ve pratik deneyime sahip olmalarını sağlamak.
Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri sınıf içi ders


HAFTALIK PROGRAM

HaftaKonularÖn Hazırlık
1 Giriş ve Ders İçeriğinin paylaşılması, Modül 1: Büyük Veri ve Analitiğe Giriş Büyük Veriye Genel Bakış, Analitik Uygulamalarının Durumu
2 Veri Bilimcisi, Endüstri Sektörlerinde Büyük Veri Analitiği Bu modül, tipik bir analitik yaşam döngüsünün çeşitli aşamalarını açıklamaya odaklanır - keşif, veri hazırlama, model planlama, model oluşturma, sonuçların ve bulguların iletilmesi ve operasyonel hale getirilmesi. Bu modül ayrıca yaşam döngüsünün her aşamasında meydana gelen kritik faaliyetleri detaylandırır.
3 Modül 2: Veri Analitiği Yaşam Döngüsü Keşif, Veri Hazırlama, Model Planlama, Model Oluşturma, Sonuçları Tartışma, Operasyonelleştirme
4 Modül 3: R / Python Kullanarak Temel Veri Analitik Yöntemlerinin İncelenmesi. Python temelleri veya R Grafik Kullanıcı Arayüzünü kullanma, Genel Bakış: R'ye Veri Alma (ve R'den), R'de Kullanılan Veri Tipleri, Temel R İşlemleri, Temel İstatistikler, Genel Fonksiyonlar Python temelleri veya R Grafik Kullanıcı Arayüzünü kullanma, Genel Bakış: R'ye Veri Alma (ve R'den), R'de Kullanılan Veri Tipleri, Temel R İşlemleri, Temel İstatistikler, Genel Fonksiyonlar
5 Modül 4: Gelişmiş Analitik – Teori ve Yöntemlere Genel Bakış: K-means Clustering (Lesson 1) Association Rules (Lesson 2) • K-means clustering • Association Rules • Linear Regression • Logistic Regression • Naïve Bayesian Classifiers • Decision Trees • Time Series Analysis • Text Analytics
6 Linear Regression (Lesson 3) Logistic Regression (Lesson 4)
7 Naïve Bayesian Classifiers (Lesson 5) Decision Trees (Lesson 6)
8 Time Series Analysis (Lesson 7) Text Analytics (Lesson 8)
9 Midterm Exam
10 Module 5: Advanced Analytics - Technology and Tools Lesson 1: Analytics for Unstructured Data - MapReduce and Hadoop Lesson 2: The Hadoop Ecosystem
11 Lesson 3: In-database Analytics SQL essentials Lesson 4: Advanced SQL and MADlib
12 Module 6 – The Endgame, or Putting it All Together Lesson 1: Operationalizing an Analytics Project Lesson 2: Creating the Final Deliverables
13 Module 6 – The Endgame, or Putting it All Together Lesson 3: Data Visualization Veri görselleştirme araçları anketi • Sponsorlar ve analistler için farklı görselleştirmeler oluşturma • Kilit noktalarınızı destekleyecek görseller geliştirme • Bir grafik veya görselleştirme nasıl temizlenir
14 Preparing Project Paper and Presentations


ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR

Bütün kaynaklar EMC2 Akademik İşbirliği kapsamında EMC2 tarafından sağlanmaktadır.


DİĞER KAYNAKLAR

Ele alınan teorilerin uygulamasını içerecek şekilde ek okumalara başvurulabilir. Örneğin;

* Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists, Andreas C. Müller and Sarah Guido (for beginners).


DEĞERLENDİRME SİSTEMİ

Yarıyıl İçi ÇalışmalarıSayıKatkı Payı (%)
Proje 1 30
Sunum/Jüri 1 40
Ara Sınavlar 1 30
Total: 3 100


İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI

EtkinliklerSayısıSüresi (saat)Toplam İş Yükü (saat)
Ders Saati14342
Uygulama236
Proje149.549.5
Sunum/Jüriye Hazırlık13030
Sunum13030
Ara Sınavlar13030
Toplam İş Yükü (saat):187.5


PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ

# PY1 PY2 PY3 PY4 PY5 PY6 PY7 PY8 PY9
OC1