| Akademik Birim: |
Yönetim Bilişim Sistemleri |
| Öğrenim Türü: |
Örgün Eğitim |
| Ön Koşullar |
Yok |
| Öğrenim Dili: |
İngilizce |
| Dersin Düzeyi: |
Lisans |
| Dersin Koordinatörü: |
- - |
| Dersi Veren(ler): |
Mehmet Aydın, Hasan DAĞ |
| Dersin Amacı: |
Veri biliminin/bilimcisinin ne olduğunu öğrenmek
Veri bilimcisinin yaptığı bazı analizleri yapabilmek. |
| Dersin İçeriği: |
Veri bilimcisinin rolü, veri biliminin dikey kullanım vakaları ve iş uygulamaları. Nereden ve nasıl veri elde edilir, veri kaynakları ve değerlendirme metotları, veri dönüştürme ve hazırlama. İstatistik model ve metotlar: tahmin-tanımlama, keşif amaçlı veri analizi, iletişim, görselleştirme, veri ön hazırlığı, veri mühendisliği; büyük veri, kodlama, etik değerler, doğru soruyu sorma. |
| Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ): |
- 1- Veri proses etmenin yollarını ve önemini anlama,
- 2- Veri bilimi aracı olarak R dilini kullanabilme,
- 3- Verinin, işlemenin ve bilgi üretmenin önemi ve kullanımının anlama,
- 4- Veri işlemenin ve bilgi üretmede R dilini kullanma
|
| Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri |
Ders, ödevler, sınıf içi ara sınav ve final sınavı. |
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
| 1 |
Examples, data science articulated, history and context, technology landscape |
|
| 2 |
Data Science Tools : Introduction to R basics |
|
| 3 |
R Data Types and reading data in and writing out |
|
| 4 |
Control structures and Loops in R |
|
| 5 |
Functions and Libraries |
|
| 6 |
Visualization |
|
| 7 |
Data Sources: How to obtain data, transform and manage |
|
| 8 |
Data Preparation with R |
|
| 9 |
Midterm exam |
|
| 10 |
Analytics: Topics in statistical modeling: basic concepts, experiment design, pitfalls |
|
| 11 |
Databases and the relational algebra |
|
| 12 |
Visualization, data products, visual data analytics |
|
| 13 |
Provenance, privacy, ethics, governance |
|
| 14 |
Graph Analytics: structure, traversals, analytics, PageRank community detection, recursive queries, semantic web |
|
Kadir Has Üniversitesi'nde bir dönem 14 haftadır, 15. ve 16. hafta sınav haftalarıdır.
PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ
| # |
PY1 |
PY2 |
PY3 |
PY4 |
PY5 |
PY6 |
PY7 |
PY8 |
PY9 |
PY10 |
PY11 |
| OC1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| OC2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| OC3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| OC4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Katkı Düzeyi: 1 Düşük, 2 Orta, 3 Yüksek
