Dersi Veren Fakülte \ Bölüm
Mühendislik Fakültesi \ Yapay Zeka Mühendisliği
Kredi
AKTS
Ders Türü
Öğretim Dili
Malzeme Bilimi ve Nanoteknoloji Mühendisliği Lisans Programı
Veri biliminin temelleri; Python ile kodlamaya giriş, olasılık ve istatistiksel hipotez testleri; veri görselleştirme ve veri bilimi etiği; makine öğrenmesi algoritmalarına kısa bir giriş.
Ders Kitapları ve/veya Kaynaklar
1. Veri bilimi kavramlarının temellerini ve araştırma tasarımını öğrenir
2. Python'da temel programlama becerilerini öğrenir
3. Verilere çeşitli kaynaklardan ve formatlardan erişmeyi öğrenir
4. Analiz ve sunumdan önce verileri ön işleme
sürecini öğrenir
5. Veri Biliminde araştırmayı verimli ve etik bir
şekilde yürütmeyi öğrenir
6. Veri analizi projelerini sunmayı öğrenir
1. Hafta: Veri Biliminin Temelleri
2. Hafta: Veri Biliminin Temelleri
3. Hafta: Python ile kodlamaya giriş
4. Hafta: Python ile kodlamaya giriş
5. Hafta: Python ile kodlamaya giriş
6. Hafta: Python ile kodlamaya giriş
7. Hafta: Olasılık ve istatistiksel hipotez testleri
8. Hafta: Olasılık ve istatistiksel hipotez testleri
9. Hafta: Makine öğrenmesine giriş
10. Hafta: Makine öğrenmesine giriş
11. Hafta: Proje sunumları
12. Hafta: Proje sunumları
Referans Değerlendime Ölçütleri
|
Program Çıktısı
**
|
| 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
|
Ders Çıktısı
|
|---|
| 1 |
A
|
A
|
C
|
|
A, C
|
|
|
|
|
|
|
| 2 |
A
|
|
|
|
|
|
|
B
|
|
|
|
| 3 |
|
|
|
|
C, D
|
|
|
|
|
|
|
| 4 |
|
A
|
|
|
A, C, D
|
|
|
|
|
|
|
| 5 |
A
|
|
|
|
|
|
|
|
B
|
|
|
| 6 |
|
|
|
|
C, D
|
A, B
|
|
A, C
|
|
A
|
|