The objective of the Introduction to Data Science course is to provide students with a thorough understanding of the fundamental concepts, techniques, and instruments employed in the field of data science. The objective of this course is to equip students with the knowledge and skills necessary to analyze, interpret, and extract valuable insights from large and complex datasets. The course will also cover sophisticated data transformation, statistical modeling, and real-world prediction techniques. Students will learn how to effectively manage big data, shape, and clean datasets, create interactive visualizations, apply statistical models, and use shallow and deep learning techniques to summarize results and generate interpretable summaries.
Ön Koşullar
Eş Koşullar
Özel Koşullar
Öğretim Üyeleri
Dr. Öğr. Üyesi Fatma PATLAR AKBULUT
Asistanlar
Ders Gün,Saat ve Yeri
Görüşme Saatleri ve Yeri
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
Temel Kaynaklar
Diğer Kaynaklar
Haftalık Ders Programı
Hafta
Dersin İçeriği
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
Değerlendirme Ölçütleri
Ölçüt Tipleri
Adet
Yüzdesi(%)
ÖÇ-1
Students will develop relevant programming abilities for data analysis.
ÖÇ-2
Students will obtain abilities about, clean/process, and transform data
ÖÇ-3
Students will demonstrate proficiency with statistical analysis of data.
ÖÇ-4
Students will analyze large datasets in the context of real world problems
ÖÇ-5
Students will develop and implement data analysis strategies base on theoretical principles, ethical considerations, and detailed knowledge of the underlying data
ÖÇ-6
Students will use appropriate models of analysis, assess the quality of input, derive insight from results, and investigate potential issues
ÖÇ-7
Interpret data findings effectively to any audience, orally, visually, and in written formats
Program Çıktıları
PÇ-1
Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi.
PÇ-2
Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
PÇ-3
Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.
PÇ-4
Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
PÇ-5
Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme veyorumlama becerisi.
PÇ-6
Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
PÇ-7
Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
PÇ-8
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki
gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
PÇ-9
Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
PÇ-10
Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
PÇ-11
Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi;mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
