Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
INTRODUCTION TO DATA SCIENCE İkinci Düzey YZ 311 5 5.00 5.00 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri
Eğitimin Dili English
Koordinatör DR. ÖĞR. ÜYESİ RUKİYE NUR KAÇMAZ
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı
Dersin Veriliş Şekli
Dersin Amacı The primary objective of this course is to provide students with a solid foundation in the mathematical and statistical methods required for data-driven decision-making. It aims to develop engineering competencies in importing, visualizing, and analyzing large datasets using modern informatics tools.
Dersin Tanımı This course offers a comprehensive introduction to the data science lifecycle, beginning with data preprocessing, visualization, and the application of statistical learning principles. Students gain hands-on experience in addressing complex engineering problems by evaluating model performance and implementing ensemble techniques.

Dersin İçeriği
1 Introduction To Data Science.
2 Importing, Summarizing and Visualizing Data.
3 Statistical Learning.
4 Monte Carlo Methods.
5 Monte Carlo for Optimization.
6 Unsupervised Learning.
7 Regression.
8 Midterm Exam.
9 Regularization and Kernel Methods.
10 Classification.
11 Decision Trees
12 Ensemble Methods.
13 Project Presentation.
14 Project Presentation.
15 Final Exam.
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Utilizes modern informatics tools and programming environments to import, summarize, and visualize data.
2 Applies engineering knowledge of mathematics and statistical learning to formulate solutions for data science problems.
3 Identifies and formulates complex engineering problems using predictive modeling techniques such as regression and classification.
4 Designs and optimizes machine learning architectures, including Decision Trees and Ensemble Methods, to solve specific engineering challenges.
5 Analyzes and evaluates model performance through experimental methods like Monte Carlo simulations.
6 Works effectively within a team to manage a data science project and communicates technical findings through oral presentations.
7 Demonstrates the ability to adapt to emerging technologies in regularization and kernel methods through independent research.
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan Öğretim Faaliyetleri, Öğretme Metodları ve AKTS İş Yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 14 3 42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 7 1 7
Ödevler 0 0 0
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 7 3 21
Ara sınavlar 1 2 2
Proje (Yarıyıl ödevi) 0 0 0
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 14 3 42
Yarıyıl sonu sınavı 1 2 2
Araştırma 0 0 0
Toplam iş yükü     116
AKTS     5.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 100
Kısa sınav 0 0
Ödev 0 0
Yarıyıl içi toplam   100
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   60
Genel toplam   100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri
Ders kitabı Data Science and Machine Learning Mathematical and Statistical Methods; Dirk P. Kroese, Zdravko I. Botev, Thomas Taimre, Radislav Vaisman
Yardımcı Kaynaklar

Ders İle İlgili Dosyalar