Giriş | English

Yüksek Lisans > Fen Bilimleri Enstitüsü > Kimya (yl. Yabanci Dil) > VERİ BİLİMİ VE ANALİTİĞİ
 
Dersin adı Dersin seviyesi Dersin kodu Dersin tipi Dersin dönemi Yerel kredi AKTS kredisi Ders bilgileri
VERİ BİLİMİ VE ANALİTİĞİ İkinci düzey BMM 536 1 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin tanımı
Ön koşul dersleri
Eğitimin dili Türkçe
Koordinatör DR. ÖĞR. ÜYESİ TURGAY BATBAT
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı DR. ÖĞR. ÜYESİ TURGAY BATBAT
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı
Dersin veriliş şekli Yüz yüze
Dersin amacı Bilgisayarlı veri işleme yöntemlerinin incelenmesi
Dersin tanımı Veri işleme yöntemlerinin matematiksel ve bilgisayarlı yöntemlerle incelenmesi

Dersin içeriği
1- Python programlama diline giriş ve özellikleri
2- Nümerik ve bilimsel programlama
3- Veri okuma
4- Veri seçme ve filtreleme
5- Kayıp veri değerledirme
6- Sıralama ve Gruplama
7- Veri Hazırlama
8- Sınfılandırma için ön işleme ve parametre belirleme
9- Anomali tespiti
10- Sonuç değerlendirme
11-
12-
13-
14-
15-
16-
17-
18-
19-
20-

Dersin öğrenme çıktıları
1- Problem belirleme ve deney hazırlama yöntemlerinin belirlenmesi
2- Verilerin etiketlenmesi ve saklanması
3- Verilerden özelliklerin çıkarılması ve sınıflandırma yöntemleri ile ilişkilerin belirlenmesi
4- Eksik ve sapan verilerle işlemler
5- Büyük veri teknolojilerinin tanıtılması
6-
7-
8-
9-
10-

*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
1- Kimyasal problemlere temel kimya bilgi ve becerilerini kullanarak tek başına çözümler üretebilme yeteneği
2- İleri araştırmalarda bilgi ve beceri düzeyi planlama ve yürütebilme yeteneği
3- Ulusal ve uluslararası düzeyde kimya ile ilgili konuları izleyebilir, değerlendirip ve yorumlayabilme yeteneği
4- Alanı ile ilgili yeni düşünce ve yöntemler geliştirerek bilgi toplumu oluşum sürecine katkı yapabilme yeteneği
5- Kimya alanında lisans düzeyinde kazanılan bilgileri genişletmek ve geliştirebilme yeteneği
6- Bilimsel ve analitik düşünme ve sentez yapabilme formasyonu kazandırmak
7- Kimya alanında çeşitli cihazları kullanır ve sonuçlarını yorumlayabilme
8- Uzmanlık alanı ile ilgili deneyleri tasarlar ve uygulayabilme yeteneği
9- Deneysel verilerin değerlendirilmesinde çeşitli istatistik metotları ve paket programları kullanabilme yeteneği
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 iş yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 14 3 42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 20 2 40
Ödevler 0 0 0
Sunum / Seminer hazırlama 25 1 25
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 0 0 0
Ara sınavlar 0 0 0
Proje (Yarıyıl ödevi) 25 1 25
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavı 0 0 0
Araştırma 50 1 50
Toplam iş yükü     182
AKTS     7.50

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

Önerilen veya zorunlu okuma materyalleri
Ders kitabı
Yardımcı Kaynaklar

Ders ile ilgili dosyalar