Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi
Ders Kodu: UTIF415
Ders Türü: Bölüm Seçmeli
Ders Grubu: Lisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 3
Uyg.: 0
Kredi: 3
Laboratuvar: 0
AKTS: 5
Amaç

Dersin amacı, öğrencilere Python programlama dili kullanarak veri bilimine ve makine öğrenmesine giriş sağlamaktır. Öğrenciler, temel Python komutlarını ve Python programlama diliyle veri bilimine ve makine öğrenmesine giriş sağlayan konuları öğreneceklerdir. Ders, öğrencilere temel Python komutlarının kullanımını ve bu komutların veri bilimine ve makine öğrenmesine nasıl uygulanacağını anlamak konusunda yardımcı olacaktır. Veri biliminin temel kavramları ve makine öğrenmesi algoritmalarının çalışma prensipleri öğrencilere anlatılacaktır. Ayrıca, öğrenciler, Python kullanarak veri setlerinden özet istatistikler çıkarma, verileri özetlemek ve görselleştirmek, veri kümelerindeki düzenlemeleri ve güvenilirliğini test etmek, makine öğrenmesi modellerinin geliştirilmesi, eğitilmesi ve tahmin yapılması gibi temel veri bilimi ve makine öğrenmesi kavramlarını da öğreneceklerdir.

Özet İçerik

"Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi" dersi veri biliminin temelleri ve makine öğrenmesinin temellerini kapsayan bir ders olarak tasarlanmıştır. Öğrenciler veri bilimi, makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanlarında kullanılabilecek Python programlama dili konusunda kapsamlı bir eğitim alacaktır. Ders, Python programlama dili konusunda temel kavramların öğretilmesini içerecek ve Python'da veri bilimi ve makine öğrenmesi için kullanılabilecek özel kütüphanelerin kullanımını kapsayacaktır. Ders kapsamında, Python kullanarak veri biliminin temel alanları arasında veri görselleştirme, veri keşfi, öznitelik seçimi, tahmin modelleri, ve model performansının değerlendirilmesi gibi konular ele alınacaktır. Ayrıca, derin öğrenme ve makine öğrenmesi alanlarında kullanılan Python kütüphaneleri ile ilgili bilgi de verilmektedir.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Doç. Dr. Sadullah ÇELİK
Öğrenme Çıktıları
1.Öğrenciler, Python dili yardımıyla veri bilimsel ve makine öğrenme modelleri geliştirmek için gerekli kodlamaları öğrenecekler.
2.Öğrenciler, veri bilimsel ve makine öğrenme problemlerini tanımlayabilecek ve çözebilecek kabiliyete sahip olacaklar.
3.Öğrenciler, Python dili yardımıyla veri bilimsel ve makine öğrenme modellerinin performansını ölçmeyi öğrenecekler.
4.Öğrenciler, Python dili yardımıyla veri bilimsel ve makine öğrenme modellerinin çıktılarının anlaşılır ve anlaşılır hale getirilmesini öğrenecekler.
5.Öğrenciler, Python dili yardımıyla veri bilimsel ve makine öğrenme modellerinin tahmin performansını artırmak için gerekli ön işleme ve özellik kümeleme tekniklerini öğrenecekler.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Ramalho, L. (2022). Fluent python. " O'Reilly Media, Inc.".
2.Haslwanter, T. (2016). An Introduction to Statistics with Python. With Applications in the Life Sciences.. Switzerland: Springer International Publishing.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi hakkında genel bakış. Python'un temelleri.
2. Hafta - Teorik
Temel Veri Sınıfları ve Operatörler.
3. Hafta - Teorik
Veri Yapıları ve Programlama Kontrol Yapıları.
4. Hafta - Teorik
Veri Görselleştirme: Matplotlib, Seaborn, ggplot.
5. Hafta - Teorik
Veri ön işleme: Pandas, Numpy, Scikit-Learn.
6. Hafta - Teorik
Lineer Regresyon.
7. Hafta - Teorik
K-En yakın Komşu Algoritması.
8. Hafta - Teorik
Vize Sınavı
9. Hafta - Teorik
Karar ağaçları ve Rastgele Ormanlar.
10. Hafta - Teorik
Yapay Sinir Ağları.
11. Hafta - Teorik
Derin Öğrenme.
12. Hafta - Teorik
Makine Öğrenmesini Uygulamaları
13. Hafta - Teorik
Makine Öğrenmesinin İleri Uygulamaları.
14. Hafta - Teorik
Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Projeleri.
15. Hafta - Teorik
Projenin Sunumu ve Değerlendirme
16. Hafta - Teorik
Final Sınavı
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ara Sınav (Vize)1%40
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%70
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders153390
Ödev2228
Bireysel Çalışma33215
Ara Sınav1134
Dönem Sonu Sınavı1134
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)121
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
PÇ-10
PÇ-11
PÇ-12
OÇ-1
5
5
5
5
5
5
5
5
4
4
OÇ-2
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
OÇ-3
5
5
5
5
4
4
4
4
4
4
OÇ-4
5
5
5
5
5
5
4
5
5
5
OÇ-5
5
5
5
4
5
5
5
5
4
5
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026