Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
| Büyük Veri Analitiği (İngilizce) (Tezsiz) | |||||
| Yüksek Lisans | Programın Süresi: 1.5 | Kredi Sayısı: 90 | TYYÇ: 7. Düzey | QF-EHEA: 2. Düzey | EQF: 7. Düzey |
Ders Genel Tanıtım Bilgileri
| Yüksekokul/Myo/Fakülte/Enstitü | Lisansüstü Eğitim Enstitüsü | ||||
| Ders Kodu | BDA 557 | ||||
| Ders Adı İngilizce | Case Studies in Analytics | ||||
| Ders Adı Türkçe | Veri Analitiğinde Vaka Çalışmaları | ||||
| Öğretim Dili | EN | ||||
| Ders Türü | Ters-Yüz Öğrenme | ||||
| Dersin Düzeyi | Orta | ||||
| Dönem | Yaz Okulu | ||||
| Haftalık İletişim Saatleri |
|
||||
| Tahmini Öğrenci İş Yükü | Dönem boyunca 173 saat | ||||
| Ders Kredileri | 7.5 AKTS | ||||
| Değerlendirme | Standart Harf Notu | ||||
| Ön Koşul | Yok | ||||
| Yan Koşul | Yok | ||||
| Beklenen Ön Bilgi | Yok | ||||
| Kayıt Kısıtlamaları | Sadece Yüksek Lisans Öğrencileri | ||||
| Genel Eğitim Hedefi | |||||
| Ders Açıklaması | Bu ders farklı uygulama alanlarından kaynaklanan çeşitli vaka çalışmalarını incelemektedir. Deneyimli akademisyenlerin ve uygulayıcıların yardımıyla öğrenciler her hafta analitik problemlerini çözmenin temel adımlarını atacaklar. Her vaka çalışmasında veri işleme araçları yeniden gözden geçirilecektir. Özellik azaltma ve model seçimine dikkat edilecektir. Her vaka çalışması, sonuçların eksiksiz bir analizi ve yorumlanmasıyla tamamlanacaktır. |
Ders Öğrenme Çıktıları ve YeterliliklerBu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler:1) Farklı uygulama alanlarından kaynaklanan çeşitli vaka çalışmalarını inceleme 2) Analitik sorunlarının üstesinden gelmenin ana adımlarını gözden geçirme 3) Veri işleme araçlarının ve makine öğrenimi modellerinin yeniden gözden geçirilmesi |
| Program Öğrenme Çıktıları/Ders Öğrenme Çıktıları | 1 | 2 | 3 |
|---|---|---|---|
| 1) Lisans derecesi sırasında edinilen beceriler üzerine inşa edilen, makine öğrenimiyle ilgili büyük veri analitiği alanında geliştirilmiş ve derinleştirilmiş bir uzmanlık düzeyi. | |||
| 2) Makine öğrenimiyle ilgili istatistik, hesaplama ve bilgisayar bilimi alanlarında derinlemesine teorik ve pratik bilgi uygulanmıştır. | |||
| 3) Makine öğreniminde kullanılan analiz ve modelleme yöntemleri ve bunların sınırlamaları hakkında kapsamlı bilgi. | |||
| 4) Analitik, modelleme ve deneye dayalı keşifsel araştırma tasarlama ve gerçekleştirme; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumlara çözümler üretme ve sonuçları yorumlama becerisi. | |||
| 5) Analitik süreci ve sonuçlarını makine öğrenimi alanı içinde veya dışında ulusal ve uluslararası platformlarda hem sözlü hem de yazılı olarak tanımlayabilme. | |||
| 6) Makine öğrenimi, işleme, kullanım, yorumlama ve yayma aşamaları ve ilgili tüm mesleki faaliyetlerle ilgili sosyal, bilimsel ve etik değerlerin farkında olma. | |||
| 7) Makine öğrenimi alanındaki yeni ve ortaya çıkan uygulamalar hakkında profesyonel farkındalık ve bunların kullanımlarını gösterme becerisi. | |||
| 8) Çok disiplinli takımlarda lider olarak hareket etme, karmaşık durumlara büyük veri odaklı çözümler geliştirme yeteneği; sorumluluk almak. | |||
| 9) Avrupa Dil Portföyü Genel Seviye B2'de hem sözlü hem de yazılı olarak İngilizce iletişim kurabilme yeteneği. | |||
| 10) Makine öğrenimi uygulamalarının sosyal ve çevresel yönlerini anlama. |
Program Sonuçları ve Yeterliliklerle İlişkisi
| N Yok | S Destekleyici | H Çok İlgili |
| Program Çıktıları ve Yeterlilikler | Düzey | Değerlendirme | |
| 1) | Lisans derecesi sırasında edinilen beceriler üzerine inşa edilen, makine öğrenimiyle ilgili büyük veri analitiği alanında geliştirilmiş ve derinleştirilmiş bir uzmanlık düzeyi. | S | |
| 2) | Makine öğrenimiyle ilgili istatistik, hesaplama ve bilgisayar bilimi alanlarında derinlemesine teorik ve pratik bilgi uygulanmıştır. | S | |
| 3) | Makine öğreniminde kullanılan analiz ve modelleme yöntemleri ve bunların sınırlamaları hakkında kapsamlı bilgi. | S | |
| 4) | Analitik, modelleme ve deneye dayalı keşifsel araştırma tasarlama ve gerçekleştirme; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumlara çözümler üretme ve sonuçları yorumlama becerisi. | S | |
| 5) | Analitik süreci ve sonuçlarını makine öğrenimi alanı içinde veya dışında ulusal ve uluslararası platformlarda hem sözlü hem de yazılı olarak tanımlayabilme. | S | |
| 6) | Makine öğrenimi, işleme, kullanım, yorumlama ve yayma aşamaları ve ilgili tüm mesleki faaliyetlerle ilgili sosyal, bilimsel ve etik değerlerin farkında olma. | S | |
| 7) | Makine öğrenimi alanındaki yeni ve ortaya çıkan uygulamalar hakkında profesyonel farkındalık ve bunların kullanımlarını gösterme becerisi. | H | |
| 8) | Çok disiplinli takımlarda lider olarak hareket etme, karmaşık durumlara büyük veri odaklı çözümler geliştirme yeteneği; sorumluluk almak. | S | |
| 9) | Avrupa Dil Portföyü Genel Seviye B2'de hem sözlü hem de yazılı olarak İngilizce iletişim kurabilme yeteneği. | S | |
| 10) | Makine öğrenimi uygulamalarının sosyal ve çevresel yönlerini anlama. | N |
| Hazırlayan ve Tarih | , |
| Ders Koordinatörü | ÖZGÜR ÖZLÜK |
| Dönem | Yaz Okulu |
| Dersi Veren(ler) | Dr. Öğr. Üyesi ŞİRİN ÖZLEM |
Ders İçeriği
| Hafta | Konu |
| 1) | R Kullanan Öneri Motorlarının Temelleri |
| 2) | Veri Analizi için MS Excel'i Kullanma |
| 3) | R kullanarak Türkçe belgelerde optik karakter tanıma |
| 4) | Silme düzeltme kodlaması |
| 5) | ANN kullanarak metin işleme |
| 6) | Sınıflandırma Ağaçlarının İK Uygulaması |
| 7) | Uygulamalı Sinirbilim Modellerine Giriş |
| Gerekli/Tavsiye Edilen Okumalar | Yok | ||||||||||||
| Öğretme Teknikleri | Flipped sınıf/Uygulama/Laboratuvar/Aktif öğrenme | ||||||||||||
| Ödev ve Projeler | Ödev ve Proje | ||||||||||||
| Laboratuvar Çalışması | Yok | ||||||||||||
| Bilgisayar Kullanımı | Gerekli | ||||||||||||
| Diğer Aktiviteler | Yok | ||||||||||||
| Değerlendirme Yöntemleri |
|
||||||||||||
| Ders Yönetimi |
|
||||||||||||
AKTS Öğrenci İş Yükü Tahmini
| AKtivite | Hafta Sayısı | Saat | Hesaplama | ||||
| Yarıyıl Başına Hafta Sayısı | Etkinliğe Hazırlık | Etkinliğin Kendisinde Harcanan | Etkinlik Gereksinimlerini Tamamlama | ||||
| Ders Saati | 14 | 3 | 5 | 2 | 140 | ||
| Ödevler | 1 | 30 | 2 | 1 | 33 | ||
| Toplam İş Yükü | 173 | ||||||
| Toplam İş Yükü/25 | 6.9 | ||||||
| AKTS | 7.5 | ||||||