Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
DSAI 201 Fundamentals of Machine Learning and Data Science
MEF Üniversitesi
Akademik Programlar
Psikoloji
Öğrenciler için Genel Bilgi
Diploma EkiErasmus Beyanı
Psikoloji
Lisans Programın Süresi: 4 Kredi Sayısı: 240 TYYÇ: 6. Düzey QF-EHEA: 1. Düzey EQF: 6. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

School/Faculty/Institute Faculty of Engineering
Course Code DSAI 201
Course Title in English Fundamentals of Machine Learning and Data Science
Course Title in Turkish Makine Öğrenmesinin Temelleri ve Veri Bilimi
Language of Instruction EN
Type of Course Guided Personal Study
Level of Course Intermediate
Semester Fall
Contact Hours per Week
Lecture: 2 Recitation: 1 Lab: 0 Other: 0
Estimated Student Workload 156 hours per semester
Number of Credits 6 ECTS
Grading Mode Pass / Fail
Pre-requisites DSAI 101 - Introduction to DS and AI
DSAI 102 - Mathematical Foundations for DS and AI
DSAI 103 - Programming for DS and AI
Expected Prior Knowledge None
Co-requisites None
Registration Restrictions Only Undergraduate Students
Overall Educational Objective To learn the fundamental vocabulary and concepts of machine learning and take a deeper dive into the details of several of the most important machine learning approaches, and develop intuition into how they work and when and where they are applicable.
Course Description This course provides a comprehensive introduction to the field of machine learning. Firstly, the practical aspects of machine learning using Python's Scikit-Learn package will be examined. Contains the following topics: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Linear Classifiers, Tree-Based Models and Data Science.
Course Description in Turkish Bu kurs, makine öğrenimi alanına kapsamlı bir giriş niteliğindedir. Öncelikle Python'un Scikit-Learn paketini kullanarak makine öğreniminin pratik yönleri incelenecektir. Aşağıdaki konuları içerir:Denetimli Öğrenme, Denetimsiz Öğrenme, Doğrusal Sınıflandırıcılar, Ağaç Tabanlı Modeller ve Veri Bilimi.

Course Learning Outcomes and Competences

Upon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:
1)
2)
3)
Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes 1 2 3
1) Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi.
2) Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi.
3) Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği.
4) Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi.
5) Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi.
6) Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması.
7) Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme.
8) Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi.
9) Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme.
10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme.
11) Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi.
12) Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi.
13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme.

Relation to Program Outcomes and Competences

N None S Supportive H Highly Related
     
Program Outcomes and Competences Level Assessed by
1) Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. N
2) Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. N
3) Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. H Exam,HW,Participation
4) Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. N
5) Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. N
6) Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. N
7) Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. N
8) Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. N
9) Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. S Participation
10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. S HW,Participation
11) Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. N
12) Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. S Exam,HW
13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. H Exam,HW
Prepared by and Date TUNA ÇAKAR , November 2023
Course Coordinator TUNA ÇAKAR
Semester Fall
Name of Instructor Dr. Öğr. Üyesi ŞİRİN ÖZLEM

Course Contents

Hafta Konu
1)
2)
3)
4)
5)
6)
6)
7)
8)
9)
10)
11)
12)
13)
14)
15)
16)
Required/Recommended Readings-
Teaching MethodsGuided personal study
Homework and ProjectsDataCamp Tasks and Quizzes (%40) Final Exam (%60)
Laboratory Work-
Computer UseRequired
Other Activities-
Assessment Methods
Assessment Tools Count Weight
TOTAL %
Course Administration dsai@mef.edu.tr
05309225505
Instructor’s office: 5th floor Phone number: 0 212 395 37 50 Office hours: TBA E-mail address: cakart@mef.edu.tr

ECTS Student Workload Estimation

Activity No/Weeks Hours Calculation
No/Weeks per Semester Preparing for the Activity Spent in the Activity Itself Completing the Activity Requirements
Ders Saati 14 1 2 42
Laboratuvar 10 1 2 30
Sınıf Dışı Ders Çalışması 1 1 10 11
Proje 1 5 25 30
Ödevler 10 1 2 30
Final 1 10 3 13
Total Workload 156
Total Workload/25 6.2
ECTS 6