BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Kazanılan Yeterlilik | Program Süresi | Toplam Kredi (AKTS) | Öğretim Şekli | Yeterliliğin Düzeyi ve Öğrenme Alanı | |
| LİSANS DERECESİ | 4 | 240 | ÖRGÜN |
TYÇ, TYYÇ, EQF-LLL, ISCED (2011):6. Düzey QF-EHEA:1. Düzey TYYÇ, ISCED (1997-2013): 48,52 |
|
Ders Genel Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu: | 1413002038 | ||||||||||
| Ders İsmi: | Statistical Learning and Data Analytics | ||||||||||
| Ders Yarıyılı: | Bahar | ||||||||||
| Ders Kredileri: |
|
||||||||||
| Öğretim Dili: | EN | ||||||||||
| Ders Koşulu: | |||||||||||
| Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||||||||
| Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar: | |||||||||||
| Dersin Türü: | Department Elective | ||||||||||
| Dersin Seviyesi: |
|
||||||||||
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||||||||
| Dersin Koordinatörü: | Dr.Öğr.Üyesi Adem ÖZYAVAŞ | ||||||||||
| Dersi Veren(ler): | |||||||||||
| Dersin Yardımcıları: |
Dersin Amaç ve İçeriği
| Dersin Amacı: | Öğrenci en önemli istatistiksel öğrenme ve tahmin yöntemleri hakkında bilgi ve gerçek dünya ve karar verme problemlerini çözmek için gerekli beceriler hakkında bilgi edinir. |
| Dersin İçeriği: | Kümeleme analizi: k-ortalamaları, mesafelerin oluşturulması, hiyerarşik kümeleme, medoidler etrafında bölümleme, ortalama siluet genişliği, algoritmalarla karışım modelleri, R-kodlama, teori, uygulamalar ve derinlemesine tartışma; büyük veri sorunlarına bakış Sağlam istatistikler: Algoritmalar, R-kodlama, teori, uygulamalar ve derinlemesine tartışma ile etki fonksiyonu, kırılma noktası, tek değişkenli ve çok değişkenli konumun ve ölçeğin ve regresyonun sağlam tahmini Boyut küçültme ve model seçiminde ileri düzey sorunlar, model seçimi yanlılığı ile ilgilenmek, model değerlendirmesi için önyükleme |
Öğrenme Kazanımları
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||
Ders Akış Planı
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Veri Bilimi, olasılık, istatistik ve lineer cebire genel bir giriş. | Everitt, B. S., Landau, S., Leese, M., Cluster Analysis (fourth edition), E. Arnold 2001 Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., The Elements of Statistical Learning (second edition), Springer 2009. Hennig, C., Meila, M., Murtagh, F., and Rocci, R., Handbook of Cluster Analysis, Taylor & Francis 2016. Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J., Salibián-Barrera, M., Robust Statistics: Theory and Methods (with R), 2nd Edition, Wiley 2019. |
| 2) | Büyük veri kaynakları ve türleri, sık örüntü analizi. | Everitt, B. S., Landau, S., Leese, M., Cluster Analysis (fourth edition), E. Arnold 2001 Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., The Elements of Statistical Learning (second edition), Springer 2009. Hennig, C., Meila, M., Murtagh, F., and Rocci, R., Handbook of Cluster Analysis, Taylor & Francis 2016. Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J., Salibián-Barrera, M., Robust Statistics: Theory and Methods (with R), 2nd Edition, Wiley 2019. |
| 3) | Kümeleme | Everitt, B. S., Landau, S., Leese, M., Cluster Analysis (fourth edition), E. Arnold 2001 Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., The Elements of Statistical Learning (second edition), Springer 2009. Hennig, C., Meila, M., Murtagh, F., and Rocci, R., Handbook of Cluster Analysis, Taylor & Francis 2016. Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J., Salibián-Barrera, M., Robust Statistics: Theory and Methods (with R), 2nd Edition, Wiley 2019. |
| 4) | Sınıflandırma | Everitt, B. S., Landau, S., Leese, M., Cluster Analysis (fourth edition), E. Arnold 2001 Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., The Elements of Statistical Learning (second edition), Springer 2009. Hennig, C., Meila, M., Murtagh, F., and Rocci, R., Handbook of Cluster Analysis, Taylor & Francis 2016. Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J., Salibián-Barrera, M., Robust Statistics: Theory and Methods (with R), 2nd Edition, Wiley 2019. |
| 5) | Artımlı veri analizi ve veri yönetimi ve analizi için ölçeklenebilir yöntemler. | Everitt, B. S., Landau, S., Leese, M., Cluster Analysis (fourth edition), E. Arnold 2001 Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., The Elements of Statistical Learning (second edition), Springer 2009. Hennig, C., Meila, M., Murtagh, F., and Rocci, R., Handbook of Cluster Analysis, Taylor & Francis 2016. Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J., Salibián-Barrera, M., Robust Statistics: Theory and Methods (with R), 2nd Edition, Wiley 2019. |
| 6) | Verilerin görselleştirilmesi. | Everitt, B. S., Landau, S., Leese, M., Cluster Analysis (fourth edition), E. Arnold 2001 Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., The Elements of Statistical Learning (second edition), Springer 2009. Hennig, C., Meila, M., Murtagh, F., and Rocci, R., Handbook of Cluster Analysis, Taylor & Francis 2016. Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J., Salibián-Barrera, M., Robust Statistics: Theory and Methods (with R), 2nd Edition, Wiley 2019. |
| 7) | Temel veri modelleri, varlıkların ilişkisel modelleri, ilişkisel modeller ve SQL. | Everitt, B. S., Landau, S., Leese, M., Cluster Analysis (fourth edition), E. Arnold 2001 Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., The Elements of Statistical Learning (second edition), Springer 2009. Hennig, C., Meila, M., Murtagh, F., and Rocci, R., Handbook of Cluster Analysis, Taylor & Francis 2016. Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J., Salibián-Barrera, M., Robust Statistics: Theory and Methods (with R), 2nd Edition, Wiley 2019. |
| 8) | Ara Sınav | Everitt, B. S., Landau, S., Leese, M., Cluster Analysis (fourth edition), E. Arnold 2001 Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., The Elements of Statistical Learning (second edition), Springer 2009. Hennig, C., Meila, M., Murtagh, F., and Rocci, R., Handbook of Cluster Analysis, Taylor & Francis 2016. Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J., Salibián-Barrera, M., Robust Statistics: Theory and Methods (with R), 2nd Edition, Wiley 2019. |
| 9) | SQL'den NoSQL'e XML Modeli ve Xquery, ilişkisel olmayan veritabanları ve ilgili veri modelleri. | Everitt, B. S., Landau, S., Leese, M., Cluster Analysis (fourth edition), E. Arnold 2001 Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., The Elements of Statistical Learning (second edition), Springer 2009. Hennig, C., Meila, M., Murtagh, F., and Rocci, R., Handbook of Cluster Analysis, Taylor & Francis 2016. Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J., Salibián-Barrera, M., Robust Statistics: Theory and Methods (with R), 2nd Edition, Wiley 2019. |
| 10) | NoSQL veritabanı, Mongo veritabanının durumu. | Everitt, B. S., Landau, S., Leese, M., Cluster Analysis (fourth edition), E. Arnold 2001 Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., The Elements of Statistical Learning (second edition), Springer 2009. Hennig, C., Meila, M., Murtagh, F., and Rocci, R., Handbook of Cluster Analysis, Taylor & Francis 2016. Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J., Salibián-Barrera, M., Robust Statistics: Theory and Methods (with R), 2nd Edition, Wiley 2019. |
| 11) | Uygulamalar | Everitt, B. S., Landau, S., Leese, M., Cluster Analysis (fourth edition), E. Arnold 2001 Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., The Elements of Statistical Learning (second edition), Springer 2009. Hennig, C., Meila, M., Murtagh, F., and Rocci, R., Handbook of Cluster Analysis, Taylor & Francis 2016. Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J., Salibián-Barrera, M., Robust Statistics: Theory and Methods (with R), 2nd Edition, Wiley 2019. |
| 12) | Öneri sistemleri | Everitt, B. S., Landau, S., Leese, M., Cluster Analysis (fourth edition), E. Arnold 2001 Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., The Elements of Statistical Learning (second edition), Springer 2009. Hennig, C., Meila, M., Murtagh, F., and Rocci, R., Handbook of Cluster Analysis, Taylor & Francis 2016. Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J., Salibián-Barrera, M., Robust Statistics: Theory and Methods (with R), 2nd Edition, Wiley 2019. |
| 13) | Öğrenci Sunumları | Everitt, B. S., Landau, S., Leese, M., Cluster Analysis (fourth edition), E. Arnold 2001 Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., The Elements of Statistical Learning (second edition), Springer 2009. Hennig, C., Meila, M., Murtagh, F., and Rocci, R., Handbook of Cluster Analysis, Taylor & Francis 2016. Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J., Salibián-Barrera, M., Robust Statistics: Theory and Methods (with R), 2nd Edition, Wiley 2019. |
| 14) | Öğrenci Sunumları | Everitt, B. S., Landau, S., Leese, M., Cluster Analysis (fourth edition), E. Arnold 2001 Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., The Elements of Statistical Learning (second edition), Springer 2009. Hennig, C., Meila, M., Murtagh, F., and Rocci, R., Handbook of Cluster Analysis, Taylor & Francis 2016. Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J., Salibián-Barrera, M., Robust Statistics: Theory and Methods (with R), 2nd Edition, Wiley 2019. |
| 15) | Öğrenci Sunumları | Everitt, B. S., Landau, S., Leese, M., Cluster Analysis (fourth edition), E. Arnold 2001 Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., The Elements of Statistical Learning (second edition), Springer 2009. Hennig, C., Meila, M., Murtagh, F., and Rocci, R., Handbook of Cluster Analysis, Taylor & Francis 2016. Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J., Salibián-Barrera, M., Robust Statistics: Theory and Methods (with R), 2nd Edition, Wiley 2019. |
| 16) | final | Everitt, B. S., Landau, S., Leese, M., Cluster Analysis (fourth edition), E. Arnold 2001 Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., The Elements of Statistical Learning (second edition), Springer 2009. Hennig, C., Meila, M., Murtagh, F., and Rocci, R., Handbook of Cluster Analysis, Taylor & Francis 2016. Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J., Salibián-Barrera, M., Robust Statistics: Theory and Methods (with R), 2nd Edition, Wiley 2019. |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | Everitt, B. S., Landau, S., Leese, M., Cluster Analysis (fourth edition), E. Arnold 2001 Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., The Elements of Statistical Learning (second edition), Springer 2009. Hennig, C., Meila, M., Murtagh, F., and Rocci, R., Handbook of Cluster Analysis, Taylor & Francis 2016. Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J., Salibián-Barrera, M., Robust Statistics: Theory and Methods (with R), 2nd Edition, Wiley 2019. |
| Diğer Kaynaklar: | Everitt, B. S., Landau, S., Leese, M., Cluster Analysis (fourth edition), E. Arnold 2001 Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., The Elements of Statistical Learning (second edition), Springer 2009. Hennig, C., Meila, M., Murtagh, F., and Rocci, R., Handbook of Cluster Analysis, Taylor & Francis 2016. Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J., Salibián-Barrera, M., Robust Statistics: Theory and Methods (with R), 2nd Edition, Wiley 2019. |
Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi
| Ders Öğrenme Kazanımları | 1 |
2 |
|||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Program Kazanımları | |||||||||||||
| 1) Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayarla hesaplamavla ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda bilgi; bu bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi | |||||||||||||
| 2) Yazılım mühendisliği ile ilgili konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, algoritmik ve yazılımsal problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. | |||||||||||||
| 3) Karmaşık mühendislik problemlerini, temel bilim, matematik ve mühendislik bilgilerini kullanarak ve ele alınan problemle ilgili BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını gözeterek tanımlama, formüle etme ve analiz becerisi | |||||||||||||
| 4) Karmaşık mühendislik problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi; karmaşık sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtları ve koşulları gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi. | |||||||||||||
| 5) Karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik, tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere, uygun teknikleri, kaynakları ve modern mühendislik ve bilişim araçlarını, sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi. | |||||||||||||
| 6) Karmaşık mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi. | |||||||||||||
| 7) Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık | |||||||||||||
| 8) Mühendislik meslek ilkelerine uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi; hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık. | |||||||||||||
| 9) Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya karma) takım üyesi veya lideri olarak etkin biçimde çalışabilme becerisi | |||||||||||||
| 10) Bireysel çalışma becerisi. | |||||||||||||
| 11) Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, teknik konularda sözlü, yazılı etkin iletişim kurma becerisi. | |||||||||||||
| 12) Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi | |||||||||||||
| 13) Girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık. | |||||||||||||
| 14) Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisi. | |||||||||||||
Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayarla hesaplamavla ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda bilgi; bu bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi | |
| 2) | Yazılım mühendisliği ile ilgili konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, algoritmik ve yazılımsal problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. | |
| 3) | Karmaşık mühendislik problemlerini, temel bilim, matematik ve mühendislik bilgilerini kullanarak ve ele alınan problemle ilgili BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını gözeterek tanımlama, formüle etme ve analiz becerisi | |
| 4) | Karmaşık mühendislik problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi; karmaşık sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtları ve koşulları gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi. | |
| 5) | Karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik, tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere, uygun teknikleri, kaynakları ve modern mühendislik ve bilişim araçlarını, sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi. | |
| 6) | Karmaşık mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi. | |
| 7) | Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık | |
| 8) | Mühendislik meslek ilkelerine uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi; hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık. | |
| 9) | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya karma) takım üyesi veya lideri olarak etkin biçimde çalışabilme becerisi | |
| 10) | Bireysel çalışma becerisi. | |
| 11) | Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, teknik konularda sözlü, yazılı etkin iletişim kurma becerisi. | |
| 12) | Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi | |
| 13) | Girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık. | |
| 14) | Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisi. |
Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri
Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri
Ölçme ve Değerlendirme
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Ara Sınavlar | 1 | % 40 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu Sınavı | 1 | % 60 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 40 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 60 | |
| Toplam | % 100 | |
İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
| Ders Saati | 13 | 3 | 39 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 13 | 3 | 39 |
| Sunum / Seminer | 1 | 5 | 5 |
| Ara Sınavlar | 1 | 40 | 40 |
| Final | 1 | 60 | 60 |
| Toplam İş Yükü | 183 | ||