GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS | Kredi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| EDEN424 | Coding in Dentistry | Seçmeli Ders Grubu | 4 | 8 | 2.00 | 2.00 |
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Günümüzde öğrencilerin analitik düşünce yapısını kazanabilmesi ve günlük hayatta karşılaştıkları problemler için etkili çözüm yolları geliştirebilme yeteneğini kazanabilmeleri çok önemlidir. Ayrıca; veri analizi, veriden değerli, işe yarar bilginin elde edilebilmesi ve karar verme süreçlerinde kullanılması her geçen gün biraz daha artmaktadır. Bu derste; öğrencilerin sayılan bu özellikleri kazanabilmelerine alt yapı sağlamak için temel programlama ve veri analizi bilgisini R ya da Python gibi uygun bir programlama dili aracılığı ile sunabilmek amaçlanmıştır.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Programlama ve veri bilimine ait temel kavramları bilir. |
| 2 | Kullanılan programlama diline ilişkin veri tipi, karar yapısı, döngü vb. bazı temel konulara hakimdir. |
| 3 | Bir problemin çözümünü algoritma ve akış şeması ile ifade edebilir. |
| 4 | Kullanılan programlama diliyle veri okuma, görselleştirme ve veri üzerinde temel bazı analizleri gerçekleştirme yeteneğine sahiptir. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Günümüzde veri analizi, veriden değerli, işe yarar bilginin elde edilebilmesi ve karar verme süreçlerinde kullanılmasının önemi her alanda her geçen gün biraz daha artmaktadır. Bu dersin içeriği; temel programlama ve veri bilimi temellerinin öğrencilere uygun bir programlama dili aracılığı ile teorik ve uygulamalı olarak aktarılmasından oluşmaktadır.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | [OgretimYontemVeTeknikleri] | [OnHazirlik] |
|---|---|---|---|
| 1 | Programlama ile İlgili Temel Kavramlar | ||
| 2 | Algoritma ve Akış Şeması | ||
| 3 | Programlama Ortamının Tanıtılması, Veri Tipleri, Mantıksal Operatörler | ||
| 4 | Karar Yapısı | ||
| 5 | Döngüler | ||
| 6 | Fonksiyonlar | ||
| 7 | Dosya İşlemleri | ||
| 8 | Ara Sınav | ||
| 9 | Genel Tekrar | ||
| 10 | Veri Bilimine Giriş | ||
| 11 | Veri Okuma ve Özetleme | ||
| 12 | Veri Görselleştirme | ||
| 13 | Bazı Temel Veri Analizleri | ||
| 14 | Final Sınavı |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
Balaban, M. E., Kartal, E. (2018). Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi Temel Algoritmaları ve R Dili ile Uygulamaları (2nd ed.). Çağlayan Kitabevi. Lander, J. P. (2017). R for Everyone Advanced Analytics and Graphics (2. bs.). Boston, MA, USA: Pearson Education Inc.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| Bütünleme Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| Derse Katılım | 13 | 1 | 13 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 17 | 2 | 34 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 50 | ||
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 | |
| ÖÇ 1 | 4 | 4 | 5 | 3 | 5 | 5 | 2 | 5 | 3 | 5 | 5 | 3 |
| ÖÇ 2 | 4 | 5 | 4 | 3 | 5 | 5 | 5 | 4 | 2 | 4 | 4 | 5 |
| ÖÇ 3 | 5 | 5 | 4 | 3 | 3 | 4 | 5 | 5 | 5 | 3 | 4 | 2 |
| ÖÇ 4 | 5 | 3 | 5 | 5 | 4 | 3 | 4 | 5 | 5 | 3 | 3 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek