DERSİN TÜRÜ	Seçmeli
DERSİN DÜZEYİ	Lisans
DERSİN YILI	-
YARIYIL	-
AKTS	5
ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I	-
DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI	Bu dersin sonunda öğrenciler; 1) Python Programlama Dili ile ilgili genel bilgileri, fonksiyon ve döngü oluşturma, temel kod yazma ve temel paketlerin (modüllerin) işlevlerini göreceklerdir. 2) Spyder ve JupyterLab ara yüzlerinin genel kullanımı ve bunlar üzerinde temel kod yazımını göreceklerdir. 3) Veri ayrıştırma ve birleştirme, 4) Veri görselleştirme, 5) Bazı veri madenciliği tekniklerini teorik ve uygulamalı olarak öğreneceklerdir.
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ	Yüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARI	Yok
ÖNERİLEN DERSLER	Yok
DERS TANIMI	Python kodlama öğrenimi ve Temel Veri Madenciliği tekniklerini kullanarak veri üzerinde uygulamalar yapılmasına yönelik bir derstir.
DERS İÇERİĞİ	HAFTA KONULAR 1. Hafta Python'a Giriş, Neden Python? 2. Hafta Python'da Veri Yapıları 3. Hafta Koşullu İfadeler ve Döngüler 4. Hafta Input yapısı, Python?da Fonksiyonlar 5. Hafta Bazı İşlevli Paketler (Modüller), Fonksiyonel Programlama 6. Hafta Numpy, Pandas Paketi 7. Hafta Veri Okuma ve Manipülasyonu 8. Hafta Ara sınav 9. Hafta Veri Görselleştirme 10. Hafta Veri Madenciliğine Giriş, Veri Bilimi üzerine güncel konular 11. Hafta Veri madenciliği tekniği 1 (teorik ve uygulamalı) 12. Hafta Veri madenciliği tekniği 2 (teorik ve uygulamalı) 13. Hafta Veri madenciliği tekniği 3 (teorik ve uygulamalı) 14. Hafta Genel tekrar ve öneriler
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR	"Introduction to Data Science", Laura Igual, Santi Segui, Springer, 2017. "Learning Data Mining with Python", Robert Layton, Packt Publishing, 2015. "Python ile Veri Bilimi", İlker Arslan, Pusula, 2019. "Veri Madenciliği Yöntemleri", Yalçın Özkan, PapatyaBilim, 2020. "Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi", M. Erdal Balaban, Elif Kartal, 2018.
ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ	Anlatım,Soru-Cevap,Örnek Olay İncelemesi,Sorun/Problem Çözme
DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ	Sayısı Toplam Katkısı(%) Ara Sınav 1 30 Proje 1 30 Toplam(%) 60 Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) 60 Finalin Başarıya Oranı(%) 40 Toplam(%) 100
AKTS İŞ YÜKÜ	Aktivite Sayı Süresi(Saat) İş Yükü Ara Sınav 1 2 2 Kısa Sınavlara hazırlık Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 14 3 42 Final Sınavına Hazırlık 1 25 25 Ders Saati 14 3 42 Ara Sınava Hazırlık 1 20 20 Laboratuvar Final Sınavı 1 2 2 Ödevler Proje 1 16 16 Toplam İş Yükü 149 Toplam İş Yükü / 30 4,96 Dersin AKTS Kredisi 5
DİL	Türkçe
STAJ / UYGULAMA	Yok