Mühendislik Veri Analitiği
ealptekin@gsu.edu.tr
İçerik
Dersin Amacı
Bu dersin amacı, endüstri mühendisliği öğrencilerine veri analitiği temellerini öğretmek, büyük veri setlerinin analizi için yöntemleri tanıtmak ve endüstriyel uygulamaları için veri analitiği yöntemlerini kullanma becerilerini kazandırmaktır.
Dersin İçeriği
1. Hafta - Veri Analitiğine Giriş: Tanımlar ve Uygulamalar
2. Hafta - Veri Madenciliği ve Ön İşleme Teknikleri
3. Hafta - İstatistiksel Veri Analizi
4. Hafta - Makine Öğrenimi Temelleri
5. Hafta - Sınıflandırma Modelleri
6. Hafta - Regresyon Analizi ve Tahmin Modelleri
7. Hafta - Kümeleme ve Birliktelik Kuralları
8. Hafta - Zaman Serileri Analizi
9. Hafta - Ara Sınav
10. Hafta - Derin Öğrenme Temelleri ve Uygulamaları
11. Hafta - Doğal Dil İşleme ve Metin Madenciliği
12. Hafta - Öneri Sistemleri ve Uygulamaları
13. Hafta - Büyük Veri Teknolojileri ve Uygulamaları
14. Hafta - Endüstriyel Uygulamalarda Veri Analitiği Vaka Çalışmaları
Dersin Öğrenme Çıktıları
- Veri analitiği yöntemlerinin temel prensiplerini anlamak.
- Farklı veri analitiği tekniklerini ve araçlarını kullanarak gerçek dünya problemlerine çözümler üretme becerisi kazanmak.
- Endüstriyel veri setlerini analiz edebilme yeteneği.
- İleri düzey veri analitiği yöntemleri (makine öğrenimi, derin öğrenme vb.) hakkında temel bilgi sahibi olmak.
- Veri analitiği sonuçlarını yorumlama ve sonuçları iletişim kurma becerisi.
- Karar destek sistemleri için veri analitiği yöntemlerini entegre etme yeteneği.
- Veri analitiği projelerini planlama ve yürütme becerisi.
Öğretim Yöntemleri
Ders anlatımı ve sunum, uygulamalı laboratuvar çalışmaları, tartışma
Kaynaklar
"Data Science for Business" - Foster Provost & Tom Fawcett
"Python for Data Analysis" - Wes McKinney
"Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" - Aurélien Géron
"The Art of Data Science" - Roger D. Peng & Elizabeth Matsui
"Coursera" platformundaki eğitim dokümanları
Konu Başlıkları
| Hafta | Konu Başlıkları |
|---|---|
| 1 | Veri Analitiğine Giriş: Tanımlar ve Uygulamalar |
| 2 | Veri Madenciliği ve Ön İşleme Teknikleri |
| 3 | İstatistiksel Veri Analizi |
| 4 | Makine Öğrenimi Temelleri |
| 5 | Sınıflandırma Modelleri |
| 6 | Regresyon Analizi ve Tahmin Modelleri |
| 7 | Kümeleme ve Birliktelik Kuralları |
| 8 | Zaman Serileri Analizi |
| 9 | Ara Sınav |
| 10 | Derin Öğrenme Temelleri ve Uygulamaları |
| 11 | Doğal Dil İşleme ve Metin Madenciliği |
| 12 | Öneri Sistemleri ve Uygulamaları |
| 13 | Büyük Veri Teknolojileri ve Uygulamaları |
| 14 | Endüstriyel Uygulamalarda Veri Analitiği Vaka Çalışmaları |
| Hafta | Konu Başlıkları |
|---|---|
| 1 | |
| 2 | |
| 3 | |
| 4 | |
| 5 | |
| 6 | |
| 7 | |
| 8 | |
| 9 | |
| 10 | |
| 11 | |
| 12 | |
| 13 | |
| 14 |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Yarıyıl içi çalışmaların başarı notuna katkısı | 1 | 60 |
| Yarıyıl sonu çalışmaların başarı notuna katkısı | 1 | 40 |
| Toplam | 2 | 100 |
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Ödevler | 4 | 15 |
| Sunum | 0 | 0 |
| Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) | 1 | 25 |
| Proje | 1 | 20 |
| Laboratuar | 0 | 0 |
| Diğer Uygulamalar | 0 | 0 |
| Kısa Sınavlar | 0 | 0 |
| Dönem Ödevi / Projesi | 0 | 0 |
| Portfolyo Çalışmaları | 0 | 0 |
| Raporlar | 0 | 0 |
| Öğrenme Günlükleri | 0 | 0 |
| Bitirme Tezi/Projesi | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Diğer | 0 | 0 |
| Toplam | 6 | 60 |
Yeterlilik İlişkisi
| Numara | Program Yeterlilikleri | Puan | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 | Matematik, fen ve mühendislik bilimleri konularında yeterli bilgi birikimi | X | ||||
| 2 | Bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri karmaşık mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi | X | ||||
| 3 | Karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme, doğrulama ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi | X | ||||
| 4 | Karmaşık bir üretim veya hizmet sistemini, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi ve değişken kısıtlar ve koşullar altında, performans boyutlarını iyileştirmeye yönelik tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi | X | ||||
| 5 | Endüstri Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern yöntem, teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi | X | ||||
| 6 | Karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerinin veya bu alandaki araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuç çıkartma, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi | X | ||||
| 7 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde ve farklı rollerde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi | |||||
| 8 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az iki yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi | |||||
| 9 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme, bilgi yönetimi araçlarını kullanma ve kendini sürekli yenileme becerisi | |||||
| 10 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; Endüstri Mühendisliği uygulamalarında kullanılan ulusal ve/veya uluslararası standartlar hakkında bilgi | |||||
| 11 | Proje yönetimi ile risk yönetimi ve değişim yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi | |||||
| 12 | Girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi | |||||
| 13 | Endüstri Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri hakkında bilgi; toplumsal ve kurumsal sosyal sorumluluk bilinci | |||||
| 14 | Çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi | |||||
| 15 | Endüstri Mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık | |||||
AKTS - İş Yükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Çalışma Süresi | 14 | 1 | 14 |
| Ödevler | 5 | 2 | 10 |
| Sunum | 0 | 0 | 0 |
| Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 1 | 20 | 20 |
| Laboratuar | 0 | 0 | 0 |
| Diğer Uygulamalar | 0 | 0 | 0 |
| Yarıyıl Sonu Sınavı (Hazırlık Süresi Dahil) | 1 | 14 | 14 |
| Kısa Sınavlar | 0 | 0 | 0 |
| Dönem Ödevi / Projesi | 0 | 0 | 0 |
| Portfolyo Çalışmaları | 0 | 0 | 0 |
| Raporlar | 0 | 0 | 0 |
| Öğrenme Günlükleri | 0 | 0 | 0 |
| Bitirme Tezi/Projesi | 0 | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 | 0 |
| Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Bütünleme | 0 | 0 | 0 |
| Toplam İş Yükü | 100 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 | 4.00 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 4 | ||