Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Uygulamalı Veri AnalitiğiEND388023200
ÖnkoşullarYok
YarıyılBahar
Dersin Diliİngilizce
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüSeçmeli @ Endüstri Mühendisliği Lisans Programı
Seçmeli @ Makine Mühendisliği Lisans Programı
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimEndüstri Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüMeryem Ezgi ASLAN
Dersi Veren(ler)Meryem Ezgi ASLAN
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıMühendis adaylarının mühendislik problemlerinin çözümüne yönelik veri toplama, analiz ve karar verme aşamlarını uygulayabilmelerini sağlamak.
Dersin İçeriğiProbleme uygun veri toplama/ veri temizleme/ veri önişleme/ veri görselleştirme / veri analizi / veri modelleme/ tahmin / karar verme
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • T.A.Runker, Data Analytics Models and Algorithms for Intelligent Data Analysis, 2012, Springer
  • Mohiuddin Ahmed and Al-Sakib Khan Pathan, Data Analytics Concepts, Techniques, and Applications 2019, CRC press
  • Moreira et.al, A General Introduction to Data Analytics,2019, JohnWiley
  • A.B.Badiru, Data AnalyticsHandbook of Formulas and Techniques,2020, CRC press
  • A. Jackson and L.Stanke, Tableau Strategies Solving Real, Practical Problems with Data Analytics,2021, O’Reilly Media, Inc
  • D. Baldwin, Mastering Tableau, 2016,Packt Publishing Ltd
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Öğrenci mühendislik alanlarda sorun tespit edebilir.
  2. Öğrenci ilgili probleme yönelik veri toplayabilir.
  3. Öğrenci ilgili veriyi Tableau kullanarak uygun metotla görselleştirebilir.
  4. Öğrenci ilgili veriyi Tableau programı ile işleyebilir, analiz edebilir.
  5. Öğrenci analiz sonuçlarına dayalı olarak problem çözümüne yönelik çıkarım yapabilir, karar verebilir.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5
PÇ-1-----
PÇ-2-----
PÇ-3-----
PÇ-4-----
PÇ-5-----
PÇ-6-----
PÇ-7-----
PÇ-8-----
PÇ-9-----
PÇ-10-----
PÇ-11-----
PÇ-12-----
PÇ-13-----
PÇ-14-----
PÇ-15-----
PÇ-16-----
PÇ-17-----
PÇ-18-----
PÇ-19-----
PÇ-20-----
PÇ-21-----
PÇ-22-----
PÇ-23-----
PÇ-24-----
PÇ-25-----
PÇ-26-----
PÇ-27-----
PÇ-28-----
PÇ-29-----
PÇ-30-----

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Veri analitiğine girişDers Notları 1
2Veri Tipleri ve veri toplamaDers Notları 2
3Tableau ile veri görselleştirme 1.Ders Notları 3
4Veri temizleme ve hazırlamaDers Notları 4
5Veri önişleme, eksik verilerin doldurulması, aykırı değer analiziDers Notları 5
6Tableau ile veri görselleştirme 2.Ders Notları 6
7Veri analizi ve modelleme.Ders Notları 7
8Ara Sınav 1 / Uygulama veya Konu Tekrarı
9Veri analizi ve modelleme.Ders Notları 8
10TahminDers Notları 9
11Tahmin ve karar vermeDers Notları 10
12Ödev sunumları
13Ödev sunumları
14Ödev sunumları
15Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev130
Sunum/Jüri
Projeler
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar130
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati132
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması132
Derse Özgü Staj
Ödev120
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)112
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)120
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok