3. YARIYIL DERS İÇERIKLERI
Veri Bilimi ve Analitiği Lisans Programı 3. yarıyıl ders içerikleri.
VBA201 — Matematiksel İstatistik
T+U: 3+0 · Ulusal Kredi: 3 · AKTS: 6
Amaç: Bu dersin amacı, istatistiksel çıkarımın matematiksel temellerini kavratmak; parametrik tahmin, hipotez testi ve güç analizi konularını uygulama örnekleriyle ve istatistik yazılımlarıyla pekiştirmektir.
İçerik: Ders kapsamında olasılık dağılımları ailesi ve özellikleri, yeterli istatistikler ve Fisher bilgisi, Cramér-Rao alt sınırı, tekdüze en güçlü testler (UMP), olasılık oranı testi ve Neyman-Pearson lemması, doğrusal modellerde çıkarım, Bootstrap yöntemi ve permütasyon testleri ile Bayesçi çıkarıma giriş konuları işlenmektedir.
VBA203 — Optimizasyon Teknikleri
T+U: 3+0 · Ulusal Kredi: 3 · AKTS: 5
Amaç: Bu dersin amacı optimizasyonun temel kavram ve yaklaşımlarını öğretmektir.
İçerik: Optimizasyon problemlerinin temelini vermek.
Kısıtlı-kısıtsız optimizasyon tekniklerini öğretmek.
Konveks-konkav fonksiyonlarını vermek.
VBA205 — Bilgisayar Programlama I
T+U: 2+1 · Ulusal Kredi: 3 · AKTS: 6
Amaç: Öğrencilere C programlama dilini kullanarak alt seviye programlama mantığını, bilgisayar mimarisi ile yazılım arasındaki ilişkiyi ve bellek (RAM) yönetimini öğretmektir. Veri bilimi kütüphanelerinin temelini oluşturan algoritmaların arka planındaki çalışma prensiplerini kavratarak, öğrencilerin yapılandırılmış ve performans odaklı kod yazma becerilerini geliştirmeyi amaçlar.
İçerik: C dilinin sözdizimi (syntax), derleme süreci, değişkenler ve veri tipleri, kontrol yapıları (koşullar ve döngüler), fonksiyonlar, diziler ve matris işlemleri, göstericiler (pointers), dinamik bellek yönetimi, yapılar (structs) ve dosya giriş/çıkış işlemleri.
VBA207 — Veri Bilimi için R
T+U: 2+2 · Ulusal Kredi: 4 · AKTS: 6
Amaç: Bu dersin amacı, öğrencilere istatistiksel programlama dili R’ın veri bilimi uygulamalarındaki temel kullanımını kazandırmak; veri görselleştirme ve istatistiksel modelleme konularında pratik yeterlilik sağlamaktır.
İçerik: Ders kapsamında R ve RStudio ortamı, temel R veri yapıları, veri görselleştirme, veri düzenleme, R’da temel istatistiksel modellemeye ve analize giriş konuları işlenmektedir.
VBA209 — Veri Tabanı Yönetim Sistemleri
T+U: 3+0 · Ulusal Kredi: 3 · AKTS: 5
Amaç: Bu dersin amacı, ilişkisel veri tabanı teorisini, SQL dilini ve modern veri tabanı mimarilerini; veri bilimi boru hatlarındaki veri depolama ve sorgulama ihtiyaçlarını karşılayacak pratik bir yetkinlik düzeyinde öğretmektir.
İçerik: Ders kapsamında veri tabanı kavramları ve VTYS mimarisi, varlık-ilişki modeli ve şema tasarımı, normalleşme (1NF–BCNF), SQL temelleri ve ileri SQL (pencere fonksiyonları, CTE), indeksleme ve sorgu optimizasyonu, işlem yönetimi (ACID, izolasyon seviyeleri), NoSQL veri tabanlarına giriş (MongoDB, Redis) ve veri ambarı kavramları işlenmektedir.