SİBER GÜVENLİK (İNGİLİZCE, TEZSİZ)
Yüksek Lisans	TYYÇ: 7. Düzey	QF-EHEA: 2. Düzey	EQF-LLL: 7. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Yarıyıl	Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
BDA5015	Keşifsel Veri Analizi ve Görselleştirme	Güz Bahar	3	0	3	8

Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili:	İngilizce
Dersin Türü:	Departmental Elective
Dersin Seviyesi:	LİSANSÜSTÜ
Dersin Veriliş Şekli:
Dersin Koordinatörü:	Dr. Öğr. Üyesi ECE GELAL SOYAK
Opsiyonel Program Bileşenleri:	Öğrencilerin temel istatistiksel kavramlar hakkında önceden bilgi sahibi olmaları ve Python veya R programlama deneyimine sahip olmaları gerekir. Ayrca veri görselleştirme kütüphanelerine (ör. Matplotlib, Seaborn, Plotly) aşinalık tavsiye edilir.
Dersin Amacı:	Dersin amacı, veri odaklı karar vermede birlikte oluşturma ve birlikte üretme metodolojilerini vurgulayarak Keşifsel Veri Analitiği ve Görselleştirmenin derinlemesine incelenmesini sağlamaktır. Öğrenciler gerçek dünya veri kümelerini analiz ederler ve veri ön işleme, keşifsel veri analizi ve gelişmiş görselleştirme yöntemlerinde beceriler geliştirirler. Vaka çalışmaları, interaktif tartışmalar ve pratik uygulamalar aracılığıyla öğrenciler, veri odaklı sonuçları etkili bir şekilde iletmek için teknikleri işbirliği içinde keşfederler.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Dersin sonunda öğrenciler şunları yapabilirler:
1. Keşifsel veri analitiği ve görselleştirmenin temellerini anlama.
2. Veri ön işleme ve dönüştürme tekniklerini uygulayabilme.
3. Kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarmak için keşifsel veri analizi gerçekleştirme.
4. Farklı veri türleri için etkili veri görselleştirme teknikleri uygulama.
5. Tableau ve Power BI gibi etkileşimli görselleştirme araçlarını kullanma.
6. Görsel hikaye anlatımını geliştirmek için istatistiksel ve makine öğrenimi tekniklerini uygulama.
7. Jeo-uzamsal veri görselleştirme ile çalışma.
8. Veri analitiği ve görselleştirmede etik hususları değerlendirme.
9. Gerçek zamanlı veri keşfi için etkileşimli gösterge panoları geliştirme.
10. İşbirliği içinde içgörü ve çözümler üretmek için birlikte yaratma ve birlikte üretme uygulamalarına katılma.

Dersin İçeriği

Bu ders, öğrencileri analitik düşünme, problem çözme yetenekleri ve veri görselleştirme araçlarında yeterlilik kazandırarak keşifsel veri analitiği ve görselleştirme konusunda temel becerilerle donatır. Birlikte yaratma ve birlikte üretmenin dahil edilmesi, işbirliğine dayalı öğrenmeyi ve sektörle ilgili veri odaklı karar verme yaklaşımlarını geliştirir.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Disiplinler Arası Köprü Kurmak: Veri ve Yapay Zekanın Sosyal Bilimlerdeki Rolü ve Toplumsal Etkileri
2)	Keşifsel Veri Analitiği ve Görselleştirmeye Giriş ve Toplumsal Etkileri
3)	Veri Ön İşleme ve Temizleme Teknikleri
4)	Keşifsel Veri Analizi
5)	İstatistiksel Görselleştirmenin Temelleri
6)	Python ve R ile İleri Düzey Grafik Oluşturma
7)	Zaman Serisi ve Akış Verilerini Görselleştirme
8)	Birlikte Üretim Metodolojileri ile Veri Hikayesi Anlatımı ve Anlatı Görselleştirme
9)	Ara sınav
10)	Jeo-uzamsal Veri Görselleştirme
11)	Proje Güncellemeleri
12)	Proje Güncellemeleri
13)	Proje Güncellemeleri
14)	Veri Görselleştirme ve Birlikte Yaratma Uygulamalarında Geleceğin Trendleri [Final Proje Raporu Sunumu]

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:

Diğer Kaynaklar:

• Tufte, E. (2001) The Visual Display of Quantitative Information.
• Hadley Wickham (2009). ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis.
• Aggarwal (2015) Data Mining: The Textbook.
• Cole Nussbaumer Knaflic (2015). Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals
• Leskovec, Rajaraman, Ullman (2020) Mining of Massive Datasets.
• Russell & Norvig (2021) Artificial Intelligence: A Modern Approach.

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Ara Sınavlar	1	% 40
Juri	1	% 60
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 100
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		%
Toplam		% 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	Süre (Saat)	İş Yükü
Ders Saati	14	3	42
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	4	56
Sunum / Seminer	0	15	0
Ödevler	3	10	30
Ara Sınavlar	1	30	30
Final	1	40	40
Toplam İş Yükü			198

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

	Dersin Program Kazanımlarına Etkisi	Katkı Payı
1)	Lisans düzeyi yeterliliklerine dayalı olarak, aynı veya farklı bir alanda bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirebilme ve derinleştirebilme.
1)	Alanı ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilme.
1)	Alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerleri gözeterek denetleyebilme ve bu değerleri öğretebilme.
1)	Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilme ve öğrenmesini yönlendirebilme.
1)	Alanında edindiği bilgileri farklı disiplin alanlarından gelen bilgilerle bütünleştirerek yorumlayabilme ve yeni bilgiler oluşturabilme,
1)	Alanındaki güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını, nicel ve nitel veriler ile destekleyerek alanındaki ve alan dışındaki gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli biçimde aktarabilme.
2)	Alanının ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrayabilme.
2)	Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanabilme.
2)	Sosyal ilişkileri ve bu ilişkileri yönlendiren normları eleştirel bir bakış açısıyla incelemeyebilme, geliştirebilme ve gerektiğinde değiştirmek üzere harekete geçebilme.
2)	Alanı ile ilgili konularda strateji, politika ve uygulama planları geliştirebilme ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirebilme.
2)	Alanı ile ilgili uygulamalarda karşılaşılan ve öngörülemeyen karmaşık sorunların çözümü için yeni stratejik yaklaşımlar geliştirebilme ve sorumluluk alarak çözüm üretebilme.
3)	Alanında özümsedikleri bilgiyi, problem çözme ve/veya uygulama becerilerini, disiplinlerarası çalışmalarda kullanabilme.
3)	Alanı ile ilgili sorunların çözümlenmesini gerektiren ortamlarda liderlik yapabilme .
3)	Alanı ile ilgili karşılaşılan sorunları araştırma yöntemlerini kullanarak çözümleyebilme.