GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| 9149025662025 | Python ile Algoritma Tasarımı | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 1 | 7,00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Dersin Amacı
Bu ders, öğrencilere İş Sağlığı ve Güvenliği (İSG) alanında karşılaşılan verileri (iş kazaları, risk değerlendirmeleri, maruziyet ölçümleri) istatistiksel yöntemlerle analiz etme, olasılık teorisi, hipotez testleri ve regresyon analizi gibi araçlarla risk senaryolarını modelleme, ISO 45001 gibi standartlara uygun veri yorumlama ve raporlama becerisi kazandırmayı amaçlar. Ayrıca, gerçek vaka çalışmaları, risk matrisi tasarımı ve istatistiksel güven aralıklarıyla karar verme süreçleriyle, öğrencilerin teknik raporlama, görselleştirme ve İSG profesyonellerine etkili veri aktarımı yetkinliklerini geliştirmeyi hedefler.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Doç. Dr. Necla KIRCALI GÜRSOY
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Python programlama dilini kullanarak İSG veri setlerini analiz edebilme. |
| 2 | Algoritma tasarımı yaparak İSG problemlerine çözüm üretebilme. |
| 3 | Veri görselleştirme teknikleri ile analiz sonuçlarını etkili bir şekilde sunabilme. |
| 4 | Makine öğrenmesi modellerini kullanarak risk tahmini yapabilme. |
| 5 | Disiplinler arası yaklaşımla İSG ve bilgisayar bilimlerini entegre edebilme. |
Öğretim Sistemi
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Python ile Algoritma Analizi dersi, öğrencilere İş Sağlığı ve Güvenliği (İSG) alanında karşılaşılan problemlere algoritmik çözümler geliştirme becerisi kazandırmayı hedefler. Python programlama temelleri (veri tipleri, döngüler, fonksiyonlar) ile başlayan ders, İSG veri kaynaklarının analizi, veri ön işleme ve görselleştirme (Pandas, Matplotlib) üzerine pratik uygulamalar içerir. Algoritma tasarımı, zaman-mekan karmaşıklığı analizi ve makine öğrenmesine giriş (Scikit-learn) gibi konular işlenirken, öğrenciler gerçek İSG senaryolarına yönelik projeler (risk tahmini, otomatik raporlama) geliştirir.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | Python Geliştirme Ortamı | ||
| 2 | Veri Tipleri | ||
| 3 | Girdi/Çıktı ve Değişkenler | ||
| 4 | Operatörler | ||
| 5 | Koşullu İfadeler | ||
| 6 | Döngüler | ||
| 7 | Diziler/Listeler | ||
| 8 | Ara Sınav | ||
| 9 | Fonksiyonlar | ||
| 10 | İSG Veri Kaynakları | ||
| 11 | Veri Ön İşleme | ||
| 12 | Veri Görselleştirme | ||
| 13 | Makine Öğrenmesine Giriş | ||
| 14 | Proje Sunumları | ||
| 15 | Proje Sunumları | ||
| 16 | Final Sınavı |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Proje Hazırlama | 1 | 30 |
| Proje Sunma | 1 | 70 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
Yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 2 | 2 |
| Final Sınavı | 1 | 2 | 2 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Proje Hazırlama | 1 | 60 | 60 |
| Proje Sunma | 1 | 2 | 2 |
| Bireysel Çalışma | 1 | 40 | 40 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 55 | 55 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 203 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | |
| ÖÇ 1 | 5 | 4 | 3 | ||||
| ÖÇ 2 | 5 | 5 | |||||
| ÖÇ 3 | 4 | 3 | |||||
| ÖÇ 4 | 5 | 5 | 4 | ||||
| ÖÇ 5 | 5 | 4 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek