| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Python ile Mekânsal Veri Analizi | KENT 648 | | | 3 + 0 | 3 | 7,50 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Doktora |
| Dersin Türü | |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. Python programlama dilinde temel veri tipleri, veri yapıları ve algoritmik kodlama mantığını açıklayabilir. |
| 2. Pandas kullanarak verileri okuyabilir, düzenleyebilir ve analiz edebilir. |
| 3. Matplotlib ve Seaborn kütüphaneleri ile veri görselleştirmesi yapabilir. |
| 4. Mekansal veri formatlarını (shapefile, GeoJSON vb.) okuyup işleyebilir. |
| 5. GeoPandas ile mekansal sorgular ve mekansal birleştirme işlemleri yapabilir. |
| 6. Folium kütüphanesi ile interaktif haritalar oluşturabilir. |
| 7. Gerçek bir kentsel problem üzerine veri odaklı mekansal analiz projesi tasarlayabilir ve sunabilir. |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Bu ders, Python programlama dili kullanılarak mekânsal veri analizi yapma becerisini geliştirmeyi amaçlar. Ders kapsamında Python veri tipleri, algoritmik kodlama, veri manipülasyonu, veri görselleştirme, keşifsel veri analizi ve mekânsal veri analizine yönelik temel teknikler ele alınacaktır. Öğrenciler, CSV, shapefile ve GeoJSON gibi veri formatlarını okuyup işleyerek, GeoPandas ve Folium gibi kütüphaneler aracılığıyla mekansal analiz ve haritalama yapacaklardır. Dönem sonunda öğrenciler, kendi belirledikleri kentsel veya bölgesel bir probleme yönelik veri odaklı mekansal analiz projesi geliştireceklerdir. |
| |
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:
Derste yapay zeka kullanımı teşvik 3edilmekte, özelllikle programlama dilinin kontrolünde kullanılmaktadır. |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Ders Tanıtımı ve Çalışma Ortamı Kurulumu |
| 2 | Python Veri Tipleri ve Yapıları I |
| 3 | Python Veri Tipleri ve Yapıları II |
| 4 | Python Algoritmik Kodlama I |
| 5 | Python Algoritmik Kodlama II |
| 6 | Veri Manipülasyonu I (pandas) + Web Kazıma |
| 7 | Veri Manipülasyonu II + API ile Veri Çekme |
| 8 | Veri Görselleştirme (matplotlib & seaborn) |
| 9 | Keşifsel Veri Analizi |
| 10 | Mekânsal Veri Analizi I (GeoPandas) |
| 11 | Mekânsal Veri Analizi II (GeoPandas) |
| 12 | Mekânsal Veri Görselleştirme |
| 13 | Proje Çalışması ve Analiz |
| 14 | Proje Sunumları ve Genel Değerlendirme |
| |
| Kaynaklar: |
| OpenSource, PySAL: Spatial Analysis with Python, Springer, 2022, 978-3030838530
Shekhar, Shashi, Xiong, Hui, & Zhou, Xun, Encyclopedia of GIS (3rd ed.), Springer, 2022, 978-3030519569 |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| McKinney, Wes, Python for Data Analysis: Data Wrangling with pandas, NumPy, and Jupyter (3rd ed.), O’Reilly Media, 2022, 978-1098104030
Garcia, Joel Lawhead, Learning Geospatial Analysis with Python (3rd ed.), Packt Publishing, 2021, 978-1801073980 |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Ders, teorik bilgi aktarımı ile uygulamalı çalışmaların bir arada yürütüldüğü bir yaklaşımla işlenir. Temel kavramlar ve teknikler kısa sunumlarla tanıtılır, ardından öğrenciler bu bilgileri birebir uygulayabilecekleri laboratuvar çalışmalarıyla pekiştirir. Her hafta Python ve Jupyter Notebook ortamında adım adım gerçekleştirilen alıştırmalar, öğrencilerin pratik becerilerini geliştirmeyi amaçlar. Gerçek mekansal veri setleri üzerinden yapılan örnek olay analizleri, öğrencilerin problem tanımlama ve çözüm geliştirme yeteneklerini destekler. Ayrıca proje tabanlı öğrenme yöntemiyle öğrenciler dönem boyunca seçtikleri bir mekansal problem üzerine çalışır, veri toplar, analiz eder ve dönem sonunda sonuçlarını sunar. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Dönem Ödevi | 1 | %30 |
| Ara Sınav | 1 | %30 |
| Final Projesi | 1 | %40 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |
| |
Dersin AKTS İş Yükü:
|
| # | Aktivite | Adet | Süre (Saat) | İş Yükü |
| 1 | Derslere Katılım (haftalık bazda) | 14 | 3,00 | 42,00 |
| 2 | Laboratuvarlara/Derslere Katılım (haftalık bazda) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 3 | Notların önceden hazırlanması ve son haline getirilmesi (haftalık bazda) | 14 | 0,50 | 7,00 |
| 4 | İlgili materyalin toplanması ve seçilmesi (bir kez) | 1 | 3,00 | 3,00 |
| 5 | İlgili materyalin kendi kendine incelenmesi (haftalık bazda) | 14 | 6,00 | 84,00 |
| 6 | Ev ödevleri | 3 | 10,00 | 30,00 |
| 7 | Sınavlara Hazırlık | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 8 | Ara Sınavlara Hazırlık (Sınavların süresi dahil) | 1 | 11,50 | 11,50 |
| 9 | Dönem Ödevi/Vaka Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 10 | Dönem Projesi/Saha Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil) | 1 | 10,00 | 10,00 |
| 11 | Final Sınavına Hazırlık (sınav süresi dahil) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| |
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
|
| # | Program Yeterlilikleri | Katkı (0-4) |
| 1 | Küreselden yerele tüm ölçeklerde, çevresel ve toplumsal koşullara duyarlı; estetik değeri yüksek; güvenli, sağlıklı ve dirençli yaşam çevrelerini üretme ve uygulamaya dönük özgün tasarım yapma becerisine sahip olur. | 4 |
| 2 | Kentsel ve bölgesel bağlamda analitik düşünebilme, problem çözme, sentez yapma, nitel ve nicel yöntemleri etkin bir şekilde kullanma ve mekânsal planlama tekniklerini uygulama yetkinliğine sahip olur. | 4 |
| 3 | Teknolojik okur yazarlık, yapay zekâ araçlarını etkin bir şekilde kullanma ve güncel teknolojik gelişmeleri yakından takip etme becerisine sahip olur. | 4 |
| 4 | Kent ve bölge planlama ile ilgili kuramsal bilgisi çerçevesinde, tarihsel ve güncel olayları anlama, sorgulama ve eleştirel değerlendirme becerilerine sahip olur. | 3 |
| 5 | Kamu yararını gözeten, doğal ve kültürel çevre koruma duyarlılığı taşıyan, disiplinlerarası çalışabilen, işbirliği ve etkili iletişim becerisine, ve planlama meslek etiğini içselleştirerek karar verme yetkinliğine sahip olur. | 3 |
| 6 | Bilimsel bilgiyi temel alarak topluma karşı sorumluluk duygusu ile özfarkındalık geliştirir, onurlu yaşam ve insan haklarına, ve evrensel değerlere saygı duyar ve sürdürülebilir kalkınma amaçlarını gözetir. | 3 |