| Müfredat Adı | Ders Kodu | Ders Adı | Ders Türü | Dönem | AKTS | Teorik | Uygulama |
| 2020-Hemşirelik | SGL2093 | Sağlık Bilimlerinde İleri Programlama | Seçmeli | 4 | 2,00 | 2 | 0 |
Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi
Programlar Hakkında Bilgi
Lisans - Sağlık Bilimleri Fakültesi - Hemşirelik
Dersin İçeriği
Dersin Amacı
Bu dersin temel amacı veri analizindeki sorunları çözmek için Python komut dosyalarını tasarlama, yazma ve test etmektir.
Öğrenim Türü
-
Dersin İçeriği
Python 3 kullanarak sağlık bilimleri / sağlık uygulamaları için bilgisayar programlama ileri konuları anlatılmaktadır. Sınırlı programlama geçmişine sahip veya Python programlama dilinde yeterlilik elde etmek isteyen öğrenciler için tasarlanmıştır. Bu ders, Python'da (özellikle Python 3) bilgisayar programlama ileri konuların incelenmesi niteliğinde bir derstir. Öğrenciler elde ettikleri sağlık verilerini analiz etme, veriler arasındaki ilişkileri tanımlayarak enformasyon çıkarımını öğreneceklerdir.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Teorik ders, soru-yanıt, bilgisayar laboratuvarında uygulamalar
Staj Durumu
Yok
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1. Ruth Etzioni, Micha Mandel,Roman Gulati, Statistics for Health Data Science An Organic Approach, 2021 2. David Amos, Dan Bader, Joanna Jablonski, Python Basics: A Practical Introduction to Python 3, 2020 3. Ahmet Aksoy, Yeni Başlayanlar İçin Python, 2021 4. Dr. Charles Russell Severance, Python for Everybody: Exploring Data in Python 3, 2016
Dersin Web Sayfası
-
Öğrenme Çıktıları
- Sağlık Bilimleri ve sağlık yönetimi problemlerini veri temelli tanımlayabilecektir.
- Sağlık verilerini değişik formatlarda alıp işleyebilecektir.
- Sağlık verilerinin analizinde kullanılan popüler algoritmaları tartışabilecektir.
- Sağlık verilerinin istatistiksel analiz tekniklerini sınıflandırabilecektir.
- Sağlık verilerinde kullanılan algoritmaları kullanarak Python kodları yazabilecektir.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik |
|---|---|
| 1 | Programlama uygulamaları 1: Temel veri tipleri, sabitler, değişkenler, operatörler |
| 2 | Programlama uygulamaları 2: koşullar, döngüler |
| 3 | Programlama uygulamaları 3: fonksiyonlar, harf dizinleri(strings) |
| 4 | Programlama uygulamaları 4: Listeler(lists), Sözlükler (dictionaries) |
| 5 | Dosya işleme: Giriş / çıkış işlemleri |
| 6 | Sınıflar ve nesneler: Nesneleri kullanma |
| 7 | Sınıflar ve nesneler: Sınıfları tanımlama; |
| 8 | Ara Sınav Haftası |
| 9 | Sağlık verileri ve istatistik |
| 10 | İstatistiksel kavramlar ve Python uygulamaları |
| 11 | Regrasyon analizi ve Python uygulamaları |
| 12 | Tahmin yöntemleri ve Python uygulamaları |
| 13 | Vaka Analizi 1: |
| 14 | Vaka Analizi 2 |
| 15 | Vaka 1 ve Vaka 2 Kod incelemesi (code review) |
| 16 | Ders Çalışma Haftası |
| 17 | Yarı Yıl Sonu Sınavı |
Değerlendirme
| Değerlendirme | Değer |
|---|---|
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 60 |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 40 |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Değer |
| Final Sınavı | 100 |
Öğrenci İş Yükü Hesabı
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Öncesi/Sonrası Bireysel Çalışma | 12 | 3 | 36 |
| Proje ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Ödev ve Hazırlığı | 1 | 5 | 5 |
| Laboratuvar ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Atölye ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Sunum ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Seminer ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Demo ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Araştırma ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Rapor ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Arasınav ve Hazırlığı | 1 | 5 | 5 |
| Kısa Sınav ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Final ve Hazırlığı | 1 | 14 | 14 |
| Teorik Ders Saati | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama Ders Saati | 0 | 0 | 0 |
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| ÖÇ1 | ||||||||||||||||
| ÖÇ2 | ||||||||||||||||
| ÖÇ3 | ||||||||||||||||
| ÖÇ4 | ||||||||||||||||
| ÖÇ5 |