Akademik Dersler - Tanıtım

Son Güncelleme Tarihi: 22/06/2026

Ders Kodu - Ders Adı	Ders Türü	Teori + Uygulama	AKTS
BVA225 - Özellik Mühendisliği	III.Yarıyıl	2 +1	3.0

Ders Dili	Türkçe
Ders Türü	Mesleki Seçmeli Dersler
Öğretim Elemanları	ÖĞR. GÖR. AHMET MÜCAHİD ARVASİ
Dersin Veriliş Biçimi	Yüz Yüze
Dersin Verildiği Yer
Kullanılan Eğitim Platformları
Önkoşullar	Bu dersin önkoşul ya da eş koşulu bulunmamaktadır.
Önerilen Dersler
Önerilen Kaynaklar
Staj & Uygulama
Dersin Amacı

Haftalar	Öğrenme Çıktıları	Konular	Öğretim Yöntemleri
1. hafta		Özellik Mühendisliğine Giriş ve Veri Hazırlama Süreci
2. hafta		Keşifçi Veri Analizi (EDA) ve Ham Veriyi Anlama
3. hafta		Eksik Verilerin İşlenmesi (Imputation Teknikleri)
4. hafta		Kategorik Değişkenlerin Kodlanması: One-Hot, Label ve Hedef (Target) Kodlama
5. hafta		Sürekli Değişkenlerin İşlenmesi: Ölçeklendirme (Scaling), Normalizasyon ve Standartlaştırma
6. hafta		Aykırı Değer (Outlier) Tespiti, Kırpma (Clipping) ve İşleme Yöntemleri
7. hafta		Mevcut Özelliklerden Yeni Özellikler Üretme (Feature Generation) ve Polinomsal Özellikler
8. hafta		Ara Sınav
9. hafta		Metin ve Tarih/Zaman Verilerinden Özellik Çıkarımı
10. hafta		Özellik Seçimi (Feature Selection) 1: Filtre (Filter) ve Sarma (Wrapper) Yöntemleri
11. hafta		Özellik Seçimi (Feature Selection) 2: Gömülü (Embedded) Yöntemler ve Düzenlileştirme (L1/Lasso)
12. hafta		Boyut İndirgeme Teknikleri: Temel Bileşenler Analizi (PCA) ve SVD
13. hafta		Otomatik Özellik Üretimi (Automated Feature Engineering) Kavramları ve Araçları
14. hafta		Sınıflandırma, Regresyon ve Kümeleme Modellerinde Öğrenci Proje Uygulamaları

İçerik girilmemiştir.

İçerik girilmemiştir.

İçerik girilmemiştir.

Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
	Sayısı	Yüzde (%)
Toplam (%)