Önemli Hatırlatma: Katılımcıların Yolluk, konaklama ve iaşeleri TÜBİTAK tarafından karşılanmaktadır.

ETKİNLİĞİN AMACI

Veri bilimi, verilerin toplanması, analizi, islenmesi ve yorumlanması sürecidir (Sağlam ve Cengiz, 2023). Python, veri bilimi için yaygın olarak kullanılan bir programlama dilidir ve bu alanda birçok güçlü kütüphane sunar. Sosyal bilimler lisansüstü öğrencileri için veri biliminin önemi, karmaşık veri setlerinden anlamlı sonuçlar çıkarma becerisini kazandırmasıdır. Araştırma ve analiz süreçlerinde daha verimli çalışmayı sağlar. Açık kaynak kodlu olması ve Anaconda gibi dağıtıcı platformunun bulunması kullanıcıların çok iyi kod yazma becerisine sahip olmadan da hazır fonksiyonların yer aldığı kütüphanelerden faydalanarak veri bilimi çalışmaları yapmalarına olanak sağlar. Bu bağlamda bu etkinliğin amacı katılımcılara temel düzeyde Python programlama becerisi ve aşağıda neden önemli olduklarına dair kısa açıklamaların yer aldığı Python kütüphanelerini kullanma becerisi kazandırmaktır. Sosyal bilimler lisansüstü ögrencileri için Python kütüphaneleri, veriyi analiz etmek, görsellestirmek ve yorumlamak için güçlü araçlar sunar. Bu araçlar sayesinde, büyük veri setlerinden anlamlı sonuçlar çıkarılabilir ve bu da daha derinlemesine arastırmalar yapılmasını saglar. Veriye dayalı kararlar almak ve analizlerde daha güncel yaklasımlar gelistirmek sosyal bilimler alanında giderek daha önemli hale geliyor. Bu kütüphanelerdeki hazır fonksiyonları kullanarak temel düzeyde makine ögrenmesi çalısmaları da yapabilme kabiliyeti kazandırmak yine bu etkinligin düzenlenme amaçlarındandır. Makine ögrenmesi bilmek, günümüz dünyasında birçok disiplin için önemlidir. Özellikle sosyal bilimler, saglık, finans, pazarlama ve birçok diger alanda makine ögrenmesi (ML) kavramları giderek daha fazla kullanılmaktadır (Canbolat Göçmen, 2022). Makine ögrenmesi bilmek, bireyleri veri odaklı bir dünyada daha donanımlı ve rekabetçi hale getirir. Günümüzde birçok problem artık veriye dayalı çözülmekte ve makine öğrenmesi, bu sorunları çözmek için güçlü bir araç sunmaktadır (Bilen, 2024). Sosyal bilimlerde de makine öğrenmesi, toplumların ve bireylerin davranışlarını analiz etmek, tahminler yapmak ve büyük veri kümelerini anlamlandırmak için çok önemli bir yetkinliktir.  

Bilen, M. (Ed.). (2024). Yapay Zekanın Değiştirdiği Dinamikler 2. Eğitim yayınevi. Canbolat Göçmen, Z. N. (2022). Sağlık hizmetlerinde yapay zeka uygulamaları: Yoğun bakım örneği. Sağlam, F., & Cengiz, M. A. (2023). Sosyal bilimlerde veri bilimi kullanımı. Avrasya Sosyal ve Ekonomi Arastırmaları Dergisi, 10(4), 1175-1207.