XVII. Akademik Bilisim Konferansi

BaşlıkPython ve R ile Bilimsel Hesaplama
ÖğrenciHayır
Yazar(lar) Yazar 1
Name: Berkin Malkoc
Org: İTÜ
Country:
E-mail: malkocb_AT_itu.edu.tr

Yazar 2
Name: Uzay Çetin
Org: Boğaziçi Üniversitesi
Country:
E-mail: uzay00_AT_gmail.com

Yazar 3
Name: Emre Karalarlı
Org:
Country:
E-mail: emre.karalarli_AT_gmail.com

Yazar 4
Name: Mustafa Gökçe Baydoğan
Org: Boğaziçi Üniversitesi
Country:
E-mail: mustafa.baydogan_AT_boun.edu.tr

Yazar 5
Name: Berk Orbay
Org: Boğaziçi Üniversitesi
Country:
E-mail: berkorbay_AT_gmail.com
Anahtar Kelimelerbilimsel hesaplama, veri analizi, Python, R, Git
Özet
Bu eğitimin amacı, araştırmalarında bilgisayar yazılımlarını
kullanan/kullanmayı hedefleyen veya hesaplamalı bakış açısı ile
tanışmak isteyen araştırmacıları günümüzde bu alandaki en yaygın
iki özgür dil olan Python ve R ile tanıştırmak. R ve Python dinamik,
yüksek seviyeli ve çok çeşitli bilimsel kütüphanelere sahip iki dil
olarak; C gibi derlenen dillerin çalışma hızlarının yerine programcı
verimini öne çıkarıyor ve Matlab gibi ticari lisanslı yazılımlara
ihtiyacı büyük oranda ortadan kaldırıyor. Katılımcıların
eğitimden, bu iki dil ve etraflarındaki ekosistemle artık kendi
yollarını bulabilecekleri düzeyde aşina olmuş ve bundan sonraki
araştırma süreçlerini bu araçlarla verimli bir şekilde
sürdürebilecekleri bir noktaya gelmiş olarak ayrılmalarını
umuyoruz. 

Eğitime katılmak için tek önkoşul, kişisel bilgisayarını verimli
kullanabilecek seviyede bilgisayar okur-yazarlığı olsa da; eğitimden
daha yüksek verim almak açısından daha önce programlama yapmış ve
araştırma gerçekleştirmiş olmak çok faydalı olacaktır.
Katılımcıların yanlarında kendi kişisel bilgisayarlarını
getirmelerini rica ediyoruz.


1. Gün
-------

* Eğitime genel giriş (~0.5 gün)

- Neden Özgür yazılımlar ile bilimsel hesaplama?
- (Python ile) Temel programlamaya giriş

* Python ile bilimsel hesaplamaya giriş (~0.5 gün)

- Python bilimsel hesaplama ekosistemi ve bilimsel geliştirme araçları (Ipython, Spyder)

- NumPy: Bilimsel hesaplamaya yönelik temel veri yapıları için kütüphane
- Matplotlib: Bilimsel görselleştirme kütüphanesi


2. Gün
-------

* Python ile yüksek seviyeli bilimsel hesaplama  (~0.5 gün)

- SciPy: Yüksek seviyeli sayısal hesaplama kütüphanesi
- Pandas: Veri analizi kütüphanesi
- Diğer faydalı kütüphaneler: NetworkX, scikit-learn vs.
- İleri konular (vakit kalırsa): 3B görselleştirme, paralel hesaplama, derlenen dillerle hızlandırma vs.

* Bilimsel kod ve makale yazımında kolaylaştırıcı araçlar (~0.5 gün)

- Git: Dağıtık sürüm takip sistemi
- Diğer araçlar (vakte ve ilgiye göre): Proje yönetimi (Redmine), Wiki (MediaWiki), GNU/Linux komut satırı (bash) vb.


3. Gün
-------

* R ile bilimsel hesaplamaya/veri analizine giriş (~0.5 gün)

- R'a genel bakış (tarihçe, çalışma ortamları, yardım alma)
- R dili (temel veri yapıları, döngüler, koşullar, fonksiyonlar)

* R ile çalışmak (~0.5 gün)

- Paketler
- Veri okuma yazma
- Grafik oluşturma
- Veri analizine/madenciliğine yönelik paketler
- Uygulama 


4. Gün: Proje atölyesi
----------------------


Eğitimin son gününü, içerik açısından katılımcıların tercihlerini de göz önünde bulundurmaya çalışacağımız birkaç mini bilimsel programlama/veri analizi projesine ayırmayı öngördük. Bu mini projelerde, katılımcılar birkaç kişilik gruplara ayrılarak verilen problemin çözümüne yönelik Python ve/ya R ile kod yazacaklar. Gruplar, kendi içlerindeki ortak çalışma için önceki günlerde görmüş olacağımız Web arayüzleri IPython ve RStudio'yu kullanacak ve ortak kodlarının takibini Git üzerinden yapacaklar.

Bu projeler sayesinde katılımcıların ilk üç gündeki içeriği pekiştirmesi ve ileride (çalışma arkadaşlarıyla) yürütecekleri kendi araştırmalarında verimli bir iş akışını tecrübe etmeleri umulmaktadır.
Başlıklar AB-Kurs
Özgür Yazılım, Açık Kaynak, e-devlet ve e-türkiye
Temel Bilimlerde Bilişim
Yüksek Başarım Bilişimi
Dosya
 

 

Powered by OpenConf®
Copyright ©2002-2014 Zakon Group LLC