VERİ GİZLİLİĞİ VE ETİĞİ

Ders Açıklaması

Bu ders, çağdaş veri bilimi uygulamalarında ortaya çıkan birçok etik ikilemi araştırır ve bu endişeleri anlamak için bir çerçeve oluşturur. Veri gizliliğinin önemi, veri gizliliği ilkeleri, veri öznelerinin verilerinin nasıl kullanıldığını kontrol etme hakları ve kişisel verilerin işlenmesi ve korunmasına yönelik en iyi uygulamalar ele alınmaktadır. Etik olmayan davranışların etkisi ve verilerin toplumda etik olarak nasıl kullanıldığı ele alınacaktır. Bulunabilir, Erişilebilir, Birlikte Çalışabilir ve Yeniden Kullanılabilir (FAIR) veri ilkeleri açıklanacaktır. Dersin sonunda öğrenciler, veri bilimine özgü problemleri tanıyabilecek ve makine öğrenimi ve yapay zeka gibi diğer ilgili hesaplamalı analiz yöntemlerini kullanmanın bir sonucu olarak ortaya çıkan sorunları dikkatlice ayırt edebilecektir. Ayrıca, veri bilimi yöntemlerine özgü etik suistimal ile bu yöntemlerin kullanıldığı bağlamlardan kaynaklanabilecek etik suistimalleri ayırt edebileceklerdir.

VERİ GİZLİLİĞİ VE ETİĞİ

Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)

Değerlendirme öğesi tanımlanmamış.

Ders çıktıları

Henüz ders çıktısı tanımlanmamış.

Ders Müfredatı

Referans Kitaplar & Ders Materyalleri

1. 01 Loukides, M., Mason, H., & Patil, D. J. (2018). Ethics and data science. " O'Reilly Media, Inc.".
2. 02 Payton, T., & Claypoole, T. (2023). Privacy in the age of Big data: Recognizing threats, defending your rights, and protecting your family. Rowman & Littlefield Publishers.
3. 03 Slussareff, M. (2022). O'Neil, Cathy. 2016. Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. Crown.
4. 04 Kearns, M., & Roth, A. (2019). The ethical algorithm: The science of socially aware algorithm design. Oxford University Press.

Ders Çıktıları

1. L01 Bilgisayar bilimi, veri bilimi ve gelişmekte olan teknolojilerle ilgili temel etik kavramları, ilkeleri ve çerçeveleri açıklayın. SOLO 2
2. L02 Bilgisayar ve veriyle ilgili uygulamalardaki etik ikilemlere etik çerçeveleri ve meslek kurallarını uygulayın. SOLO 3
3. L03 Yapay zeka, büyük veri, tahmine dayalı analiz, sosyal medya, sanal/artırılmış gerçeklik ve üretken yapay zeka ile ilgili etik sorunları analiz edin. SOLO 3
4. L04 Veri toplama, işleme, paylaşma ve kullanımının gizlilik, adalet, şeffaflık, rıza ve hesap verebilirlik açısından etik sonuçlarını değerlendirin. SOLO 4
5. L05 Fikri mülkiyet, yazılım riskleri, mesleki uygulama ve veri korumasıyla ilgili etik ve yasal sorumlulukları değerlendirin. SOLO 4
6. L06 Veri ve teknoloji kullanımına yönelik etik açıdan sorumlu yaklaşımlar tasarlayın; bu yaklaşımlar gizlilik korumasını, önyargı azaltmayı, güvenliği ve FAIR veri gibi ilkeleri içermelidir. SOLO 4

Program Çıktıları

1. P01 Kullanıcıların iş verilerine erişmesine izin vermek için çağdaş bir nesne yönelimli dilde bir kullanıcı arabirimi oluşturabilir
2. P02 Kullanıcı ihtiyaçlarını tanımlayın ve analiz edin ve bilgi işlem tabanlı sistemlerin seçiminde, oluşturulmasında, entegrasyonunda, değerlendirilmesinde ve yönetiminde bunları dikkate alabilir
3. P03 Ortak iş fonksiyonlarını analiz edebilir ve uygun bilgi teknolojisi çözümlerini belirleyebilir, tasarlayabilir ve geliştirebilir
4. P04 Uygun problem çözme stratejilerini kullanarak çağdaş iş ortamları için yazılım çözümleri tasarlayabilir ve geliştirebilir
5. P05 Çağdaş iş ortamlarını desteklemek için veritabanı sunucusunu yapılandırabilir ve yönetebilir
6. P06 Küçük ila orta ölçekli bir şirket için ilişkisel bir veritabanını yönetebilir
7. P07 BT tabanlı çözümleri kullanıcı ortamına etkin bir şekilde entegre edebilir
8. P08 Profesyonel, etik, yasal, güvenlik ve sosyal konuları ve sorumlulukları anlayabilir
9. P09 Profesyonel ortamla uyumlu etkili iletişim becerilerini uygulayabilir
10. P10 Profesyonel ortamla uyumlu ekip çalışmasında etkili işbirliği becerilerini uygulayabilirler

Pç-Dç Matrisi