| Dersin Adı | Dersin Kodu | Dersin Türü | Dersin Düzeyi | Dersin Yılı | Dersin Verildiği Dönem | AKTS Kredisi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Veri Analizi (ue) | BUE226 | Seçmeli | Önlisans | 2 | Bahar | 4 |
Öğretim Elemanı Adı
Öğr. Gör. NEVIN ANTAR
Öğr. Gör. Mustafa OF
Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Bilgisayar Programlama Programı (BP) problemlerine uygulama ve çözme becerisi sunar.
2) BP alanındaki problemleri tanıma, modelleme ve çözme becerisi sunar.
3) Tanımlanan bir hedef doğrultusunda bir süreci çözümleme ve tasarlama becerisi sunar
4) BP alanında temel kavramları anlama becerisi sunar.
5) Yazılım planlama ve tasarlama becerisi sunar.
6) Bir proje için uygun yazılım dilinin ve / veya platformun, seçilmesi becerisi sunar.
7) Bir programın modüller haline yazılıp birleştirilmesi becerisi gelişir.
8) Yazılım geliştirmede, hafıza yönetimi ve erişim teknikleri hakkında bilgi sahibi olma imkanı sunar.
Program Yeterliliği İlişkisi
Bölümün/programın program yeterlilikleri sistemde olmadığından ilişkilendirme işlemi yapılamamıştır.
Eğitim Şekli
e-ders
Ön Koşullar, Diğer Koşullar
Yok
Önerilen Destekleyici Dersler
Yok
Dersin İçeriği
Özel amaçlar için kullanılabilecek veri tiplerini tanımlayabilme. İşaretçi tip değişkenleri kavrayıp, tanımlayabilme. Kendi kendini çağıran program parçaları oluşturabilme . Sıralama ve arama yöntemlerini kavrayabilme. Programlama dilinin sağladığı olanakları kullanarak kütüphaneler oluşturabilme ve mevcut kütüphaneleri inceleyebilme.
Haftalık Ders İzlencesi
1) Giriş - Bilimsel Araştırmalar Bağlamında İstatistiksel Yöntemler. Örnekleme. Gözlemsel Çalışmalar ve Deneyler. Veri Keşfi ve Analiz. İstatiksel Çıkarım. R kullanarak hesaplama.2) Veri Keşfi - Veri Görselleştirme ve Özet İstatistik. Değişken Türleri. Kategorik Değişkenleri Keşfetmek. Nümerik Değişkenleri Keşfetmek. Veri Önişleme.
3) İlişkileri Keşfetmek - Değişkenler Arasındaki İlişkileri Görselleştirme ve Özetleme. İki Sayısal Rastgele Değişken Arasındaki İlişkiler. Kategorik Değişkenler Arasındaki İlişkiler. Sayısal ve Kategorik Değişkenler Arasındaki İlişkiler.
4) Olasılık - Belirsizlik Ölçütü Olarak Olasılık. Tümleyen, Birleşim ve Kesişim. Ayrık Etkinlikler. Şartlı Olasılıklar. Bağımsız Etkinlikler. Bayes Teoremi.
5) Rastgele Değişkenler ve Olasılık Dağılımları - Rassal Değişkenler. Olasılık Dağılımları. Kümülatif Dağılım İşlevi ve quantile.
6) Tahmin - Parametre Tahmini. Nokta Tahmini. Örnekleme dağılımı. Güvenilirlik Aralığı. Hata Marjı.
7) Hipotez Testi - Popülasyon Ortalamasına İlişkin Hipotez Testleri. İstatistiksel Anlamlılık. t-testlerini kullanarak hipotez testi. Popülasyon Oranı için Hipotez Testi.
8) Ara sınav
9) Varyans Analizi (ANOVA) - Giriş. ANOVA Varsayımları.
10) Kategorik Değişkenlerin Analizi - Bir Kategorik Değişken İçin Pearson'un ?2 Testi. Pearson'un ?2 Bağımsızlık Testi. Durum Tabloları.
11) Regresyon Analizi - Tek İkili Açıklayıcı Değişkenli Doğrusal Regresyon Modelleri. Basit Doğrusal Regresyon Modellerini Kullanan İstatistiksel Çıkarım. Tek Sayısal Açıklayıcı Değişkenli Doğrusal Regresyon Modelleri. Model Varsayımları ve Teşhisi. Çoklu Doğrusal Regresyon.
12) Kümeleme - K-means Kümeleme. Hiyerarşik Kümeleme. Kümelemeden Önce Değişkenleri Standartlaştırma.
13) Bayes Analizi - Giriş. Önceki ve Sonraki Olasılıklar. Bayes çıkarımı. Tahmin. Hipotez testi.
14) SPSS kullanımı ve örnekleri
15) Veri tabanı yönetim sistemlerinde R dili kullanımı ve örnekleri.
16) Veri madenciliği hakkında genel bilgiler.
Önerilen/İstenen Ders Kaynakları
Planlanan Öğrenim Faaliyetleri Ve Eğitim Yöntemi
1) Anlatım
2) Soru-Cevap
3) Tartışma
4) Alıştırma ve Uygulama
5) Gösteri
6) Model Yapma
7) Grup Çalışması
8) Benzetim
9) Örnek Olay
10) Bireysel Çalışma
11) Problem Çözme
12) Proje Temelli Öğrenme
Değerlendirme Yöntemi ve Ölçütleri
Ara Sınav Notunun Başarıya Oranı |
30% |
|---|---|
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarıya Oranı |
70% |
Toplam |
100% |
Dersin Eğitim Dili
Türkçe
Mesleki Uygulama
İstenmemekte