VERİ BİLİMİ

TBY522

Ders Kodu: TBY522
Yarıyıl: -
Teori+Uygulama: 3 + 0
AKTS: 10

Dersin Türü

Seçmeli

Dersin Düzeyi

Tezsiz Yüksek Lisans

Dersin Yılı

Dersin Yarıyılı

AKTS

Öğretim Eleman(lar)ı

Doçent Doktor Nurcan Alkış Bayhan

Öğrenme Kazanımları

Bu dersin sonunda öğrenciler;

R Programlama dilinin genel kullanımını, R'da fonksiyon, koşul, döngü yapılarını, R'da olasılık hesaplamayı ve olasılık dağılımlarını göreceklerdir.
R'da işlevli bazı kütüphane ve paketlerin kullanımını, veri görselleştirme ve istatiksel çıkarımları yapmayı göreceklerdir.
Veri Bilimi'nde sık kullanılan bazı yöntemleri teorik ve uygulamalı olarak öğreneceklerdir.
Parametrik ve Parametre Dışı Yöntemlerin uygulamalarını öğreneceklerdir.

Veriliş Biçimi

Yüz Yüze

Önkoşullar

Yok

Önerilen Dersler

Veri Analitiği

Ders Tanımı

Bu ders geniş ölçekteki veriler ile çalışmak için gerekli olan pratik tekniklere odaklanmaktadır. Derste işlenen spesifik konular istatiksel modelleme, veri hatları, programlama dilleri, gerçek dünyadan örneklerdir. Derste R Programlama Dili kullanılacaktır.

Ders İçeriği

HAFTA	KONULAR
1. Hafta	R Programlama Diline Giriş, Matris, Faktör, Liste ve Veri Çerçeveleri
2. Hafta	R?da Veri Girişi, Fonksiyon, Döngü, Koşul Yapıları
3. Hafta	R'da Olasılık hesabı ve Olasılık Dağılımları ve Veri Görselleştirme
4. Hafta	Betimsel İstatistik, Regresyon ve Korelasyon ve R Uygulamaları
5. Hafta	R?da Zaman Serileri Uygulamaları
6. Hafta	Kümeleme Analizi, Diskriminant Analizi ve R Uygulamaları
7. Hafta	Ara tekrar
8. Hafta	Ara Sınav
9. Hafta	R da Parametrik ve Paremetre Dışı İstatistiksel Testler ve Uygulamaları 1
10. Hafta	R da Parametrik ve Paremetre Dışı İstatistiksel Testler ve Uygulamaları 2
11. Hafta	R da Parametrik ve Paremetre Dışı İstatistiksel Testler ve Uygulamaları 3
12. Hafta	R da Parametrik ve Paremetre Dışı İstatistiksel Testler ve Uygulamaları 4
13. Hafta	Makale veya Ders Sunumları
14. Hafta	Proje Sunumları
15. Hafta	Genel Tekrar

Kaynaklar

"Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics Using R", Daniel J. Denis, Wiley, 2020.
"İstatistikte R ile Programlama", Necmi Gürsakal, Dora, 2018.
"Introduction to Data Science", Laura Igual, Santi Segui, Springer, 2017.
?Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri?, Ali Sait Albayrak, 2006.

Öğretim Yöntemleri

Anlatım
Tartışma
Örnek Olay İncelemesi

Değerlendirme

	Sayısı	Toplam Katkısı (%)
Ara Sınav	1	30
Proje	1	30
Toplam(%)		60
Yıl İçinin Başarıya Oranı(%)		60
Finalin Başarıya Oranı(%)		40
Toplam(%)		100

AKTS İş Yükü

Aktivite	Sayı	Süre (Saat)	İş Yükü
Ara Sınav	1	3	3
Kısa Sınavlara hazırlık
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi	14	4	56
Final Sınavına Hazırlık	1	40	40
Ders Saati	14	3	42
Ara Sınava Hazırlık	1	40	40
Laboratuvar
Final Sınavı	1	3	3
Ödevler	2	8	16
Proje	1	60	60
Kısa Sınavlar	1	35	35
Toplam İş Yükü			295
Toplam İş Yükü / 30			9.83
Dersin AKTS Kredisi			10

Dil

Türkçe

Staj / Uygulama

Yok

Program Yeterlilikleri / Öğrenme Kazanımları

	Ö1	Ö2	Ö3	Ö4
P1	X
P2	X
P3	X	X
P4	X
P5		X
P6	X
P7	X	X
P8		X
P9	X
P10	X
P11	X
P12	X	X
P13	X