| Dersin Türü | Seçmeli |
|---|
| Dersin Düzeyi | Lisans |
|---|
| Dersin Yılı | - |
|---|
| Dersin Yarıyılı | - |
|---|
| AKTS | 10 |
|---|
| Öğretim Eleman(lar)ı |
- |
| Öğrenme Kazanımları |
Bu dersin sonunda öğrenciler;
- Farklı biyolojik veri setlerini derleme, analiz etme ve yorumlama becerilerini geliştirir.
- Biyoinformatikte matematiksel ve istatistiksel yöntemleri etkin bir şekilde kullanabilme yeteneği kazanır.
- Biyoinformatik alanında yaygın olarak kullanılan programlama dillerinde (örneğin, Python, R) temel bilgi ve becerileri geliştirir.
- Analiz sonuçlarını etkili bir şekilde görselleştirebilir ve sunabilir.
- Biyolojik verilerin yorumlanması ve sonuçların çıkarılması sürecinde eleştirel düşünme becerilerini geliştirir.
- Bağımsız olarak veya ekip içinde araştırma projelerini planlama, yürütme ve yönetme yeteneği kazanır.
- Araştırma hedeflerini, metodolojilerini, sonuçlarını ve çıkarımlarını sunmak için bir proje raporu ve poster hazırlar.
|
| Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
|---|
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Önerilen Dersler | Yok |
|---|
| Ders Tanımı | Bu derste, öğrencilerin karmaşık biyolojik verilerin derlenmesi, analizi, anlamlandırılması ve görselleştirilmesi amacıyla matematik, istatistik ve bilgisayar bilimleri araçlarını etkin bir şekilde kullanmalarını sağlamayı hedefler. Ders içeriğinde, matematiksel ve istatistiksel temeller, biyoinformatik uygulamaları için gerekli programlama dilleri, veri analizi yöntemleri ve sonuçların etkili bir şekilde görselleştirilmesi gibi konular yer alır. Ayrıca, öğrencilerin araştırma projelerini bağımsız olarak yönetmeleri ve sonuçlarını etkili bir şekilde sunmaları için sunum teknikleri ve çalışma raporu yazımı da öğretilir. |
|---|
| Ders İçeriği |
| HAFTA |
KONULAR |
|
1. Hafta |
Biyolojik veri kaynaklarının (veri tabanları, literatür) taranması |
|
2. Hafta |
Biyolojik veri kaynaklarının (veri tabanları, literatür) taranması |
|
3. Hafta |
Proje için test edilmek istenen veri setlerinin oluşturulması |
|
4. Hafta |
Proje için test edilmek istenen veri setlerinin oluşturulması |
|
5. Hafta |
Proje için gerekli biyoinformatik araçların veya istatistiksel yöntemlerin belirlenmesi |
|
6. Hafta |
Toplanan verilerin temizlenmesi ve düzenlenmesi, ön işleme yöntemlerinin uygulanması |
|
7. Hafta |
Toplanan verilerin temizlenmesi ve düzenlenmesi, ön işleme yöntemlerinin uygulanması |
|
8. Hafta |
Verilerin biyoinformatik araçlar veya istatistiksel yöntemler ile analizi |
|
9. Hafta |
Verilerin biyoinformatik araçlar veya istatistiksel yöntemler ile analizi |
|
10. Hafta |
Verilerin biyoinformatik araçlar veya istatistiksel yöntemler ile analizi |
|
11. Hafta |
Analiz sonuçlarının etkili bir şekilde görselleştirilmesi, görselleştirme araçlarının kullanımı |
|
12. Hafta |
Proje raporunun yazılması |
|
13. Hafta |
Proje raporunun yazılması |
|
14. Hafta |
Poster ve sözlü sunum hazırlama |
|
| Kaynaklar | Proje konusu ile ilgili yakın zamanda yayımlanmış araştırma veya derleme makaleleri |
|---|
| Öğretim Yöntemleri |
- Rapor Hazırlama
- Proje
- Eğitim-Uygulama
- Diğer
- Sunum
|
|---|
| Değerlendirme |
|
Sayısı |
Toplam Katkısı (%) |
| Uygulama/Pratik |
1 |
30 |
| Örnek Olay Sunumu |
1 |
30 |
| Diğer |
1 |
40 |
| Toplam(%) |
|
100 |
| Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) |
|
100 |
| Finalin Başarıya Oranı(%) |
|
0 |
| Toplam(%) |
|
100 |
|
| AKTS İş Yükü |
| Aktivite |
Sayı |
Süre (Saat) |
İş Yükü |
| Ara Sınav |
|
|
|
| Kısa Sınavlara hazırlık |
|
|
|
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi |
|
|
|
| Final Sınavına Hazırlık |
|
|
|
| Ders Saati |
14 |
1 |
14 |
| Ara Sınava Hazırlık |
|
|
|
| Laboratuvar |
|
|
|
| Final Sınavı |
|
|
|
| Ödevler |
|
|
|
| Sunum (Hazırlık dahil) |
1 |
30 |
30 |
| Proje |
1 |
50 |
50 |
| Danışmanla Toplantı |
14 |
2 |
28 |
| Konu Araştırma |
1 |
10 |
10 |
| Literatür taraması |
14 |
3 |
42 |
| Rapor yazma |
1 |
20 |
20 |
| Sonuçların analiz edilmesi |
1 |
50 |
50 |
| Uygulama |
14 |
4 |
56 |
| Toplam İş Yükü | 300 |
| Toplam İş Yükü / 30 | 10 |
| Dersin AKTS Kredisi | 10 |
|
| Dil | İngilizce |
|---|
| Staj / Uygulama | Yok |
|---|
