Bilgi Paketi
baskent.edu.tr

Bilgisayar Mühendisliği Programı (İngilizce)

CSE395

APPLIED DATA ANALYSIS

Ders Kodu
CSE395
Yarıyıl
-
Teori+Uygulama
3 + 1
AKTS
5
Dersin TürüSeçmeli
Dersin DüzeyiLisans
Dersin Yılı-
Dersin Yarıyılı-
AKTS5
Öğretim Eleman(lar)ı -
Öğrenme Kazanımları

Bu dersin sonunda öğrenciler;

  1. İstatistiksel analizin temel kavram ve yöntemlerini öğrenir.
  2. İstatistik veri setlerinin özetlenmesinde kullanılan sayısal ve grafiksel yöntemleri uygulayarak yorumlayabilir.
  3. Uygun analiz yöntemlerini belirleyebilir.
  4. İlgili hipotez(ler)e uygun analiz yöntemini uygulayarak çıkarsama yapabilir.
  5. En az bir programlama dili veya paket program kullanma becerisini kazanır ve analiz sonuçlarını raporlayabilir.
Veriliş BiçimiYüz Yüze
ÖnkoşullarYok
Önerilen DerslerMAT250 Olasılık ve İstatistik
Ders TanımıVerilerin derlenmesi, analiz edilmesi ve yorumlanması için istatistiksel analiz kavram ve yöntemlerini öğrenmek, uygun analiz yöntemlerini belirleyebilmek, en az bir programlama dili veya paket program kullanma becerisini kazanabilmek ve sonuçları raporlayabilmek.
Ders İçeriği
HAFTA KONULAR
1. Hafta Ders tanıtımı. İstatistik nedir? İstatistik ile ilgili temel tanım ve kavramlar.
2. Hafta R ve R Studio'ya giriş. Veri yapıları ve R'de veri girişi.
3. Hafta Betimsel İstatistikler: Merkezi eğilim ölçüleri, dağılım ölçüleri, frekans tabloları.
4. Hafta Veri görselleştirme.
5. Hafta Bazı kesikli ve sürekli dağılımlar.
6. Hafta Uygun analiz yönteminin seçilmesi. Normal dağılıma uyumun değerlendirilmesi.
7. Hafta Parametrik Testler (Tek ve İki örneklem).
8. Hafta Ara sınav
9. Hafta Varyans analizi.
10. Hafta Parametrik olmayan testler (Tek ve iki örneklem).
11. Hafta Kategorik veri analizi (Ki-kare testleri)
12. Hafta Korelasyon analizi.
13. Hafta Doğrusal regresyon analizi.
14. Hafta Lojistik regresyon.
15. Hafta Genel Tekrar
Kaynaklar(1) Cotton, R. (2013). Learning R. O'Reilly Media, Inc. (Çeviri: Herkes için İstatistiksel Programlama ve Analiz: R, Pegem Akademi, 2020).
(2) Fischetti, T. (2015). Data Analysis with R. Packt Publishing.
(3) Demir, İ (Editör). (2017). R ile Uygulamalı İstatistik. Papatya Bilim.
(4) Peter Daalgard (2008). Introductory Statistics with R, Springer.
(5) Gareth J., Witten D., Hastie T., Tibshirani R. (2013). An Introduction to Statistical Learning with Applications in R. Springer.
Öğretim Yöntemleri
  • Anlatım
  • Soru-Cevap
  • Sorun/Problem Çözme
  • Eğitim-Uygulama
Değerlendirme
Sayısı Toplam Katkısı (%)
Ara Sınav 1 30
Ödev 3 15
Mini-Sınav 4 20
Toplam(%) 65
Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) 65
Finalin Başarıya Oranı(%) 35
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
Ara Sınava Hazırlık
Laboratuvar
Final Sınavı
Ödevler
Toplam İş Yükü0
Toplam İş Yükü / 300
Dersin AKTS Kredisi5
DilTürkçe
Staj / UygulamaYok

Program Yeterlilikleri / Öğrenme Kazanımları

Ö1 Ö2 Ö3 Ö4 Ö5
P1 X X
P2 X
P3
P4
P5 X X X X X
P6
P7 X X X
P8 X X
P9 X
P10
P11