Bu dersin sonunda öğrenciler; 1) R Programlama dilinin genel kullanımını, R'da fonksiyon, koşul, döngü yapılarını, R'da olasılık hesaplamayı ve olasılık dağılımlarını göreceklerdir. 2) R'da işlevli bazı kütüphane ve paketlerin kullanımını, veri görselleştirme ve istatiksel çıkarımları yapmayı göreceklerdir. 3) Veri Bilimi'nde sık kullanılan bazı yöntemleri teorik ve uygulamalı olarak öğreneceklerdir. 4) Parametrik ve Parametre Dışı Yöntemlerin uygulamalarını öğreneceklerdir.
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
Yüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARI
Yok
ÖNERİLEN DERSLER
Veri Analitiği
DERS TANIMI
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 İÇERİĞİ
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
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN 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.
ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
Anlatım,Tartışma,Örnek Olay İncelemesi
DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ
Sayısı
Toplam Katkısı(%)
Ara Sınav
1
20
Ödev
2
20
Proje
1
20
Makale Sunuşu
1
20
Toplam(%)
80
Yıl İçinin Başarıya Oranı(%)
80
Finalin Başarıya Oranı(%)
20
Toplam(%)
100
AKTS İŞ YÜKÜ
Aktivite
Sayı
Süresi(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
DİL
Türkçe
STAJ / UYGULAMA
Yok
PROGRAM YETERLİLİKLERİ (P) / DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI (Ö) MATRİSİ
