MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
Yazılım Mühendisliği
MATH 485 | Ders Tanıtım Bilgileri
Dersin Adı |
Veri Analizi
|
Kodu
|
Yarıyıl
|
Teori
(saat/hafta) |
Uygulama/Lab
(saat/hafta) |
Yerel Kredi
|
AKTS
|
MATH 485
|
Güz/Bahar
|
3
|
0
|
3
|
8
|
Ön-Koşul(lar) |
Yok
|
|||||
Dersin Dili |
İngilizce
|
|||||
Dersin Türü |
Seçmeli
|
|||||
Dersin Düzeyi |
Lisans
|
|||||
Dersin Veriliş Şekli | - | |||||
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Deney / Laboratuvar / Atölye uygulamaAnlatım / Sunum | |||||
Dersin Koordinatörü | ||||||
Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||
Yardımcı(ları) |
Dersin Amacı | Bu dersin temel amacı, veri analizi yöntemleri hakkında temel bilgiler vermek ve bu yöntemleri istatistiksel yazılım programları yardımı ile kullanabilmektir. Ders kapsamında temel istatistiksel yaklaşımların yanında modelleme üzerinde durulması hedeflenmektedir. |
Öğrenme Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Ders Tanımı | Dersin temel konuları: verileri tanımlayabilmek için grafiksel ve sayısal yöntemler, istatistiksel modellerin kullanılması, model varsayımlarını istatistiksel yöntemler kullanarak kontrol etmek, hipotezleri test edebilmektir. Veri madenciliğinin temel kavramları. |
|
Temel Ders | |
Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
Destek Dersleri | ||
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
1 | Veri çözümlemeye giriş, veri bilimi veri bilimcisi, veri bilimcinin araç kutusu, SPSS, R ortamına giriş (Installation, Editors) | R for Data Science, H. Wickham, G. Grolemund, (Ch-1, Ch-2), Introductory Statistics with R, P. Dalgaard (Ch-1) |
2 | R’da veri yapıları, hazır fonksiyonlar, R paketleri | Introductory Statistics with R, P. Dalgaard (Ch-1) |
3 | Rassal veri, yoğunluk ve dağılım fonksiyonları, veri alış/verişi, veri manipülasyonu | Introductory Statistics with R, P. Dalgaard (Ch-3) |
4 | Kontrol yapıları, koşullu ifadeler | Introductory Statistics with R, P. Dalgaard (Ch-1.2) |
5 | Veri tanımlamada sayısal yöntemler, değişkenler arasındaki ilişki | Introductory Statistics with R, P. Dalgaard (Ch-4) |
6 | Veri görselleştirme, veri tanımlamada görsel yöntemler R’da temel grafik sistemi ve temel grafikler | Introductory Statistics with R, P. Dalgaard (Ch-4.2) |
7 | R’da ileri düzey grafikler-1, tidyverse yazım kuralları, R’da ileri düzey grafikler-2, ggplot2 | R for Data Science, H. Wickham, G. Grolemund, (Ch-3) |
8 | Ara Sınav | |
9 | Hipotez testi tek örneklem testleri | Introductory Statistics with R, P. Dalgaard (Ch-5) |
10 | Hipotez testi İki örneklem testleri | Introductory Statistics with R, P. Dalgaard (Ch-5) |
11 | Varsayımların kontrolü, uyum iyiliği tesleri | Introductory Statistics with R, P. Dalgaard (Ch-5) |
12 | Basit Doğrusal regresyon ve korelasyon | Introductory Statistics with R, P. Dalgaard (Ch-6) |
13 | Dinamik raporlama | R for Data Science, H. Wickham, G. Grolemund, (Ch-27) |
14 | Veri madenciliği, İstatistiksel öğrenmenin temel kavramları, denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme | R for Data Science, H. Wickham, G. Grolemund, (Ch-22) |
15 | Dönemin gözden geçirilmesi | |
16 | Final Sınavı |
Ders Kitabı | 1- Introductory Statistics with R, P. Dalgaard, Springer, 2008. ISBN-13: 978-0-387-79054-1. (https://link.springer.com/book/10.1007/978-0-387-79054-1#toc)
2- R for Data Science, H. Wickham, G. Grolemund, 978-1491910399. (https://r4ds.had.co.nz |
Önerilen Okumalar/Materyaller | 1- R in Action: Data Analysis and Graphics with R. 2nd Ed., R. Kabacoff, 2015. 978-1617291388.
2- Practical Data Science with R, N. Zumel and J. Mount, Manning Publications, 2014. 9781617291562. |
DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
Katılım | ||
Laboratuvar / Uygulama | ||
Arazi Çalışması | ||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | ||
Portfolyo | ||
Ödev | ||
Sunum / Jüri Önünde Sunum |
1
|
10
|
Proje |
1
|
20
|
Seminer/Çalıştay | ||
Sözlü Sınav | ||
Ara Sınav |
1
|
30
|
Final Sınavı |
1
|
40
|
Toplam |
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
3
|
60
|
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
1
|
40
|
Toplam |
AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
---|---|---|---|
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) |
16
|
3
|
48
|
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) |
16
|
0
|
|
Sınıf Dışı Ders Çalışması |
14
|
3
|
42
|
Arazi Çalışması |
0
|
||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
0
|
||
Portfolyo |
0
|
||
Ödev |
0
|
||
Sunum / Jüri Önünde Sunum |
1
|
25
|
25
|
Proje |
1
|
40
|
40
|
Seminer/Çalıştay |
0
|
||
Sözlü Sınav |
0
|
||
Ara Sınavlar |
1
|
40
|
40
|
Final Sınavı |
1
|
45
|
45
|
Toplam |
240
|
DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ
#
|
Program Yeterlilikleri / Çıktıları |
* Katkı Düzeyi
|
||||
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
||
1 | Matematik, Fen Bilimleri, Bilgisayar Bilimleri ve Yazılım Mühendisliği konularında yeterli bilgi sahibidir; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, Yazılım Mühendisliği problemlerinde kullanır. |
X | ||||
2 | Karmaşık Yazılım Mühendisliği problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer; bu amaca uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular. |
X | ||||
3 | Karmaşık bir yazılım sistemini, süreci veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar, gerçekleştirir, sınar, doğrular, raporlar, ölçer ve bakımını yapar; bu amaçla modern yöntemleri uygular. |
|||||
4 | Yazılım Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirir, seçer ve kullanır; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanır. |
X | ||||
5 | Yazılım Mühendisliği problemlerinin incelenmesi için deney tasarlar, deney yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar. |
|||||
6 | Yazılım Mühendisliği disiplini içinde ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır; bireysel çalışma sergiler. |
|||||
7 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; etkin rapor yazar ve yazılı raporları anlar, tasarım ve üretim raporları hazırlar, etkin sunum yapar, açık ve anlaşılır talimat verir ve alır. |
|||||
8 | Mühendislik ve Yazılım uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibidir; mühendislik ve yazılım çözümlerinin hukuksal sonuçlarının farkındadır. |
|||||
9 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibidir. |
|||||
10 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi sahibidir; girişimcilik, yenilikçilik hakkında bilinçlidir; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi sahibidir. |
|||||
11 | Bir yabancı dili kullanarak Yazılım Mühendisliği ile ilişkili konularda, bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar. ("European Language Portfolio Global Scale", Level B1) |
|||||
12 | İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır. |
|||||
13 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilgiye erişebilir, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler; insanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini Yazılım Mühendisliği alanıyla ilişkilendirir. |
X |
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest