GERİ DÖN

Ders Öğretim Planı

Dersin Kodu Dersin Adı Dersin Türü Yıl Yarıyıl AKTS
1910102052024 VERİ TOPLAMA VE ANALİZİ Ders 2 3 0

Dersin Seviyesi

Önlisans

Dersin Sunulduğu Dil

Dersin Amacı

Bu ders, öğrencilere verinin tanımlanması, önemi, toplanması, temizlenmesi, saklanması ve modellenmesi gibi temel veri işleme süreçlerini kapsamlı bir şekilde öğretmeyi amaçlar. Ders, veri analizi ve analiz yöntemlerine (zaman serileri, regresyon analizi, makine öğrenmesi yöntemleri vb.) odaklanarak, öğrencilerin veriyi anlamalarını ve analiz etmelerini sağlayacaktır. Ayrıca, öğrencilere verinin doğru bir şekilde yorumlanması için gerekli beceriler kazandırılacak, bu bilgileri pratik uygulamalarla pekiştirerek, veri odaklı kararlar alabilme yeteneklerini geliştireceklerdir. Öğrenciler, veri analizi süreçlerini gerçek dünya problemleri üzerinde uygulayarak, analiz sonuçlarını anlamlı bir şekilde yorumlama yeteneği kazanacaklardır.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri

Öğrenme Çıktıları

1 Veri tipleri ve tipler arasındaki farkları bilir.
2 Veri tipi dönüşümleri yapabilir.
3 Verinin toplanması, ayıklanması, temizlenmesi konularında bilgi sahibi olur.
4 Veri yapılarını, türlerini ve veri organizasyon süreçlerini açıklayabilir.
5 Verinin modellenmesi ve analiz edilmesi becerisine sahip olur.
6 Verinin yorumlanması becerisine sahip olur.
7 Veri analizi ile karar aşamaları arasında bağlantılar kurabilir
8 Veriden bilgi çıkarımı için kullanabileceği çeşitli teknolojik yaklaşımlara karar verebilir.
9 İstatistiksel verilerin derlenmesi, analizi ve yorumlanması konularında yöntem ve uygulama yaklaşımlarını bilir.

Öğretim Sistemi

Birinci Öğretim

Dersin Ön Koşulu Olan Dersler

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Dersin İçeriği

Verinin tanımlanması, öneminin ortaya konulması, veri toplama sistemleri, verinin ayıklanması ve temizlenmesi, veri depolama yöntemleri, verinin modellenmesi, veri dağılımları) verinin analiz edilmesi ve analiz yöntemler (zaman serileri, regresyon analizi, makine öğrenmesi yöntemleri vb.), verilerden yorumlar çıkarılması gibi konular uygulamalı olarak anlatılacaktır.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Konular (Teorik) Öğretim Yöntem ve Teknikleri Ön Hazırlık
1 Veri toplama ve analizi temel kavramlar
2 Veri toplama yöntemleri ve yaklaşımları
3 Veri yapıları, türleri ve organizasyonu
4 Veri tipleri arası dönüşüm yöntemleri
5 Veri seti oluşturma
6 Verinin ayıklanması, temizlenmesi
7 Veri depolama yöntemleri ve veri yönetimi
8 Ara Sınav
9 Veri analizinde istatistiksel yöntemler
10 Veri madenciliği ve makine öğrenmesi algoritma yaklaşımları ile Veri analizi ve analiz yöntemleri
11 Veri seti oluşturma örnek uygulama
12 En çok bilgiyi verecek en az verinin (kaliteli veri) veri kümesinden çıkarılması- (veri seçimi- uygulama)
13 Veriler için uygun karar destek modellerinin araştırılması
14 Verinin otonom sistemler için modellenmesi ve yorumlanması
15 Verinin elde edilmesi ve kullanılmasında etik kurallar ve sorumluluklar
16 Final Sınavı

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları

Değerlendirme

Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri Adet Değer
Ara Sınav 1 70
Quiz 3 30
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri Adet Değer
Final Sınavı 1 100
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 60

Staj Durumu

Yok

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Toplam İş Yükü (saat) 0

Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi

PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7 PÇ 8 PÇ 9
ÖÇ 1
ÖÇ 2
ÖÇ 3
ÖÇ 4
ÖÇ 5
ÖÇ 6
ÖÇ 7
ÖÇ 8
ÖÇ 9
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek