İKÜ-AKTS

Lisans

Fen-Edebiyat Fakültesi

Matematik ve Bilgisayar Bilimleri

Matematik ve Bilgisayar Bilimleri Programı Ana Sayfası / Program Ders Planı / Veri Analizi

Veri Analizi

Ders Kodu	Yarıyıl	Ders Adı	T/U/L	Türü	Öğrenim Dili	AKTS
MB0043		Veri Analizi	2/2/0	SA	Türkçe	5


Dersin Amacı	Veri analizinin temel kavramlarını ve yöntemlerini öğreterek, çeştli paket programlar (SPSS, MATLAB ve Pyhton) yardımıyla verilerin istatistiksel analizi ve yorumlanmasını gerçekleştirmek.
Ön Koşullar	Yok
Eş Koşullar	Yok
Özel Koşullar	Yok
Öğretim Üyeleri	Prof. Dr. Ozan KOCADAĞLI
Asistanlar
Ders Gün,Saat ve Yeri	Pazartesi, 09:00-12:45 Ataköy 4. Kat C Kor. PC Lab. 7-9-11-13
Görüşme Saatleri ve Yeri	Pazartesi 16:45-17:45, Ataköy 4. Kat C Kor. PC Lab. 7-9-11-13
Öğretim Yöntem ve Teknikleri	Teorik anlatım, uygulama ve bilgisayar paket programları
Temel Kaynaklar	SPSS, MATLAB2020, Anaconda (Jupyter, Spyder) Büyüköztürk, Ş. (2018). Veri Analizi El Kitabı, Pagem Akademi, 24. Baskı, Ankara. Kalaycı, E. (2010). SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri, Asil Yayın D., 5. Baskı, Ankara. Arslan İ. (2019). Python ile Veri Bilimi, Pusula Yayıncılık, 1. Basım. Anderson, T.W. (2003). An Introduction to Multivariate Statistical Analysis, 3rd Edition, SBN: 978-0-471-36091-9, WILEY. Tabachnıck B., Fıdell, L. (2007). Using Multivariate Statistics. 5th Ed. Pearson Education. Inc.
Diğer Kaynaklar	-


Haftalık Ders Programı
Hafta	Dersin İçeriği	Öğretim Yöntem ve Teknikleri
1. Hafta	Veri Bilimine Giriş: İstatistiğin günümüzdeki yeri	Ders tanıtımı ve genel tartışma
2. Hafta	İstatistiğe Giriş: Temel kavramlar, Veri Toplama ve Örnekleme Yöntemleri	Uygulama ve Konu anlatımı
3. Hafta	Tanımlayıcı istatistikler: Frekans Dağılımı, Merkezi Eğilim ve Değişkenlik Ölçüleri	Uygulama ve Konu anlatımı
4. Hafta	İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testleri	Uygulama ve Konu anlatımı
5. Hafta	Basit ve Kısmi Korelasyon, Parametrik Hipotez Testleri: T-Testi ve Z-Testi	Uygulama ve Konu anlatımı
6. Hafta	Parametrik Olmayan Hipotez Testleri: Ki-Kare, Mann Whitney U	Uygulama ve Konu anlatımı
7. Hafta	SPPS ve Pyhton Uygulamaları	Uygulama
8. Hafta	Varyans Analizi (ANOVA) ve Kruskal-Wallis Testleri	Uygulama ve Konu anlatımı
9. Hafta	Basit/Çoklu Doğrısal Regresyon ve Korelasyon Analizi	Uygulama ve Konu anlatımı
10. Hafta	Proje 1: SPPS ve Pyhton Uygulamaları	Ugulama
11. Hafta	Faktör Analizi	Uygulama ve Konu anlatımı
12. Hafta	Kümeleme Analizi	Uygulama ve Konu anlatımı
13. Hafta	Proje 2: Makine Öğrenmesine Giriş: MATLAB ve Pyhton Uygulamaları	Uygulama
14. Hafta	Proje Sunumları	Yazılı
15. Hafta	Final Haftası	Yazılı
16. Hafta	Final Haftası	Yazılı
17. Hafta	Final Haftası	Yazılı


Değerlendirme Ölçütleri
Ölçüt Tipleri	Adet	Yüzdesi(%)
Final	1	100

ÖÇ-1 Veri analizinin temel kavramları
ÖÇ-2 Veri analizinde kullanılan temel yöntemler
ÖÇ-3 Veri Analizi programları (SPSS, MATLAB, Pyhton)
ÖÇ-4 Paket programlar ile veri analizi ve yorumlanması
ÖÇ-5 Analiz raporlarının görselleştirilmesi

Program Çıktıları
PÇ-1 Matematik veya bilgisayar bilimleri alanlarında ileri düzeyde kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptir.
PÇ-2 Matematik veya bilgisayar bilimleri alanlarında edindiği bilgi ve becerileri kullanarak verileri yorumlar ve değerlendirir.
PÇ-3 Matematik veya bilgisayar bilimleri alanlarındaki problemleri saptar, tanımlar, analiz eder; araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirir.
PÇ-4 Matematik disiplinine sahip olarak, bilgisayarın işleyiş mantığını anlar ve hesaba dayalı düşünme yeteneği kazanır.
PÇ-5 Matematik veya bilgisayar bilimleri alanlarında karşılaşılan problemleri çözmek için bireysel ve ekip üyesi olarak etkin bir biçimde çalışır.
PÇ-6 En az bir yabancı dil bilgisine ve Türkçe, sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisine sahiptir.
PÇ-7 Analitik düşünme yeteneği ile sonuç çıkarma sürecinde zamanı etkin kullanır.
PÇ-8 Mesleki etik ve sorumluluk bilincindedir.
PÇ-9 Bağımsız davranma, inisiyatif kullanma ve yaratıcılık becerisine sahiptir.
PÇ-10 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliğinin bilincine sahiptir ve mesleki bilgi ve becerilerini sürekli olarak geliştirir.
PÇ-11 Alanı ile ilgili sahip olduğu bilgi birikimini toplum yararına kullanır.

Alan Yeterlilikleri Matrisi

Program Çıktıları - Öğrenim Çıktıları Matrisi
--
PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7 PÇ 8 PÇ 9 PÇ 10 PÇ 11
ÖÇ 1
ÖÇ 2
ÖÇ 3
ÖÇ 4
ÖÇ 5