Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
| Ders Kodu | : FEK529 |
| Ders Türü | : Seçmeli |
| Ders Grubu | : Yüksek Lisans |
| Eğitim Dili | : Türkçe |
| Staj Durumu | : Yok |
| Teori | : 3 |
| Uyg. | : 0 |
| Kredi | : 3 |
| Laboratuvar | : 0 |
| AKTS | : 5 |
Bu ders içeriğinde, R ile veri bilimine giriş yapılarak, veri kümelerinin önemli özelliklerinin, temel istatistiksel modellemenin ve veri görselleştirmenin temel tekniklerinin aktarımı hedeflenmektedir.
Dönem boyunca R programlama dilleri teorik ve uygulamalı örneklerle anlatılmakta ve ödevlerde kullanılmaktadır. Veri bilimi tekniklerinin öğretilmesi amaçlanmaktadır.
| 1. | Veri bilimi temellerini öğrenir. |
| 2. | R programlama dillerinin veri analizinde kullanımını öğrenir. |
| 3. | Temel istatistik yöntemlerini ve büyük ya da küçük veri analizi için gerekli makine öğrenme tekniklerini öğrenir. |
| 4. | Temel veri analizi tekniklerini (veri toplama, temizleme, modelleme ve sunma) öğrenir. |
| 5. | Veri hakkındaki hipotezleri değerlendirme yöntemlerini öğrenir. |
| 1. | Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani. (2013). An introduction to statistical learning : with applications in R. New York :Springer, |
| 2. | Rafael A. Irizarry, (2019). Introduction to Data Science: Data Analysis and Prediction Algorithms with R Chapman & Hall/CRC data science series, CRC Press |
| Değerlendirme Türü | Adet | Yüzde |
|---|---|---|
| Ara Sınav (Vize) | 1 | %40 |
| Dönem Sonu Sınavı (Final) | 1 | %70 |
| Etkinlik | Sayısı | Ön Hazırlık | Süre | Toplam Iş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|---|
| Kuramsal Ders | 14 | 2 | 3 | 70 |
| Bireysel Çalışma | 7 | 3 | 2 | 35 |
| Ara Sınav | 1 | 8 | 1 | 9 |
| Dönem Sonu Sınavı | 1 | 8 | 3 | 11 |
| TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat) | 125 | |||
PÇ-1 | PÇ-2 | PÇ-3 | PÇ-4 | PÇ-5 | PÇ-6 | PÇ-7 | PÇ-8 | PÇ-9 | |
OÇ-1 | 5 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 4 |
OÇ-2 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
OÇ-3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 |
OÇ-4 | 5 | 5 | 5 | 3 | 3 | 3 | 5 | 5 | 5 |
OÇ-5 | 3 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |