Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Modern R Programlama ile Veri Bilimi
Ders Kodu: MYL506
Ders Türü: Bölüm Seçmeli
Ders Grubu: Yüksek Lisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 3
Uyg.: 0
Kredi: 3
Laboratuvar: 0
AKTS: 5
Amaç

Modern R Programlama ile Veri Bilimi dersinin amacı, öğrencilerin R programlama dilini kullanarak veri bilimi projelerini gerçekleştirmelerine yardımcı olmaktır. Ders, öğrencilerin R programlama dilini kullanarak verileri toplamalarını, analiz etmelerini ve sonuçları raporlamalarını öğretmektedir. Ders ayrıca, öğrencilerin R programlama dilinde fonksiyonlar oluşturmalarını, veri yapılarını kullanmalarını ve veri bilimi görevlerini otomatikleştirmelerini öğretmektedir.

Özet İçerik

Modern R Programlama ile Veri Bilimi dersi, çağdaş R programlama dillerinin kullanımını öğrenmek için tasarlanmış bir eğitim programıdır. Ders, veri biliminin temel konularını kapsayacak şekilde tasarlanmıştır. Öğrenciler, modern R programlama dillerinde veri toplama, çözümleme ve görselleştirme için komutlar kullanacaklar. Dersin içeriği, kullanıcıların modern veri bilim yöntemlerini öğrenmek için kullanabilecekleri temel kavramları kapsayacak şekilde tasarlanmıştır. Ders ayrıca, veri bilim uygulamalarının çalışma mantığını anlamaya yardımcı olacak temel algoritmaları da içerecektir.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Arş. Gör. Erkam SARI
Öğrenme Çıktıları
1.Veri temelli problemlerin uygun veri bilimsel yöntemleri kullanarak çözümünü öğrenin.
2.R programlama dilini kullanarak güncel veri analizi ve bilimsel çalışmalar yapmayı öğrenin.
3.Veri madenciliği ve ekonometrik teknikleri kullanarak veri analizi yapmayı öğrenin.
4.Veri görselleştirme ve çizelgeleme konularını kullanarak verileri anlayıcı hale getirmek ve bulguları paylaşmak öğrenin.
5.Veri analizi ve veri biliminin sosyal medya, internet verileri ve diğer geniş veri setleriyle nasıl kullanılabileceğini öğrenin.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Özkan, B., & Özkan, Y. (2017). R ile Programlama, 1. Papatya Yayıncılık Eğitim, İstanbul, Türkiye.
2.Özdemir, M. U. H. L. İ. S., & Çelikbilek, Y. (2020). R ile programlama ve makine öğrenmesi. Ankara: Nobel Yayınevi.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Veri Biliminin Temelleri
2. Hafta - Teorik
R Programlama Dili ve RStudio IDE Kullanımı
3. Hafta - Teorik
Veri Analizi için Kütüphaneler
4. Hafta - Teorik
Veri Yapıları ve Veri İşleme
5. Hafta - Teorik
R ile Matematiksel Hesaplamalar
6. Hafta - Teorik
R’ye Veri Yükleme ve Tanımlayıcı İstatistiklerin Hesaplanması
7. Hafta - Teorik
Veri tipi manipülasyonu ve temel dönüşümler
8. Hafta - Teorik
R ile Pasta, Bar ve Çubuk Grafiği Çizme
9. Hafta - Teorik
R ile Pasta, Bar ve Çubuk Grafiği Çizme
10. Hafta - Teorik
R ile Örneklem ve Örneklem Seçimi
11. Hafta - Teorik
Veri Dağılımı Analizi ve İstatistiksel Özetler
12. Hafta - Teorik
Korelasyon ve Regresyon Analizi
13. Hafta - Teorik
Örüntü Tanıma ve Makine Öğrenmesi
14. Hafta - Teorik
Basit tahminleme modelleri
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ara Sınav (Vize)1%30
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%70
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders144398
Ara Sınav110111
Dönem Sonu Sınavı120121
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)130
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
OÇ-1
5
5
5
4
5
OÇ-2
4
4
4
5
5
OÇ-3
5
5
5
5
4
OÇ-4
4
3
5
5
5
OÇ-5
5
5
4
4
4
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026