Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Veri Görselleştirme VBA 203 3 3 + 0 3 5
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Lisans
Dersin Türü Zorunlu
Dersin Koordinatörü Arş.Gör. ALİ HÜSAMEDDİN ATEŞ
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı
Dersin İçeriği
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Veriyi anlar.
2 Veriler üzerinde işlemler gerçekleştirebilir.
3 Verileri kullanarak görselleştirmeler gerçekleştirebilir.
4 Farklı veri görselleştirme yöntemlerini bilir.
5 Veri anlamlandırmada ileri düzey teknikleri uygulayabilir.
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Teknikler ve Uygulama Alanları
2 Kullanılacak Yazılımlar
3 Nicel Veriler
4 Kategorik Veriler
5 Aykırı İşlemler
6 Kayıp İşlemleri
7 Ortalama Test İşlemleri
8 Karşılaştırma İşlemleri
9 Çapraz Tablolama
10 Korelasyon
11 Regresyon
12 Faktör
13 Kümeleme
14 Zaman Serisi
Kaynaklar
Ders Notu
Ders Kaynakları
Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Veri Biliminde matematik konusunda yeterli bilgi birikimine ve bu alandaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık veri bilimi problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisine sahiptir.
2 Bilimsel araştırma yapabilme yeteneği ile elde edilen bilgiyi derinlemesine analiz edebilir ve yorumlayabilir
3 Analitik, modelleme ve deneysel araştırmaların tasarlanması ve uygulanması konusunda yetkinliğe; karmaşık veri setlerini analiz etme ve yorumlama yeteneğine sahiptir
4 Eksik veya kısıtlı veri setleriyle çalışarak bilgiyi tamamlayabilir ve farklı disiplinlerden gelen bilgileri entegre edebilir
5 Veri bilimi ve analitiği problemlerini tanımlama ve çözme becerisi için gerekli programlama becerisine sahiptir
6 Çok disiplinli takımlarda liderlik yapabilme, karmaşık problemlere yönelik çözüm stratejileri geliştirebilme, sorumluluk alma ve takım çalışmasına katkı sağlama becerisine sahiptir
7 Yenilikçi fikirler ve yöntemler geliştirme kabiliyetine; veri bilimi ve analitiği alanında veri işleme süreçlerinde yeni yaklaşımlar ortaya koyabilme becerisine sahiptir
8 Gereksinim duyulan veri ve bilgileri tanımlama, erişme ve değerlendirme, veri yönetimi ve analitiği alanında yetkindir.
9 Veri bilimi ve analitiği alanındaki güncel gelişmeleri takip edebilir, öğrenme ve yeni teknolojileri hızlı bir şekilde adapte edebilir
10 Yapılan çalışmaların sonuçlarını etkili bir şekilde aktarabilir ve teknik ve karmaşık konuları anlaşılır bir şekilde sunabilir
11 Veri bilimi ve analitiği uygulamalarının sosyal ve çevresel etkilerinin farkındadır ve bu bağlamda uyum sağlayabilir
12 Veri toplama, analiz etme ve raporlama süreçlerinde toplumsal, bilimsel ve etik değerler hakkında bilgi sahibidir; etik ilkeleri gözetir ve toplumun faydasını ön planda tutar
# Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7 PÇ 8 PÇ 9 PÇ 10 PÇ 11 PÇ 12
1 Veriyi anlar.
2 Veriler üzerinde işlemler gerçekleştirebilir.
3 Verileri kullanarak görselleştirmeler gerçekleştirebilir.
4 Farklı veri görselleştirme yöntemlerini bilir.
5 Veri anlamlandırmada ileri düzey teknikleri uygulayabilir.
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 50
Toplam 50
1. Final 50
Toplam 50
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)