DERS ADI

: Veri Önişleme

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
FSH 0054 Veri Önişleme SEÇMELİ 2 0 0 2

Dersi Veren Birim

Fen Fakültesi

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. NESLİHAN DEMİREL

Dersi Alan Birimler

Biyoloji
Kimya
Bilgisayar Bilimleri
İstatistik
Matematik
Fizik

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, veri analizinin sağlıklı yapılabilmesi ve doğru bilgiler elde edilebilmesi için temel ve öncül bir adım olan veri ön işlemenin uygulamalarını vermektir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   1. Veri ve veri türlerini tanıma
2   2. Tanımlayıcı istatistikleri elde etme
3   3. Veri türlerine göre görselleştirme
4   4. Kayıp değer tahminleme
5   5. Aykırı değer ve gürültü temizleme
6   6. Veri dönüştürme
7   7. Veri indirgeme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Dersin tanıtımı: Temel Kavramlar
2 Veri ve Veri Türleri
3 Tanımlayıcı İstatistikleri hesaplama ve yorumlama
4 Veri türlerine göre grafik çizdirme ve yorumlama
5 Kayıp değerlerin saptanması ve tahminlenmesi
6 Aykırı değerlerin saptanması ve Gürültü temizleme
7 İstatistiksel yazılımlar ile uygulamalar
8 Ara sınav
9 Veri dönüştürme-Normallik kontrolü
10 Veri dönüştürme-Normalleştirme-Standartlaştırma
11 Veri İndirgeme
12 İstatistiksel yazılımlar ile uygulamalar
13 Proje Sunumu
14 Proje Sunumu

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: Cebeci, Zeynel (2020). Veri Biliminde R ile Veri Önişleme.
Diğer kaynaklar:
Toktamış, Öniz & Türkan, Semra (2017). R Programı İstatistiğe Giriş.
Toktamış, Öniz & Türkan, Semra (2017). R Programı İle Temel İstatistiksel Yöntemler.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

1. Anlatım Yöntemi
2. Soru-Yanıt Tekniği
3. Tartışma Yöntemi
4. Proje

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 VZ Vize
2 PRJ PROJE
3 FN Final
4 BNS BNS VZ * 0.30 + PRJ * 0.30 + FN * 0.40
5 BUT BÜTÜNLEME
6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU VZ * 0.30 + PRJ * 0.30 + BUT * 0.40


Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Ara sınav, proje ve final

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

1. Derslerin %70 ine katılım zorunludur.
2. Her türlü kopyacılık eylemi disiplin soruşturması açılması ile sonuçlandırılacaktır.
Öğretim üyesi uygulamalı sınavlar yapma hakkını saklı tutar. Bu sınavlardan alınacak notlar vize ve final sınavı notlarına eklenecektir.

D.E.Ü. Fen Fakültesi öğretim ve sınav uygulama esasları yönetmeliğini http://web.deu.edu.tr/fen adresinden temin edebilirsiniz.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

DEU Fen Fakültesi İstatistik Bölümü
e-posta: neslihan.ortabas@deu.edu.tr
Tel:0.232.301 86 00

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Görüşme talebiniz için e-posta gönderiniz.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 13 2 26
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 10 1 10
Vize Sınavına Hazırlık 1 3 3
Final Sınavına Hazırlık 1 4 4
Proje Hazırlama 1 5 5
Vize Sınavı 1 1 1
Final Sınavı 1 1 1
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 50

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11PK.12PK.13
ÖK.1545
ÖK.2545
ÖK.3545
ÖK.4545
ÖK.5545
ÖK.6545
ÖK.7545