DERS ADI

Dersi Veren Birim

İktisat Tezsiz Yüksek Lisans (İ.Ö)

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

Dersi Alan Birimler

İktisat Tezsiz Yüksek Lisans (İ.Ö)

Dersin Amacı

Mekansal veri bilimi, hem istatistiklerden/mekansal istatistiklerden hem de bilgisayar bilimleri ve geocomputation alanlarından elde edilen kavram ve yöntemlerin bir koleksiyonu olarak düşünülebilecek, gelişen bir alandır. Bu teknikler, verilere erişim, dönüştürme, manipüle etme, görselleştirme, keşfetme ve mekansal verilerin analizine dayanmaktadır.
Ders, sosyal bilim araştırmalarıyla ilgili mekansal veri türlerini tanıtır ve bu verileri keşfetmek için bir dizi yöntemi gözden geçirir. Öncelikle, nüfus sayım bölgeleri veya ilçeler gibi (örneğin, işsizlik oranları, bölgeye göre hastalık oranları, suç oranları) toplu birimler için toplanan verilere odaklanacağız ve yalnızca mekansal olarak konumlandırılmış örnekleme noktalarında ölçülen verileri kısaca dikkate alacağız.
Kapsanan özel konular arasında mekansal verilerin özel doğası, coğrafi görselleştirme ve görsel analitik, mekansal otokorelasyon analizi, küme tespiti ve bölgeselleştirme yer alır. Dersin önemli bir yönü, açık kaynaklı geo-mekansal yazılım araçlarını, özellikle GeoDa'yı ve ayrıca R Studio'yu öğrenmek ve uygulamaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Anselin, L., & Rey, S. J. (2014). Modern spatial econometrics in practice: A guide to GeoDa, GeoDaSpace and PySAL. GeoDa Press LLC.
GeoDa Workbook - http://geodacenter.github.io/documentation.html
Cathy O Neil and Rachel Schutt (2013). Doing Data Science, Straight Talk from
the Frontline. O Reilly.
Garrett Grolemund and Hadley Wickham (2017). R for Data Science. O Reilly.
W.N. Venables, D.M. Smith and the R Core Team (2019). An Introduction to R.
Notes on R: A Programming Environment for Data Analysis and Graphics Version
3.6.1 (July 2019)
Paul Torfs and Claudia Brauer (2014). A (very) short introduction to R.
Robin Lovelace, James Cheshire, Rachel Oldroyd and others (2015). Introduction
to visualizing spatial data in R
Guy Lansley and James Cheshire (2016). An Introduction to Spatial Data Analysis
and Visualization in R

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Değerlendirme Yöntemleri

Başarılı / Başarısız

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

firat.gundem@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi