• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS VYA 5020 Mekânsal Veri Analizi SEÇMELİ 3 0 0 4

Dersi Veren Birim

Veri Yönetimi ve Analizi Yüksek Lisans

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DR.ÖĞR.ÜYESİ ÖZLEM KİREN GÜRLER

Dersi Alan Birimler

Veri Yönetimi ve Analizi Yüksek Lisans

Dersin Amacı

Uzunluk, alan, yakınlık, yön gibi mekansal büyüklüklerin geleneksel istatistik metodlarla analizi ve mekansal uygulamalar için kullanımı ele alınacaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   1. Mekansal verilerin görsel analizi ile istatistiksel analizi arasındaki farkları kavrayabilme, 2   2. Veri türlerini sıralayabilme, 3   3. Verileri istatistik yöntemlerle analiz edebilme, 4   4. Farklı analiz yöntemlerini karşılaştırabilme, 5   5. Herhangi bir mekansal problemin çözümü için veri toplama ve analiz yöntemi tasarlayabilme.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Temel tanımlar ve veri türleri 2 Mekansal verilerin analizi 3 Nokta verilerin analizi 4 Nokta verilerin analizi 5 Nokta verilerin analizi: Uygulama 6 Sürekli verilerin analizi 7 Sürekli verilerin analizi 8 Uygulamalar 9 Makale incelemeleri 10 Sürekli verilerin analizi: Uygulama 11 Alansal verilerin analizi 12 Alansal verilerin analizi 13 Alansal verilerin analizi: Uygulama 14 Mekansal Etkileşim Analizi

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Bailey, T. and Gatrell, T., Interactive Spatial Data Analysis, Prentice Hall, 1996.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

1- Anlatım Metodu, 2-Uygulamalarla Gösterme Metodu, 3-Belirlenen Vakaların Tartışılarak Analizi Metodu

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 ARS ARASINAV 2 YYC YARIYIL İÇİ ÇALIŞMA 3 YYS YARIYIL SONU SINAVI 4 YYBN YARIYIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 + YYC* 0.20 + YYS* 0.50 5 BUT BÜTÜNLEME 6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 + YYC* 0.20 + BUT* 0.50 *** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Ara sınav notu, dönem içi çalışmalar ve Final notunun ağırlıklı ortalaması 75 ve üzeri olmalıdır.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat) Ders Anlatımı 14 3 42 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 10 2 20 Vize Sınavına Hazırlık 1 10 10 Final Sınavına Hazırlık 1 10 10 Ödev Hazırlama 5 3 15 Vize Sınavı 1 3 3 Final Sınavı 1 3 3 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 103

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 ÖK.1 1 1 ÖK.2 1 1 ÖK.3 1 1 ÖK.4 ÖK.5 1 1 1 1 1 1