Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

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/ÖK	PK.1	PK.2	PK.3	PK.4	PK.5	PK.6	PK.7	PK.8	PK.9	PK.10	PK.11	PK.12	PK.13	PK.14	PK.15	PK.16	PK.17
ÖK.1																2
ÖK.2																2
ÖK.3																2
ÖK.4																2
ÖK.5																2
ÖK.6																2
ÖK.7																2

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI