• 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 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

Kimya Fizik Bilgisayar Bilimleri Biyoloji Matematik (İngilizce) İstatistik

Dersin Amacı

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

İlan Edilecektir.

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

İlan Edilecektir.

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 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 ÖK.1 5 4 5 ÖK.2 5 4 5 ÖK.3 5 4 5 ÖK.4 5 4 5 ÖK.5 5 4 5 ÖK.6 5 4 5 ÖK.7 5 4 5