DERS ADI

: Nümerik Taksonomi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
BYL 5075 Nümerik Taksonomi SEÇMELİ 3 0 0 6

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. FERHAT MATUR

Dersi Alan Birimler

Biyoloji Doktora
Biyoloji Yüksek Lisans

Dersin Amacı

Yuksek lisans ogrencilerinin calismalari sirasinda elde ettigi verilerin analiz edilmesi asamasi zor gecmektedir. Ogrencilerin analiz asamasindaki eksikliklerin giderilmesi ve kullanilan yeni cok degiskenli analizleri ogrencilere aktarilmasi amaclanmaktadir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Nümerik taksonominin prensiplerini açıklayabilir.
2   Nümerik taksonominin tarihi gelişim sürecini özetler.
3   Nümerik taksonomide kullanılan karakterleri tanımlar ve bunların önemlerini örneklerle açıklar.
4   Nümerik taksonomide kullanılan yöntemleri ve taksonomik açıdan önemlerini açıklayabilir ve örnek çözebilir.
5   Karakter kavramı ve sayısal taksonomide kullanılan karakter tiplerini bilir
6   Veri matriksi çeşitleri ve bunların oluşturulmasını bilir
7   Kümeleme (Clustering) analizlerini bilir
8   Benzerlik veya mesafe ölçülerinin belirlenmesini bilir
9   Kümeleme algoritmalarının oluşturulmasını bilir
10   Dizilim (Ordinasyon) ve Ayrışım (Diskriminant) fonksiyonu Analizlerini bilir

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Nümerik taksonominin amacı ve prensipleri
2 Nümerik taksonomide kullanılan bazı terimler
3 Nümerik taksonominin diğer yöntemlere göre avantaj ve dezavantajları
4 Fenetik ve filogenetik taksonominin prensipleri
5 Taksonomik işlevsel birim (OTU) ve taksononomik düzey
6 Veri matriksi çeşitleri ve bunların oluşturulması
7 Taksonomik karakterler
8 Arasınav
9 Veri tipleri ve standardizasyon
10 Taksonomik benzerlik ve benzerlik katsayıları
11 Kümeleme analizleri: UPGMA, WPGMC, UPGMC
12 Kümeleme analizleri: SINGLE LINKAGE, COMPLE LINKAGE
13 Dizilim analizleri
14 Final Sınavı

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Peter H. A. Sneath, Numerical Taxonomy: The Principles and Practice of Numerical Classification, W H Freeman & Co (Sd), 1973

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders, anlatım, sunum ve tartışma formatında öğretilir. Tüm öğrencilerin derslere katılarak, hem anlatım hem de tartışma oturumlarında yer alması gereklidir. Ders programının yanı sıra, grup sunumları o hafta için atanan gruplar tarafından hazırlanacak ve bir tartışma ortamı oluşturulacak şekilde sunulacaktır.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 SUN SUNUM
2 ODV ÖDEV
3 AOD ARAŞTIRMA ÖDEVİ
4 YSBN YIL SONU BAŞARI NOTU SUN * 0.30 +ODV * 0.20 + AOD * 0.50


Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Öğrenci ara sınav, konu değerlendirme sınavı, ödev sunumu ve yarıyıl sonu sınavında sorulacak sorular ile değerlendirilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Dönem boyunca derslerin %70'ine devam etme sorumluluğu öğrenciye aittir. Ders saatine ve ödev teslimi ile ilgili belirtilen zamana uyulmalıdır. Derslerde ve sınavlarda meydana gelebilecek etik-dışı davranışlar konusunda ilgili yönetmelik çerçevesinde hareket edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

ferhat.matur@deu.edu.tr

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 14 2 28
Vize Sınavına Hazırlık 1 14 14
Final Sınavına Hazırlık 1 14 14
Diğer Kısa Sınavlara Hazırlık 4 3 12
Ödev Hazırlama 14 2 28
Sunum Hazırlama 6 2 12
Final Sınavı 1 2 2
Vize Sınavı 1 2 2
Diğer Kısa Sınav 4 1 4
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 158

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11PK.12
ÖK.145555555
ÖK.255555555
ÖK.35555555
ÖK.455555555
ÖK.5555555555
ÖK.655555555
ÖK.755555555
ÖK.8555555555
ÖK.9555555
ÖK.1055555555