ECTS @ IUE ECTS @ IUE ECTS @ IUE ECTS @ IUE ECTS @ IUE ECTS @ IUE ECTS @ IUE

Ders Bilgi Formu ( MAT 411 )


   Temel bilgiler
Ders adı: Veri Analizine Giriş
Ders kodu: MAT 411
Öğretim üyesi: Doç. Dr. Selçuk TOPAL
AKTS kredisi: 5
GTÜ kredisi: 3 ()
Yılı, Dönemi: 4, Bahar
Dersin düzeyi: Lisans
Dersin tipi: Seçmeli
Öğretim dili: İngilizce
Öğretim şekli: Yüz yüze
Ön koşullar: Mat 113 veya Mat 116
Staj durumu: Yok
Dersin amacı: Bir araştırma için kullanılacak verinin toplanması, organize edilmesi, özetlenmesi ve analiz edilmesi.
   Öğrenme çıktıları Yukarı

Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler, şu yetilere sahip olurlar:

  1. Araştırma için kullanılacak verinin önemini anlar.

    Program Çıktılarına Katkıları

    1. Matematik ile diğer disiplinler arasında ilişki kurma ve disiplinler arası problemler için matematiksel modeller geliştirme.
    2. Gerçek hayattaki problemleri istatistiksel ve matematiksel tekniklerle tanımlama, formüle etme ve inceleme.

    Değerlendirme Tipi

    1. Yazılı sınav
  2. Veriyi düzenler ve özetler.

    Program Çıktılarına Katkıları

    1. Matematik ile diğer disiplinler arasında ilişki kurma ve disiplinler arası problemler için matematiksel modeller geliştirme.
    2. Gerçek hayattaki problemleri istatistiksel ve matematiksel tekniklerle tanımlama, formüle etme ve inceleme.
    3. Hızla değişen teknolojik çevreye adapte olabilmek için bilgi ve becerilerini sürekli geliştirme.
    4. Profesyonel ve etik değerler sergileme.

    Değerlendirme Tipi

    1. Yazılı sınav
  3. Veriyi analiz eder ve veriden elde ettiği bilgilerle tahmin yapar.

    Program Çıktılarına Katkıları

    1. Matematik ile diğer disiplinler arasında ilişki kurma ve disiplinler arası problemler için matematiksel modeller geliştirme.
    2. Gerçek hayattaki problemleri istatistiksel ve matematiksel tekniklerle tanımlama, formüle etme ve inceleme.

    Değerlendirme Tipi

    1. Yazılı sınav
   İçerik Yukarı
1. hafta: Giriş ve önbilgiler. Kitle, örneklem, veri.
2. hafta: Verinin düzenlenmesi.
3. hafta: Grafikler. Frekans tabloları.
4. hafta: Konum için betimsel istatistik.
5. hafta: Ölçek için betimsel istatistik.
6. hafta: Nitel veriler için ilişki analizi. Ara Sınav 1.
7. hafta: Nicel veriler için ilişki analizi.
8. hafta: Normal dağılım ve uygulamaları.
9. hafta: Tahmin ve Hipotez Testleri.
10. hafta: Basit Doğrusal Regresyon.
11. hafta: Çoklu Regresyon.
12. hafta: ANOVA analizi. Ara Sınav 2.
13. hafta: Zaman Serileri.
14. hafta: SPSS uygulamaları.
15. hafta*: -
16. hafta*: Final Sınavı.
Ders kitapları ve materyaller: Andrew Gelman, Jennifer Hill, 2006, Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models, Cambridge University Press
Önerilen kaynaklar: Gordon S. Linoff, 2012, Data Analysis Using SQL and Excel, Wiley.
Jeff Leek, 2005, The Elements of Data Analytic Style, Kindle Edition.
  * 15. ve 16. haftalar arası final sınavına hazırlık haftası bulunmaktadır.
Değerlendirme Yukarı
Değerlendirme tipi Hafta numarası Ağırlık (%)
Ara sınavlar (Vizeler): 6,12 60
Dönem içi diğer çalışmalar: 0
Proje: 0
Ödev: 0
Kısa sınav (Quiz): 0
Final sınavı: 16 40
  Toplam ağırlık:
(%)
   İş yükü Yukarı
Etkinlik Süre (Haftalık saat) Toplam hafta sayısı Dönem boyu toplam iş yükü
Dersler (Yüz yüze öğretme): 3 14
Ders dışı bireysel çalışma: 3 14
Uygulama, Rehberli problem çözme: 0 0
Ödev: 0 0
Dönem projesi: 0 0
Dönem projesi sunumu: 0 0
Kısa sınav (Quiz): 0 0
Ara sınav için bireysel çalışma: 10 2
Ara sınav (Vize): 4 2
Final sınavı için bireysel çalışma: 10 1
Final sınavı: 2 1
    Toplam işyükü:
    Toplam AKTS kredisi:
*
  * AKTS kredisi, toplam iş yükünün 25'e bölümüdür. (1 AKTS = 25 saatlik iş yükü)
-->