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
|
|
Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler, şu yetilere sahip olurlar:
-
Araştırma için kullanılacak verinin önemini anlar.
Program Çıktılarına Katkıları
-
Matematik ile diğer disiplinler arasında ilişki kurma ve disiplinler arası problemler için matematiksel modeller geliştirme.
-
Gerçek hayattaki problemleri istatistiksel ve matematiksel tekniklerle tanımlama, formüle etme ve inceleme.
Değerlendirme Tipi
-
Yazılı sınav
-
Veriyi düzenler ve özetler.
Program Çıktılarına Katkıları
-
Matematik ile diğer disiplinler arasında ilişki kurma ve disiplinler arası problemler için matematiksel modeller geliştirme.
-
Gerçek hayattaki problemleri istatistiksel ve matematiksel tekniklerle tanımlama, formüle etme ve inceleme.
-
Hızla değişen teknolojik çevreye adapte olabilmek için bilgi ve becerilerini sürekli geliştirme.
-
Profesyonel ve etik değerler sergileme.
Değerlendirme Tipi
-
Yazılı sınav
-
Veriyi analiz eder ve veriden elde ettiği bilgilerle tahmin yapar.
Program Çıktılarına Katkıları
-
Matematik ile diğer disiplinler arasında ilişki kurma ve disiplinler arası problemler için matematiksel modeller geliştirme.
-
Gerçek hayattaki problemleri istatistiksel ve matematiksel tekniklerle tanımlama, formüle etme ve inceleme.
Değerlendirme Tipi
-
Yazılı sınav
|
|
İçerik
|
|
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
|
|
|
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
|
|
|
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)
|
|
|
-->