BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| BİLİŞİM GÜVENLİĞİ TEKNOLOJİSİ | |||||
| Önlisans | TYYÇ: 5. Düzey | QF-EHEA: Kısa Düzey | EQF-LLL: 5. Düzey | ||
Ders Genel Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu: | 2000002015 | ||||||||
| Ders İsmi: | Veri Analizi | ||||||||
| Ders Yarıyılı: |
Bahar Güz |
||||||||
| Ders Kredileri: |
|
||||||||
| Öğretim Dili: | TR | ||||||||
| Ders Koşulu: | |||||||||
| Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||||||
| Dersin Türü: | Bölüm Seçmeli | ||||||||
| Dersin Seviyesi: |
|
||||||||
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||||||
| Dersin Koordinatörü: | Öğr.Gör. Esma TAYRAN | ||||||||
| Dersi Veren(ler): | |||||||||
| Dersin Yardımcıları: |
Dersin Amaç ve İçeriği
| Dersin Amacı: | Veri analizinin temel kavramlarını ve yöntemlerini öğreterek, çeştli paket programlar (MATLAB ve Pyhton) yardımıyla verilerin istatistiksel analizi ve yorumlanmasını gerçekleştirmek. |
| Dersin İçeriği: | Dersin İçeriği Veri yapıları, türleri ve organizasyonu, verinin parametrik ve parametrik olmayan yöntem ve modellere uygunluğunun saptanması, veri kullanımı ile kitle hakkında tam bilgiye varış yöntemleri |
Öğrenme Kazanımları
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ders Akış Planı
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Veri Bilimine Giriş: İstatistiğin günümüzdeki yeri | An Introduction to Statistical Methods and Data Analysis, R.Lyman Ott, Micheal T. Longneckar |
| 2) | İstatistiğe Giriş: Temel kavramlar, Veri Toplama ve Örnekleme Yöntemleri | An Introduction to Statistical Methods and Data Analysis, R.Lyman Ott, Micheal T. Longneckar |
| 3) | Tanımlayıcı istatistikler: Frekans Dağılımı, Merkezi Eğilim ve Değişkenlik Ölçüleri | An Introduction to Statistical Methods and Data Analysis, R.Lyman Ott, Micheal T. Longneckar |
| 4) | İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testleri | An Introduction to Statistical Methods and Data Analysis, R.Lyman Ott, Micheal T. Longneckar |
| 5) | Basit ve Kısmi Korelasyon, Parametrik Hipotez Testleri: T-Testi ve Z-Testi | An Introduction to Statistical Methods and Data Analysis, R.Lyman Ott, Micheal T. Longneckar |
| 6) | Parametrik Olmayan Hipotez Testleri: Ki-Kare, Mann Whitney U | An Introduction to Statistical Methods and Data Analysis, R.Lyman Ott, Micheal T. Longneckar |
| 7) | SPPS ve Pyhton Uygulamaları | An Introduction to Statistical Methods and Data Analysis, R.Lyman Ott, Micheal T. Longneckar |
| 8) | Ara sınav | An Introduction to Statistical Methods and Data Analysis, R.Lyman Ott, Micheal T. Longneckar |
| 9) | Varyans Analizi (ANOVA) ve Kruskal-Wallis Testleri | An Introduction to Statistical Methods and Data Analysis, R.Lyman Ott, Micheal T. Longneckar |
| 10) | Basit/Çoklu Doğrısal Regresyon ve Korelasyon Analizi | An Introduction to Statistical Methods and Data Analysis, R.Lyman Ott, Micheal T. Longneckar |
| 11) | Proje 1: SPPS ve Pyhton Uygulamaları | An Introduction to Statistical Methods and Data Analysis, R.Lyman Ott, Micheal T. Longneckar |
| 12) | Faktör Analizi | An Introduction to Statistical Methods and Data Analysis, R.Lyman Ott, Micheal T. Longneckar |
| 13) | Kümeleme Analizi | An Introduction to Statistical Methods and Data Analysis, R.Lyman Ott, Micheal T. Longneckar |
| 14) | Proje 2: Makine Öğrenmesine Giriş: MATLAB ve Pyhton Uygulamaları | An Introduction to Statistical Methods and Data Analysis, R.Lyman Ott, Micheal T. Longneckar |
| 15) | Proje Sunumları | An Introduction to Statistical Methods and Data Analysis, R.Lyman Ott, Micheal T. Longneckar |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | Dersin yürütücüsü tarafından notlar paylaşılacaktır. |
| Diğer Kaynaklar: | An Introduction to Statistical Methods and Data Analysis, R.Lyman Ott, Micheal T. Longneckar Biostatistics with R, An Introduction to Statistics Through Biological Data, Babak Shahbaba |
Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi
| Ders Öğrenme Kazanımları | 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Program Kazanımları | |||||||
| 1) Programlamaya yönelik güvenlik algoritmaları konusunda bilgi ve beceri sahibi olmak | |||||||
| 2) Son kullanıcı güvenliği için gerekli yazılımların kurulum ve yönetimini gerçekleştirebilmek | |||||||
| 3) Bilgisayar ağlarının kurulumunu, yönetimini gerçekleştirebilme ve ağ işletim sistemini kullanabilme becerisine sahip olmak | |||||||
| 4) Temel düzeyde veri tabanı ve web programcılığı yapabilme becerisine sahip olmak | |||||||
Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Programlamaya yönelik güvenlik algoritmaları konusunda bilgi ve beceri sahibi olmak | 2 |
| 2) | Son kullanıcı güvenliği için gerekli yazılımların kurulum ve yönetimini gerçekleştirebilmek | 2 |
| 3) | Bilgisayar ağlarının kurulumunu, yönetimini gerçekleştirebilme ve ağ işletim sistemini kullanabilme becerisine sahip olmak | 2 |
| 4) | Temel düzeyde veri tabanı ve web programcılığı yapabilme becerisine sahip olmak | 2 |
Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri
| Alan Çalışması | |
| Anlatım | |
| Bireysel çalışma ve ödevi | |
| Ders | |
| Grup çalışması ve ödevi | |
| Web Tabanlı Öğrenme |
Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri
| Yazılı Sınav (Açık uçlu sorular, çoktan seçmeli, doğru yanlış, eşleştirme, boşluk doldurma, sıralama) | |
| Sözlü sınav | |
| Ödev | |
| Grup Projesi | |
| Sunum |
Ölçme ve Değerlendirme
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Ara Sınavlar | 1 | % 40 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu Sınavı | 1 | % 60 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 40 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 60 | |
| Toplam | % 100 | |
İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 2 | 28 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 2 | 28 |
| Ara Sınavlar | 1 | 10 | 10 |
| Final | 1 | 10 | 10 |
| Toplam İş Yükü | 76 | ||