Endüstri Mühendisliği (İngilizce) | |||||
Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey |
Ders Kodu: | ISE026 | ||||
Ders İsmi: | Uygulamalı İstatistik ve Veri Analizi | ||||
Ders Yarıyılı: |
Bahar Güz |
||||
Ders Kredileri: |
|
||||
Öğretim Dili: | İngilizce | ||||
Ders Koşulu: | |||||
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||
Dersin Türü: | Bölüm/Program Seçmeli | ||||
Dersin Seviyesi: |
|
||||
Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||
Dersin Koordinatörü: | Doç. Dr. SALİHA KARADAYI USTA | ||||
Dersi Veren(ler): | Dr. Öğr. Üy. EMRE ÇAKMAK | ||||
Dersin Yardımcıları: |
Dersin Amacı: | Ders, öğrencilere temel istatistik kavramlarını öğretmenin yanında istatistiksel teknikleri kullanarak gerçek hayatta çeşitli alanlarda ortaya çıkan veri analizi ile ilgili sorunları çözme becerisini kazandırmayı amaçlamaktadır. |
Dersin İçeriği: | Bilimsel Kanıt ve İstatistiklere Giriş, Merkezi eğilim ölçüleri ve normal dağılım, Olasılık, Kesikli rasgele değişkenler ve olasılık dağılımları, Ortalama ve standart sapma ve normal dağılım tahmini, Bir veya iki popülasyon ortalaması için hipotez testi, Student t testi, Varyans Analizi ve çoklu karşılaştırma testleri, Basit doğrusal regresyon |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) Ortalama, varyasyon, standart sapma gibi temel istatistik kavramlarını bilmelidir. 2) Rassal değişkenler, olasılık dağılımları gibi temel olasılık konularına hakim olmalıdır. 3) Hipotez testi, varyans analizi ve doğrusal regresyon gibi istatistiksel yöntemleri kullanabilmelidir. 4) Hipotez testi, varyans analizi ve doğrusal regresyon gibi istatistiksel yöntemleri farklı alanlardaki verilere uygulayabilmelidir. |
Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
1) | Bilimsel Kanıt ve İstatistiklere Giriş | |
2) | Merkezi eğilim ölçüleri ve normal dağılım | |
3) | Olasılık | |
4) | Kesikli rasgele değişkenler ve olasılık dağılımları | |
5) | Kesikli rasgele değişkenler ve olasılık dağılımları | |
6) | Ortalama ve standart sapma ve normal dağılım tahmini | |
7) | Bir veya iki popülasyon ortalaması için hipotez testi; Student t testi | |
8) | Ara Sınav | |
9) | Bir veya iki popülasyon ortalaması için hipotez testi; Student t testi | |
10) | Küçük örneklem boyutları ve çok terimli deneyler için hipotez testi, Fisher'in kesin testi | |
11) | Varyans Analizi ve karşılaştırma deneyleri | |
12) | Varyans Analizi ve karşılaştırma deneyleri | |
13) | Basit doğrusal regresyon | |
14) | Basit doğrusal regresyon |
Ders Notları / Kitaplar: | Mann, P. S. (2007). Introductory statistics. John Wiley & Sons. |
Diğer Kaynaklar: | Devore, J. L., Farnum, N. R., & Doi, J. A. (2013). Applied statistics for engineers and scientists. Cengage Learning. |
Course Learning Outcomes | 1 |
2 |
3 |
4 |
|||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Program Kazanımları | |||||||||||
1) Matematik, fen bilimleri ve endüstri mühendisliğine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. | |||||||||||
2) Karmaşık endüstri mühendisliği problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | 2 | 2 | 2 | 2 | |||||||
3) Karmaşık bir endüstriyel sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | |||||||||||
4) Endüstri mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | 2 | 2 | 2 | 2 | |||||||
5) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya endüstri mühendisliği araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | 2 | 2 | 2 | 3 | |||||||
6) Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. | |||||||||||
7) Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | |||||||||||
8) Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | |||||||||||
9) Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk ve endüstri mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | |||||||||||
10) Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | |||||||||||
11) Endüstri mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın endüstri mühendisliği alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; endüstri mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. |
Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Orta | 3 En Yüksek |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
1) | Matematik, fen bilimleri ve endüstri mühendisliğine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. | |
2) | Karmaşık endüstri mühendisliği problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | 2 |
3) | Karmaşık bir endüstriyel sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | |
4) | Endüstri mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | 2 |
5) | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya endüstri mühendisliği araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | 3 |
6) | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. | |
7) | Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | |
8) | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | |
9) | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk ve endüstri mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | |
10) | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | |
11) | Endüstri mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın endüstri mühendisliği alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; endüstri mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. |
Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
Ödev | 4 | % 20 |
Ara Sınavlar | 1 | % 30 |
Final | 1 | % 50 |
Toplam | % 100 | |
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 50 | |
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 50 | |
Toplam | % 100 |
Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Aktiviteye Hazırlık | Aktivitede Harçanan Süre | Aktivite Gereksinimi İçin Süre | İş Yükü | ||
Ders Saati | 13 | 0 | 3 | 39 | |||
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 13 | 0 | 1 | 13 | |||
Ödevler | 4 | 0 | 10 | 40 | |||
Ara Sınavlar | 1 | 8 | 2 | 10 | |||
Final | 1 | 18 | 2 | 20 | |||
Toplam İş Yükü | 122 |