UNI280 Data Analysis with R İstinye ÜniversitesiAkademik Programlar Bilgisayar Mühendisliği (İngilizce)Öğrenciler için Genel BilgiDiploma EkiErasmus BeyanıUlusal Yeterlilikler
Bilgisayar Mühendisliği (İngilizce)

Önizleme

Lisans TYYÇ: 6. Düzey QF-EHEA: 1. Düzey EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu: UNI280
Ders İsmi: Data Analysis with R 
Ders Yarıyılı: Bahar
Ders Kredileri:
AKTS
5
Öğretim Dili: English
Ders Koşulu:
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: Hayır
Dersin Türü: Üniversite Seçmeli
Dersin Seviyesi:
Lisans TYYÇ:6. Düzey QF-EHEA:1. Düzey EQF-LLL:6. Düzey
Dersin Veriliş Şekli: E-Öğrenme
Dersin Koordinatörü: Öğr. Gör. AYŞEGÜL ÇALIŞKAN İŞCAN
Dersi Veren(ler): Dr. Ayşegül Çalışkan İşcan
Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı: Bu ders temel düzeyde R programlama dilini öğretmeyi amaçlamaktadır.
Dersin İçeriği: Bu ders, R programlama dillerinin temel öğelerini içerir.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) R programlama dili hakkında bilgi sahibi olmak
2) R programlama dilini temel düzeyde öğrenir.
3) R dilini kullanarak herhangi bir veriyi analiz edebilir.
4) Herhangi bir R kodunu anlayabilir ve işleyebilir.
5) R dilini kullanarak istatistiksel analiz yapabilir.

Ders Akış Planı

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Ders tanıtımı
2) R Aritmetiği, Veri Çeşitleri
3) Değişkenler, Vektörler
4) Matrisler
5) Listeler, Veri Çerçeveleri
6) Faktörler, Veri Okuma ve Yazma
7) Egzersizler, Ders Tekrarı
8) Vize Haftası
9) Kontrol akışı, fonksiyonlar
10) Verileri Keşfetme ve Hazırlama
11) Metin verileriyle çalışma
12) Sayısal Verilerin Hazırlanması, Tarihlerin İşlenmesi
13) Verileri birleştirme, frekans tabloları
14) Temel R'de çizim, ggplot2 ile çizim

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: 1. Mark Gardener - Beginning R_ The Statistical Programming Language-Wrox
2. Tony Fischetti - Data Analysis with R_ Load, wrangle, and analyze your data using the world's most powerful statistical programming language-Packt Publishing (2015)
Diğer Kaynaklar: 1. Mark Gardener - Beginning R_ The Statistical Programming Language-Wrox
2. Tony Fischetti - Data Analysis with R_ Load, wrangle, and analyze your data using the world's most powerful statistical programming language-Packt Publishing (2015)

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Course Learning Outcomes

1

2

3

4

5

Program Kazanımları
1) Matematik, bilim ve bilgisayar mühendisliği prensipleri hakkında yeterli bilgiye sahip olma, hem teorik hem de pratik olarak, ve bu bilgiyi karmaşık mühendislik problemlerine uygulayabilme becerisi.
2) Uygun analiz ve modelleme tekniklerini kullanarak karmaşık bilgisayar mühendisliği problemlerini tanımlama, formülleme ve çözebilme yeteneği.
3) Belirli gereksinimleri karşılayan ve gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında çalışan karmaşık bilgisayar sistemleri, cihazlar veya ürünler tasarlama ve geliştirme yeteneği, modern tasarım yöntemlerini kullanma yeteneği.
4) Karmaşık bilgisayar mühendisliği problemlerinin analizi ve çözümü için kullanılan modern teknikleri ve araçları geliştirme, seçme ve kullanabilme yeteneği, bilgi teknolojilerini etkili bir şekilde kullanabilme yeteneği.
5) Karmaşık bilgisayar mühendisliği problemleri veya araştırma konularının incelenmesinde deney planlama ve yürütme, veri toplama ve analiz etme, sonuçları yorumlama yeteneği.
6) Çok disiplinli ekiplerde etkili bir şekilde çalışma yeteneği; bireysel çalışma becerileri.
7) Sözlü ve yazılı iletişim becerileriyle etkili iletişim kurabilme; en az bir yabancı dil bilgisi; etkili raporlar yazabilme ve yazılı raporları anlayabilme, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkili sunumlar yapabilme, açık ve anlaşılır talimatlar verip alabilme yeteneği.
8) Yaşam boyu öğrenme gerekliliğinin farkında olma; bilgiye erişme yeteneği, bilim ve teknolojideki gelişmeleri takip etme ve sürekli yenileme yeteneği.
9) Etik prensiplere, mesleki ve etik sorumluluğa uygun davranma; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibi olma.
10) Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişim yönetimi gibi iş uygulamaları hakkında bilgi; girişimcilik ve yenilik farkındalığı; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
11) Bilgisayar mühendisliği uygulamalarının sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve bilgisayar mühendisliğine yansıyan dönemin sorunları hakkında bilgi sahibi olma; bilgisayar mühendisliği çözümlerinin yasal sonuçları konusunda farkındalık.

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Orta 3 En Yüksek
       
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı
1) Matematik, bilim ve bilgisayar mühendisliği prensipleri hakkında yeterli bilgiye sahip olma, hem teorik hem de pratik olarak, ve bu bilgiyi karmaşık mühendislik problemlerine uygulayabilme becerisi.
2) Uygun analiz ve modelleme tekniklerini kullanarak karmaşık bilgisayar mühendisliği problemlerini tanımlama, formülleme ve çözebilme yeteneği.
3) Belirli gereksinimleri karşılayan ve gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında çalışan karmaşık bilgisayar sistemleri, cihazlar veya ürünler tasarlama ve geliştirme yeteneği, modern tasarım yöntemlerini kullanma yeteneği.
4) Karmaşık bilgisayar mühendisliği problemlerinin analizi ve çözümü için kullanılan modern teknikleri ve araçları geliştirme, seçme ve kullanabilme yeteneği, bilgi teknolojilerini etkili bir şekilde kullanabilme yeteneği.
5) Karmaşık bilgisayar mühendisliği problemleri veya araştırma konularının incelenmesinde deney planlama ve yürütme, veri toplama ve analiz etme, sonuçları yorumlama yeteneği.
6) Çok disiplinli ekiplerde etkili bir şekilde çalışma yeteneği; bireysel çalışma becerileri.
7) Sözlü ve yazılı iletişim becerileriyle etkili iletişim kurabilme; en az bir yabancı dil bilgisi; etkili raporlar yazabilme ve yazılı raporları anlayabilme, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkili sunumlar yapabilme, açık ve anlaşılır talimatlar verip alabilme yeteneği.
8) Yaşam boyu öğrenme gerekliliğinin farkında olma; bilgiye erişme yeteneği, bilim ve teknolojideki gelişmeleri takip etme ve sürekli yenileme yeteneği. 2
9) Etik prensiplere, mesleki ve etik sorumluluğa uygun davranma; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibi olma.
10) Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişim yönetimi gibi iş uygulamaları hakkında bilgi; girişimcilik ve yenilik farkındalığı; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
11) Bilgisayar mühendisliği uygulamalarının sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve bilgisayar mühendisliğine yansıyan dönemin sorunları hakkında bilgi sahibi olma; bilgisayar mühendisliği çözümlerinin yasal sonuçları konusunda farkındalık.

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Uygulama 13 % 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

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler Aktivite Sayısı Aktiviteye Hazırlık Aktivitede Harçanan Süre Aktivite Gereksinimi İçin Süre İş Yükü
Ders Saati 13 1 3 1 65
Ödevler 13 1 1 26
Ara Sınavlar 1 14 1 1 16
Final 1 28 1 1 30
Toplam İş Yükü 137