İSTİNYE ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| Endüstri Mühendisliği (İngilizce) | |||||
| 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: |
|
||||
| Öğretim Dili: | İngilizce | ||||
| Ders Koşulu: | |||||
| Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||
| Dersin Türü: | Üniversite Seçmeli | ||||
| Dersin Seviyesi: |
|
||||
| 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, 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. | |||||||||||
| 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. | |||||||||||
| 5) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya endüstri mühendisliği araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | |||||||||||
| 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. | |||||||||||
Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi
| 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. | |
| 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. | |
| 5) | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya endüstri mühendisliği araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | |
| 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. |
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 | ||||||