Moleküler Biyoloji ve Genetik (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:

Güz

Ders Kredileri:

AKTS

Öğretim Dili:

İngilizce

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) Moleküler biyoloji ve genetik alanına temel bilgi birikimini oluşturan biyoloji, kimya, fizik, matematik konularında teorik ve pratik alt yapıya sahiptir.
2) Biyolojik olgu ve olayları moleküler düzeyde açıklayabilir ve bunların diğer temel bilimler ve mühendislik uygulamaları ile ilişkisini kurabilir.
3) Alanın gerektirdiği temel laboratuvar bilgi ve becerisine sahiptir.
4) Bilimsel prensiplere ve etik kurallara uygun çalışır.
5) Biyolojik verilerin analizleri ve temel değerlendirmelerinde gerekli olan işlemsel ve matematiksel yazılım programlarını en az Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı Temel Düzeyinde kullanır.
6) Alanıyla ilgili literatürü ve güncel yöntemleri takip etme bilgisi, kültürü ve becerisine sahiptir.
7) Sağlık, tarım, hayvancılık, çevre, endüstri ve benzeri konulardaki ihtiyaçlar doğrultusunda temel problemi belirleyerek ve güncel teknolojiyi kullanarak gerekli çözümleri sunabilir.
8) Sistemler düzeyindeki biyolojik olgu ve olayları evrimsel bakış açısıyla değerlendirebilme bilgi ve becerisine sahiptir.
9) Bireysel ve grup çalışmalarına dahil olabilme, belirli konularda proje hazırlayabilme ve yürütebilme, yazılı ve sözlü sunum becerisine sahiptir.
10) En az bir yabancı dili, Avrupa Dil Portföyü kriteri açısından en az B1 Genel Düzeyinde okuma, yazma ve konuşma alanlarında kullanır.
11) Toplumsal ve küresel sorunları kendi alan bilgisini kullanarak saptayabilme ve disiplinler arası iş birliği içinde çözümün bir parçası olabilme becerisine sahiptir.
12) Bilimsel ve mesleki etkinliklerinde sosyal, kültürel ve bireysel farklılıklara, evrensel değerlere ve insan haklarına saygılıdır.

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Orta	3 En Yüksek

	Dersin Program Kazanımlarına Etkisi	Katkı Payı
1)	Moleküler biyoloji ve genetik alanına temel bilgi birikimini oluşturan biyoloji, kimya, fizik, matematik konularında teorik ve pratik alt yapıya sahiptir.
2)	Biyolojik olgu ve olayları moleküler düzeyde açıklayabilir ve bunların diğer temel bilimler ve mühendislik uygulamaları ile ilişkisini kurabilir.
3)	Alanın gerektirdiği temel laboratuvar bilgi ve becerisine sahiptir.
4)	Bilimsel prensiplere ve etik kurallara uygun çalışır.
5)	Biyolojik verilerin analizleri ve temel değerlendirmelerinde gerekli olan işlemsel ve matematiksel yazılım programlarını en az Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı Temel Düzeyinde kullanır.
6)	Alanıyla ilgili literatürü ve güncel yöntemleri takip etme bilgisi, kültürü ve becerisine sahiptir.
7)	Sağlık, tarım, hayvancılık, çevre, endüstri ve benzeri konulardaki ihtiyaçlar doğrultusunda temel problemi belirleyerek ve güncel teknolojiyi kullanarak gerekli çözümleri sunabilir.
8)	Sistemler düzeyindeki biyolojik olgu ve olayları evrimsel bakış açısıyla değerlendirebilme bilgi ve becerisine sahiptir.
9)	Bireysel ve grup çalışmalarına dahil olabilme, belirli konularda proje hazırlayabilme ve yürütebilme, yazılı ve sözlü sunum becerisine sahiptir.
10)	En az bir yabancı dili, Avrupa Dil Portföyü kriteri açısından en az B1 Genel Düzeyinde okuma, yazma ve konuşma alanlarında kullanır.
11)	Toplumsal ve küresel sorunları kendi alan bilgisini kullanarak saptayabilme ve disiplinler arası iş birliği içinde çözümün bir parçası olabilme becerisine sahiptir.
12)	Bilimsel ve mesleki etkinliklerinde sosyal, kültürel ve bireysel farklılıklara, evrensel değerlere ve insan haklarına saygılıdır.

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