Veri Bilimi (YL) (Tezli) | |||||
Yüksek Lisans | TYYÇ: 7. Düzey | QF-EHEA: 2. Düzey | EQF-LLL: 7. Düzey |
Ders Kodu: | VB5103 | ||||
Ders İsmi: | Veri-Mahremiyet-Etik ve Bilimsel Araştırma | ||||
Ders Yarıyılı: | Güz | ||||
Ders Kredileri: |
|
||||
Öğretim Dili: | Türkçe | ||||
Ders Koşulu: | |||||
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||
Dersin Türü: | Zorunlu | ||||
Dersin Seviyesi: |
|
||||
Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||
Dersin Koordinatörü: | Doç. Dr. ŞEBNEM ÖZDEMİR | ||||
Dersi Veren(ler): | Doç.Dr. Okan Yaşar | ||||
Dersin Yardımcıları: |
Dersin Amacı: | Bu dersin amacı öğrencilere sosyal araştırmalarla ilgili yaklaşım, yöntem ve temel kavramları öğretmektir. Bu dersi başarıyla tamamladığınızda öncelikle küçük araştırma yapabilecek, bilimsel metinleri değerlendirebilecek ve kritik bir bakış açısı geliştirebileceksiniz. |
Dersin İçeriği: | 1. Araştırma konusunu ve sorunsalını belirleyebilmek 2. Akademik kaynaklara ulaşma yollarını bilmek 3. Araştırma tasarımını yapabilmek 4. Araştırma önerisi yazabilmek 5. Araştırma evren ve örneklemini belirleyebilmek 6. Nitel ve nicel veri araçlarını hazırlayabilmek ve kullanabilmek 7. Verileri tanımlayabilecek temel istatistik bilgisine sahip olmak 8. Kaynak gösterme ve atıf yapabilmek 9. Araştırmada etik konuları bilmek 10. Nitel ve nicel veri analiz araçlarını kullanabilmek |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) Bilimsel Yöntem ve Bilim Felsefesi 2) Bilimsel Araştırma Süreci Ve Araştırma Sorunsalını Belirleme 3) Araştırmanın Kavramsal Çerçevesi: Kuram, Model, Hipotez, Değişken Ve İşletimselleştirme 4) Araştırma Tasarımı: Araştırma Desen Ve Yöntemlerinin Sınıflandırılması 5) Araştırma Evreni Ve Örnekleme 6) 1.Ara Sınav 7) Veri Toplama Teknikleri 8) Veri İşlemeye Hazırlık, Temel İstatistiki Ölçüler Ve Analiz Türleri 9) Nicel Veri Analizi – I: Hipotez Testleri 10) Nicel Veri Analizi-II: Korelasyon Ve Regresyon Analizleri 11) Nicel Veri Analizi-II: Korelasyon Ve Regresyon Analizleri 12) Nitel Veri Analizi-I Kodlama 13) Nitel Veri Analizi-II Tema Oluşturma 14) Final Sınavı |
Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
1) | Bilimsel Yöntem ve Bilim Felsefesi | Ön hazırlık gerekmemektedir. |
2) | Bilimsel Araştırma Süreci Ve Araştırma Sorunsalını Belirleme | Ön hazırlık gerekmemektedir. |
3) | Araştırmanın Kavramsal Çerçevesi: Kuram, Model, Hipotez, Değişken Ve İşletimselleştirme | Ön hazırlık gerekmemektedir. |
4) | Araştırma Tasarımı: Araştırma Desen Ve Yöntemlerinin Sınıflandırılması | Ön hazırlık gerekmemektedir. |
5) | Araştırma Evreni Ve Örnekleme | Ön hazırlık gerekmemektedir. |
6) | İşletimsel Tanımlama Ve Ölçme | Ön hazırlık gerekmemektedir. |
7) | Veri Toplama Teknikleri | Ön hazırlık gerekmemektedir. |
8) | Veri Toplama Teknikleri | Ön hazırlık gerekmemektedir. |
9) | Veri İşlemeye Hazırlık, Temel İstatistiki Ölçüler Ve Analiz Türleri | Ön hazırlık gerekmemektedir. |
11) | Veri İşlemeye Hazırlık, Temel İstatistiki Ölçüler ve Analiz Türleri | Ön hazırlık gerekmemektedir. |
12) | Nitel Veri Analizi-I Kodlama | Ön hazırlık gerekmemektedir. |
13) | Nitel Veri Analizi-II Tema Oluşturma | Ön hazırlık gerekmemektedir. |
14) | Final Sınavı |
Ders Notları / Kitaplar: | Büyüköztürk Şener,(2017), Sosyal Bilimler için Veri Analizi El Kitabı, Pegem Akademi. - Patton Quin Micheal, Çev Bütün Mesut, Demir Selçuk Beşir, Nitel Araştırma ve Değerlendirme Yöntemleri, Pegem Akademi. |
Diğer Kaynaklar: | Büyüköztürk Şener,(2017), Sosyal Bilimler için Veri Analizi El Kitabı, Pegem Akademi. - Patton Quin Micheal, Çev Bütün Mesut, Demir Selçuk Beşir, Nitel Araştırma ve Değerlendirme Yöntemleri, Pegem Akademi. |
Course Learning Outcomes | 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Program Kazanımları | ||||||||||||||
1) Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, Veri biliminin teknik uygulamalarının kapsamını ve kullanılabilecek araçları bilir. | ||||||||||||||
2) Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, Uygulama sonuçlarının toplum-kültür-hukuk üzerindeki etkilerini bilir. | ||||||||||||||
3) Bu programı tamamlayan öğrenciler; Uygulama süreçlerindeki matematiği ve kodu tanır | ||||||||||||||
4) Bu programı tamamlayan öğrenciler; Veri bilimindeki süreçlerin çıktı ve birey üzerindeki etkilerini açıklar | ||||||||||||||
5) Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, Bir bütün olarak veri bilimiyle oluşan içgörü-öngörü ve uzgörüyü belli bir disiplin/vaka karşında anlar. |
Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Orta | 3 En Yüksek |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
1) | Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, Veri biliminin teknik uygulamalarının kapsamını ve kullanılabilecek araçları bilir. | 1 |
2) | Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, Uygulama sonuçlarının toplum-kültür-hukuk üzerindeki etkilerini bilir. | 2 |
3) | Bu programı tamamlayan öğrenciler; Uygulama süreçlerindeki matematiği ve kodu tanır | 1 |
4) | Bu programı tamamlayan öğrenciler; Veri bilimindeki süreçlerin çıktı ve birey üzerindeki etkilerini açıklar | 3 |
5) | Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, Bir bütün olarak veri bilimiyle oluşan içgörü-öngörü ve uzgörüyü belli bir disiplin/vaka karşında anlar. | 3 |
Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
Küçük Sınavlar | 1 | % 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 | İş Yükü |
Ders Saati | 14 | 56 |
Küçük Sınavlar | 12 | 30 |
Ara Sınavlar | 8 | 60 |
Final | 16 | 80 |
Toplam İş Yükü | 226 |