Bilgisayar Destekli Tasarım ve Animasyon Önizleme
Önlisans	TYYÇ: 5. Düzey	QF-EHEA: Kısa Düzey	EQF-LLL: 5. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu:

UNI327

Ders İsmi:

R ile Veri Analizi

Ders Yarıyılı:

Güz
Bahar

Ders Kredileri:

AKTS

Öğretim Dili:

Türkçe

Ders Koşulu:

Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?:

Hayır

Dersin Türü:

Üniversite Seçmeli

Dersin Seviyesi:

Önlisans

TYYÇ:5. Düzey

QF-EHEA:Kısa Düzey

EQF-LLL:5. 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) Tasarım yapabilme Temel sanat ve tasarım becerilerine sahip olma Bir konu yada soruna yönelik fikir geliştirme ve bunu görselleştirme Estetik bir bakış açısına sahip olma 2 ve 3 Boyutlu Animasyon yapabilme Hareketli Grafik Tasarım (Animasyon) yapabilme Tasarım ve animasyon için gerekli program ve yazılımları kullanabilme Dijital Oyun Tasarımı yapabilme Bir fikri kurgulama ve senaryolaştırma Storyboard oluşturabilme Masaüstü yayıncılıkla ilgili (matbaa, baskı vb) konularda bilgi sahibi olma Tipografi ve duygu ilişkisini kavrama

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Orta	3 En Yüksek

	Dersin Program Kazanımlarına Etkisi	Katkı Payı
1)	Tasarım yapabilme Temel sanat ve tasarım becerilerine sahip olma Bir konu yada soruna yönelik fikir geliştirme ve bunu görselleştirme Estetik bir bakış açısına sahip olma 2 ve 3 Boyutlu Animasyon yapabilme Hareketli Grafik Tasarım (Animasyon) yapabilme Tasarım ve animasyon için gerekli program ve yazılımları kullanabilme Dijital Oyun Tasarımı yapabilme Bir fikri kurgulama ve senaryolaştırma Storyboard oluşturabilme Masaüstü yayıncılıkla ilgili (matbaa, baskı vb) konularda bilgi sahibi olma Tipografi ve duygu ilişkisini kavrama

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	İş Yükü
Ders Saati	15	45
Sınıf Dışı Ders Çalışması	16	16
Proje	1	8
Ara Sınavlar	1	1
Toplam İş Yükü		70