İSTİNYE ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| Bilgisayar Teknolojisi (İÖ) | |||||
| 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 | ||||
| Ders Kredileri: |
|
||||
| Öğretim Dili: | Türkçe | ||||
| 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 |
Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Orta | 3 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı |
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 | |