| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | AKTS | |
| R İstatistiksel Programlama Dili | İST308 | 7 | 2 + 1 | 5,0 |
| Birim Bölüm | İSTATİSTİK VE BİLGİSAYAR BİLİMLERİ |
| Derece Seviye | Lisans - Seçmeli - Türkçe |
| Dersin Verilişi | Yüz yüze laboratuvarda |
| EBS Koordinatörü | Doç. Dr. Nur Kuban TORUN |
| Ders Veren | Doç. Dr. Nur Kuban TORUN |
| Amaç |
Öğrencileri açık kaynak kodlu bir programlama dili olan R ile tanıştırmaktır. Güçlü veri işleme araçlarına sahip olması, ilişkisel veri tabanları ile entegre olabilmesi, kurumsal uygulamalarda kullanılabilmesi gibi özellikleri sahip R programlama ile veri analizi nasıl yapılır öğrenilmesi amaçlanmaktadır. Dijital dönüşüm süreci ile hayatımıza giren büyük veri kavramını R programla ile analiz edebilir, görselleştirebilir ve yorumlayabiliriz. Öğrenciler için bu dersin temel oluşturması hedeflenmektedir. |
| Ders İçeriği |
R programlama diline giriş. R ara yüzünün ve yardımcı araçlarının nasıl kullanılacağının tanıtılması. R' ın temel veri yapıları. Vektör, faktör, matris, liste ve veri çerçevesi kavramları. R programlamada karakter dizilerinin kullanımı. Veri giriş çıkışları ve dosyalarda çalışma. Programdaki denetim ve döngü işlemleri. Çeşitli grafiklerin çizimi. R programlama ile istatistik. |
| Ders Kaynakları |
Özkan, B. & Özkan, Y., (2017), “R ile Programlama”, 1.Baskı, Papatya Bilim Yayınevi.
|
| Açıldığı Öğretim Yılı | 2022 - 2023 2023-2024 |
| Yarıyıl İçi Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Ara Sınav 1 | 30 |
| Ödev 1 | 20 |
| Toplam | 50 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Dönem Sonu Uygulaması | %50 |
| Toplam | %50 |
| Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı | %50 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | %50 |
| Toplam | %100 |
| Kategori | Ders İlişki Yüzdeleri (%) |
|
Aktarılabilir Beceri Dersleri
|
0
|
|
Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
|
0
|
|
Destek Dersleri
|
0
|
|
Ek Dersler
|
0
|
|
Kategori
|
0
|
|
Mesleki Seçmeli Dersler
|
0
|
|
Temel Meslek Dersleri
|
0
|
|
Uygulama Dersleri
|
0
|
|
Uzmanlık / Alan Dersleri
|
0
|
| Ders İş Yükü | Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu | Süresi (Saat) | Sayısı | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Önceden planlanmış özel beceriler | Problem Çözme | 2 | 14 | 28 |
| Dinleme ve anlamlandırma | Ders | 2 | 14 | 28 |
| Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim | Sınıf Dışı Çalışma | 2 | 14 | 28 |
| Gözlem/durumları işleme, Bilişim, yönetsel beceriler, takım çalışması | Laboratuar | 2 | 14 | 28 |
| Ara Sınav 1 | Ara Sınav 1 | 3 | 1 | 3 |
| Ödev 1 | Ödev 1 | 1 | 10 | 10 |
| Final | Final | 3 | 1 | 3 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 128 | |||
| AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) | 5,02 | |||
| AKTS | ||||
| Hafta | Konu | Öğretim Metodu |
|---|---|---|
| 1 | R Programlama Diline Giriş | Laboratuar |
| 2 | Vektör ve Faktörler | Laboratuar |
| 3 | Dizi ve Matrisler | Laboratuar |
| 4 | Listeler | Laboratuar |
| 5 | Veri Çerçevesi | Laboratuar |
| 6 | Karakter Dizinleri | Laboratuar |
| 7 | Veri Giriş ve Çıkış İşlemleri | Laboratuar |
| 8 | Ara Sınav ve Örnek Soru Çözümü | Laboratuar |
| 9 | Program Denetimi | Laboratuar |
| 10 | Fonksiyonlar | Laboratuar |
| 11 | Grafikler | Laboratuar |
| 12 | R ile İstatistik( Merkezi Eğilim Ölçüleri Ve Dağılım Ölçüleri) | Laboratuar |
| 13 | R ile İstatistik( Olasılık Dağılımları- Normal Dağılım ve Binom Dağılımı) | Laboratuar |
| 14 | R ile İstatistik( Hipotez Testleri ve Regresyon Analizi) | Laboratuar |
| Ders Öğrenme Çıktısı | Ölçme Değerlendirme | Öğretim Metodu | Öğrenme Faaliyeti |
| Öğrenciler R programlama dilini öğrenecektir. | Laboratuvar Çalışması | Problem Çözme | Önceden planlanmış özel beceriler |
| Öğrenciler R programlama ile veri analiz edebilecektir. | Laboratuvar Çalışması | Problem Çözme | Önceden planlanmış özel beceriler |
| Öğrenciler R programlama ile grafik çizebilecektir. | Laboratuvar Çalışması | Problem Çözme | Önceden planlanmış özel beceriler |
| Öğrenciler R programlama ile istatistiksel fonksiyonlar yazabilecektir. | Laboratuvar Çalışması | Problem Çözme | Önceden planlanmış özel beceriler |
| Öğrenciler R programlama ile çeşitli veri türleri ile çalışabilecektir. | Laboratuvar Çalışması | Problem Çözme | Önceden planlanmış özel beceriler |
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI |
PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 | PÇ 13 | PÇ 14 | PÇ 15 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Öğrenciler R programlama dilini öğrenecektir. | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| Öğrenciler R programlama ile veri analiz edebilecektir. | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| Öğrenciler R programlama ile grafik çizebilecektir. | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| Öğrenciler R programlama ile istatistiksel fonksiyonlar yazabilecektir. | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| Öğrenciler R programlama ile çeşitli veri türleri ile çalışabilecektir. | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
