VBL5026 - Veri Analizi

BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ

LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ

VERİ BİLİMİ VE ANALİTİĞİ - YL

(2025 - 2026) Ders Bilgi Formu

Ders Adı	Kodu	Yarıyıl	T+U Saat	AKTS	Z / S
Veri Analizi	VBL5026	1	3 + 0	7,5	Seçmeli

Birim Bölüm	Veri Bilimi ve Analitiği - YL - Lisansüstü (Yüz Yüze)
Amaç	Veri analizinin temel kavramlarını ve yöntemlerini öğreterek, çeştli paket programlar (SPSS, MATLAB ve Pyhton) yardımıyla verilerin istatistiksel analizi ve yorumlanmasını gerçekleştirmek.
Ders İçeriği	Belirli bir konu hakkında araştırma yapabilmek için gereken literatür bulma, veri toplama ve rapor yazma teknikleri, bilimsel araştırma yöntemleri ve çeşitlerini, kaynak tarama, analiz yöntemine karar verme, bilimsel araştırmaların sonuçlarını değerlendirme; sonuçları rapora dönüştürme, akademik yazım kuraları, bilimsel çalışmayı sunma.
EBS Koordinatörü	Kadriye Nurdanay ÖZTÜRK

Hafta	Konu
1	Genel Bilgilendirme, Bilim, Bilimsel Araştırma, Bilimsel Araştırma Aşamaları, Bilim Etiği, Bilimsel Araştırma ve Temel Etik İlkeler, Araştırma Konularının Belirlenmesi
2	Araştırma Planının Konu Başlıklarının Belirlenmesi – Araştırma Konusu İle İlgili Literatür Taraması Yapılması.
3	Araştırma İle İlgili Literatür Taraması (devam)-Literatür Yazımı, Literatür Yazımı ile ilgili Etik İlkeler
4	Araştırma Konusu İle İlgili Giriş Kısmının Hazırlanması ve Yazımı
5	Araştırma Konusu İle İlgili Giriş Kısmının Hazırlanması ve Yazımı---Uygulama Kısmı İçin Değişkenlerin Belirlenmesi ve Verilerin Elde Edilmesi—Gerekli Programların Yüklenmesi
6	Araştırmanın Uygulama Kısmı İçin Elde Edilen Verilerin, Analiz İçin Hazırlanması ve Analiz Yöntemlerinin Belirlenmesi
7	Verilerin Analizi, Sonuçların Yorumlanması ve Raporlanması
8	Verilerin Analizi, Sonuçların Yorumlanması ve Raporlanması
9	Verilerin Analizi, Sonuçların Yorumlanması ve Raporlanması
10	Araştırma Sonuçlarının Akademik Yazım Kurallarına Uygun Olarak İçindekiler, Özet, Abstract, Giriş, Yöntem, Analiz ve Bulgular, Sonuç ve Öneriler, Kaynakça gibi kısımları ile Tamamlanması (Word Formatında)
11	Araştırma ile ilgili Sunumların Hazırlanması
12	Araştırma ile ilgili Sunumların Hazırlanması
13	Derste Araştırma/Bulguları ile İlgili Sunumlar
14	Derste Araştırma/Bulguları ile İlgili Sunumlar

Program Çıktıları
1	Veri bilimi ve analitiğinin temel bileşenlerine hâkim olma; istatistiksel analiz, veri madenciliği ve makine öğrenmesine ilişkin yöntemleri uygulamalı olarak kullanabilme
2	Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri tiplerini analiz etme becerisine sahip olma; büyük veri kümeleri üzerinden anlamlı çıkarımlar yaparak analitik yöntemleri etkili biçimde kullanabilme
3	Veri analizi ve modelleme süreçlerinde Python, R, SQL gibi programlama dillerinden yararlanabilme; veri işleme ve otomasyon adımlarını etkin biçimde yönetebilme
4	Veri görselleştirme ve sonuç raporlama tekniklerini kullanarak analiz bulgularını açık, etkili ve karar verme süreçlerine katkı sunacak biçimde ifade edebilme
5	Karmaşık veri odaklı problemleri analiz edebilme, uygun çözüm yolları geliştirebilme ve bilimsel araştırma yöntemleri aracılığıyla yaratıcı, veri temelli kararlar alabilme
6	Veri bilimi ve analitiği kapsamında karşılaşılan problemleri analiz edebilme, uygun veri analizi tekniklerini seçerek çözüm yolları geliştirebilme; istatistiksel, algoritmik ve yapay zekâ temelli yöntemleri eleştirel düşünme yeteneğiyle değerlendirebilme
7	Veri bilimi ve analitiği uygulamalarında Python, R, SQL gibi programlama dillerini etkin biçimde kullanabilme; veri madenciliği, makine öğrenmesi, büyük veri işleme, veri görselleştirme ve modelleme araçlarıyla pratik çözümler geliştirebilme, gerçek veri setleri üzerinde uygulamalar gerçekleştirebilme
8	Veri bilimi ve analitiği ile ilgili bireysel veya ekip çalışmalarında sorumluluk üstlenebilme, karmaşık veri projelerini bağımsız olarak planlayıp yürütebilme; karşılaştığı sorunlara analitik ve yaratıcı çözümler geliştirerek karar alma süreçlerinde etkin rol oynayabilme
9	Veri bilimi ve analitiği alanındaki güncel gelişmeleri, teknolojileri ve yöntemleri izleyerek yaşam boyu öğrenme bilinciyle kendini sürekli geliştirme yetkinliğine sahip olma; yeni bilgi ve becerileri hızla edinip uygulamaya aktarabilme
10	Veri bilimi ve analitiği alanındaki çalışmalarını yazılı, sözlü ve görsel yollarla açık ve etkili bir biçimde ifade edebilme; çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme, iletişim kurabilme ve iş birliğine dayalı çözümler geliştirebilme
11	Veri bilimi ve analitiği alanına özgü kavramlara, yöntemlere, algoritmalara ve araçlara hâkim olma; etik ilkelere uygun biçimde veri toplama, işleme, analiz etme ve yorumlama süreçlerini yürütebilme, veri gizliliği ve güvenliği konularında sorumluluk bilinciyle hareket edebilme

Ders Öğrenme Çıktısı - Program Çıktıları (1 -5 Puan Aralığı)

Ders Öğrenme Çıktısı	PÇ 1	PÇ 2	PÇ 3	PÇ 4	PÇ 5	PÇ 6	PÇ 7	PÇ 8	PÇ 9	PÇ 10	PÇ 11
Veri analizinin temel kavramları	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Veri analizinde kullanılan temel yöntemler	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Veri Analizi programları (SPSS, MATLAB, Pyhton)	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Paket programlar ile veri analizi ve yorumlanması	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Analiz raporlarının görselleştirilmesi	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Ortalama Değer	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-

https://ebs.bilecik.edu.tr/pdf/dersbilgigetir/451252