VBL5027 - İstatistik ve Veri Bilimi için Bilgisayar Uygulamaları

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
İstatistik ve Veri Bilimi için Bilgisayar Uygulamaları	VBL5027	1	3 + 0	7,5	Seçmeli

Birim Bölüm	Veri Bilimi ve Analitiği - YL - Lisansüstü (Yüz Yüze)
Amaç	SAS,SPSS, Minitab, Systat, Statistica gibi programları tanıtmak ve örnek çözümler vermek. ileri düzeydeki istatistik eğitiminde istatistik paket programlarından yararlanılmasını sağlamak
Ders İçeriği	Paket program menüleri, Paket programlarda veri girişi ve türetimi, Tabloların oluşturulması ve grafik çizimi,, parametrik ve parametrik olmayan yöntemler
EBS Koordinatörü	Kadriye Nurdanay ÖZTÜRK

Hafta	Konu
1	İstatistik paket programlarının menülerinin tanıtılması, veri girişi, teorik dağılımlardan veri türetimi
2	Tek ve iki yönlü varyans analizi, çoklu karşılaştırma testleri
3	Basit ve çoklu doğrusal regresyon ve korelasyon analizleri
4	Kovaryans analizi
5	Kanonik korelasyon analizi
6	Logit probit regresyon modelleri
7	Logit probit regresyon modelleri
8	Faktör analizi 1
9	Faktör analizi 2
10	Diskriminant analizi
11	Kümeleme analizi
12	Çok boyutlu ölçekleme
13	Karma modeller
14	Güvenirlilik analizi

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
Öğrenciler günümüzde araştırmacıların ve istatistikçilerin sahip olması gereken en az bir paket programını etkin bir biçimde kullanabilme yeteneğini kazanacaklardır	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Öğrenciler paket programlarda veri girişi ve türetimini öğreneceklerdir	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Öğrenciler tabloların oluşturulması ve grafik çizimini öğreneceklerdir	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Öğrenciler parametrik ve parametrik olmayan yöntemleri öğreneceklerdir	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Öğrenciler SAS,SPSS, Minitab, Systat, Statistica gibi ileri düzeydeki istatistik eğitiminde istatistik paket programlarından yararlanmayı öğreneceklerdir	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Ortalama Değer	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-

https://ebs.bilecik.edu.tr/pdf/dersbilgigetir/451253