| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | AKTS | |
| Veri Bilimi için Programlama Dilleri | VBL5010 | 1 | 3 + 0 | 7,5 |
| Birim Bölüm | VERİ BİLİMİ VE ANALİTİĞİ - YL |
| Derece Seviye | Lisansüstü - Seçmeli - Türkçe |
| Dersin Verilişi | Yüz yüze |
| EBS Koordinatörü | Prof. Dr. Serpil TÜRKYILMAZ (Yıl: 2025 - 2026) |
| Ders Veren | |
| Amaç |
Öğrencilere veri biliminde kullanılan betimleyici ve çıkarımsal istatistiksel yöntemleri bilgisayar ortamında kullanma becerisi kazandırmak. |
| Ders İçeriği |
İstatiksel programlamaya genel bakış, istatiksel programlama dilleri hakkında genel bilgi, istatiksel programlama dilinin kurulumu ve kullanılması istatistiksel programlama dilinin sentaks yapısı, veriye erişim, verinin keşfi ve doğrulanması verinin hazırlanması, verinin analizi, raporlanması ve sonuçların sunulması, İstatiksel programda SQL kullanımı, veri adımı işleme, verileri özetleme, verileri fonksiyonlarla işleme, özel Biçimler Oluşturma, Tabloları Birleştirme, tekrarlayan Kodu İşleme, Yeniden Yapılandırma Tabloları, tek örneklem için t-testi, iki örneklem için t-testi, grafiksel analiz, tek yönlü ANOVA, Pearson korelasyonu, lineer regresyon, iki yönlü ANOVA, çoklu regresyon, anlamlılık düzeyini kullanarak aşamalı seçim, Bilgi kriterleri ve diğer seçim opsiyonları, çıkarım için (Post-Fitting) Model: rezidülerin incelenmesi, etkili gözlemler, doğrusallık, tahmine dayalı model oluşturma ve tahmin için puanlama, Kategorik verileri tanımlama, Ki-Kare testi, lojistik regresyon |
| Ders Kaynakları |
Python for Data Science: 2 Books in 1. A Practical Beginner's Guide to learn Python Programming, introducing into Data Analytics, Machine Learning, Web Development, with Hands-on Projects, Erick Thompson, 2020
Python for Data Science: The Ultimate Step-by-Step Guide to Python Programming. Discover How to Master Big Data Analysis and Understand Machine Learning, Daniel O'Reilly, 2021 R for Data Science, Hadley Wickhma, Garett Grolemund, 2017, O’Reilly Media R ile istatistiksel programlama, İlker Arslan, 2015, Pusula Yayıncılık. SAS Programming 1: Essentials Course Notes, Stacey Syphus and Beth Hardin, 2018, SAS institute Inc. SAS Programming 2: Data Manipulation Techniques Course Notes, Stacey Syphus, Beth Hardin and Michele Ensor., 2020, SAS institute Inc. |
| Yarıyıl İçi Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Bu bilgi girilmemiştir. | |
| Toplam | 0 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Bu bilgi girilmemiştir. | |
| Toplam | %0 |
| Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı | %0 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | %0 |
| Toplam | %0 |
| 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
|
|
Yetkinlik Tamamlayıcı Ders
|
0
|
| Ders İş Yükü | Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu | Süresi (Saat) | Sayısı | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 0 | |||
| AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) | 0 | |||
| AKTS | 3,0 | |||
| Hafta | Konu | Öğretim Metodu |
|---|---|---|
| 1 | İstatiksel programlamaya genel bakış, istatiksel programlama dilleri hakkında genel bilgi, istatiksel programlama dilinin kurulumu ve kullanılması | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 2 | İstatistiksel programlama dilinin sentaks yapısı, veriye erişim, verinin keşfi ve doğrulanması | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 3 | Verinin hazırlanması, verinin analizi, raporlanması ve sonuçların sunulması, İstatiksel programda SQL kullanımı | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 4 | Veri adımı işleme, verileri özetleme, verileri fonksiyonlarla işleme | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 5 | Özel Biçimler Oluşturma, Tabloları Birleştirme | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 6 | Tekrarlayan Kodu İşleme, Yeniden Yapılandırma Tabloları | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 7 | Tek örneklem için t-testi, iki örneklem için t-testi, grafiksel analiz | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 8 | Tek yönlü ANOVA, Pearson korelasyonu, lineer regresyon | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 9 | İki yönlü ANOVA, çoklu regresyon | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 10 | Anlamlılık düzeyini kullanarak aşamalı seçim, Bilgi kriterleri ve diğer seçim opsiyonları | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 11 | Çıkarım için (Post-Fitting) Model: rezidülerin incelenmesi, etkili gözlemler, doğrusallık | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 12 | Tahmine dayalı model oluşturma ve tahmin için puanlama, Kategorik verileri tanımlama | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 13 | Ki-Kare testleri | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 14 | Lojistik regresyon | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| Ders Öğrenme Çıktısı | Ölçme Değerlendirme | Öğretim Metodu | Öğrenme Faaliyeti |
| İstatiksel bir programlama dili öğrenir. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Verilerin yönetimini öğrenir. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Betimleyici istatistik yöntemlerini bilgisayar ortamında kullanma becerisi kazanır. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Çıkarımsal istatistik yöntemlerini bilgisayar ortamında kullanma becerisi kazanır. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Gerçek hayat problemlerinin istatiksel analizini bilgisayar ortamında yapma becerisi kazanır. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI |
PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ortalama Değer | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
