| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | AKTS | |
| İleri Deney Tasarımı | VBL5049 | 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 |
Bu dersin amacı, öğrencilere değişkenler arasındaki karmaşık ilişkileri ve etkileşimleri en az veri/deney sayısıyla en yüksek verimi alacak şekilde kurgulama yetkinliği kazandırmaktır. Veri bilimi süreçlerinde model parametrelerinin optimizasyonu, algoritma performanslarının karşılaştırılması ve süreç geliştirme aşamalarında kullanılan ileri düzey istatistiksel tasarım tekniklerinin öğretilmesi hedeflenmektedir. |
| Ders İçeriği |
Ders; tek ve çok faktörlü deneylerin sistematik tasarımı, bloklama ve varyans analizi (ANOVA) tekniklerini derinlemesine ele alarak başlar. İleri aşamalarda, optimizasyon için kullanılan Yanıt Yüzey Yöntemleri (RSM), karmaşık sistemler için Karışım Tasarımları ve Taguchi yöntemleri ile veri bilimi modellerinin (hiper-parametre optimizasyonu gibi) deneysel tasarımı ve analizi konularına odaklanılır. |
| Ders Kaynakları |
Design and Analysis of Experiments – Douglas C. Montgomery
Statistics for Experimenters: Design, Innovation, and Discovery – George E. P. Box, J. Stuart Hunter, William G. Hunter Experiments: Planning, Analysis, and Optimization – C. F. Jeff Wu, Michael S. Hamada Optimal Design of Experiments: A Case Study Approach – Peter Goos, Bradley Jones |
| 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 | Deney tasarımının (DOE) veri bilimindeki rolü, kontrol, rastgeleştirme ve tekrarlama prensipleri. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 2 | Tek Faktörlü Deneyler: Varyans Analizi (ANOVA) temelleri, varsayımların kontrolü ve kalıntı (residual) analizi. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 3 | Çoklu Karşılaştırma Testleri: Post-hoc analizler (Tukey, Scheffe, Bonferroni) ve deneylerde hata payı yönetimi. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 4 | Rastgele Blok Tasarımları: Bloklama teknikleri, Latin Kareleri ve gürültü (noise) faktörlerinin kontrol altına alınması. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 5 | Tam Faktöriyel Tasarımlar: Ana etkiler, etkileşim (interaction) terimleri ve sonuçların geometrik yorumu. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 6 | Kesirli (Fractional) Faktöriyel Tasarımlar: Karmaşıklığı azaltma, "Aliasing" (örtüşme) kavramı ve yüksek dereceli etkileşimlerin ihmali. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 7 | Bloklama ve Karıştırma (Confounding): Faktöriyel tasarımlarda bloklama yöntemleri ve bilgi kaybının yönetimi. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 8 | Ara Sınav / Dönem Projesi Ön Sunumu | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 9 | Yanıt Yüzey Yöntemleri (RSM) - I: En dik çıkış (steepest ascent) yöntemi ve birinci derece modeller. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 10 | Yanıt Yüzey Yöntemleri (RSM) - II: Merkezi Kompozit Tasarımlar (CCD), Box-Behnken tasarımları ve süreç optimizasyonu. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 11 | Karışım Deneyleri ve Taguchi Yöntemleri: Bileşen oranlarının analizi ve varyansı minimize eden dayanıklı (robust) tasarımlar. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 12 | Veri Biliminde DOE: A/B Testleri, Çok Değişkenli Testler (MVT) ve dijital platformlarda deney kurguları. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 13 | Algoritma ve Hiper-parametre Optimizasyonu: Makine öğrenmesi modellerinin performansını artırmak için deneysel tasarım yaklaşımları. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 14 | Vaka Çalışmaları ve Final Proje Sunumları: Gerçek dünya veri setleri üzerinde uygulama sonuçlarının analizi. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| Ders Öğrenme Çıktısı | Ölçme Değerlendirme | Öğretim Metodu | Öğrenme Faaliyeti |
| Karmaşık veri setleri ve süreçler için uygun deneysel tasarım (faktöriyel, bloklu vb.) stratejisini belirler. | 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 |
| Deney sonuçlarını ileri istatistiksel yöntemlerle analiz ederek anlamlı korelasyonlar kurar. | 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 |
| En az kaynakla en yüksek model doğruluğuna ulaşmak için optimizasyon tekniklerini uygular. | 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 |
| Veri bilimi projelerinde A/B testleri ve çok değişkenli test senaryoları kurgular ve yönetir. | 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 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
