| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Veri Analizine Giriş | MIS 208 | 2 | 2 | 3 + 0 | 3 | 5,00 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. Temel istatistiksel analizler için excel ve istatistik yazılımlarını kullanma |
| 2. Bilgiyi özetlemek için tablolar oluşturmak |
| 3. Veri girişini sağlamak ve R kullanarak veri setlerini manipule etmek |
| 4. Veriyi analiz etmek ve excel veya R kullanarak testleri tamamlamak için istatistik yöntemlerini uygulamak |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Bu ders Yönetim Bilişim Sistemleri öğrencileri için veri analizinde gerekli istatistiksel yazılım bilgilerini geliştirmek ve öğrencilerin veri analitiği ve modelleme derslerinde başarılı olmalarında yardımcı olacak veri ve özelliklerini tanıtmak amacıyla tasarlanmıştır. Öğrenciler veri analizi için gereken temel yazılım ve yazılım paketlerini kullanmayı öğreneceklerdir. |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Derse giriş, Veri Tipleri, Veriyi düzenlemek |
| 2 | R ve RStudio Programının Yüklenmesi ve Kaynaklar |
| 3 | R Programında Veri Tipleri |
| 4 | R Veri Oluşturma |
| 5 | Veri Özetleri |
| 6 | Veri Özetleri ve Özellikleri |
| 7 | Farklı Veri Tipleri ile Programlama |
| 8 | Matrisler |
| 9 | R kullanarak veri girişi, temel veri manipülasyonları |
| 10 | Matriks İşlemleri ve Uygulamaları |
| 11 | R kullanarak temel veri analizi |
| 12 | R kullanarak temel veri analizi |
| 13 | Grafikler |
| 14 | Grafikler |
| |
| Kaynaklar: |
| Wickham, H., Çetinkaya-Rundel, M., & Grolemund, G. (2023). R for data science. O'Reilly Media, Inc..
|
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| Peng, R. D. (2016). R programming for data science (pp. 86-181). Victoria, BC, Canada: Leanpub.
Mike McGrath, R for Data Analysis, Easy Steps Limited, (2018), 978-1-84078-795-5 |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Dersler örnek problemler ve durum çalışmaları ile desteklenerek öğrencilerin uygulamalara daha iyi hakim olmaları sağlanacaktır |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Final Sınavı | 1 | %30 |
| Ödev | 5 | %25 |
| Class Participation | 1 | %20 |
| Project | 1 | %25 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |