| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Bilgi Teknolojilerinde Uygulamalı İstatistikler | IT 555 | | | 3 + 0 | 3 | 7,50 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. BT projelerindeki verileri analiz etmek için istatistiksel yöntemleri uygular. |
| 2. Analizleri yürütmek ve sonuçları yorumlamak için istatistiksel yazılımı kullanır. |
| 3. Bu tür analizlerden sonuç çıkarmak için standart istatistiksel çıkarım prosedürlerini uygular. |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Bu ders istatistiksel yöntemlerin ve bunların Bilgi Teknolojileri alanındaki uygulamalarının kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlar. Temelden ileri düzey istatistiksel teknikleri, veri analizini ve sonuçların istatistiksel yazılım kullanılarak yorumlanmasını kapsar. |
| |
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:
Öğrenciler ödevler ve projeler dahil olmak üzere ders çalışmalarını desteklemek için üretken AI araçlarını kullanmaya teşvik edilir. Bu araçlar teorik kavramları analiz etmeye, pratik sonuçları değerlendirmeye ve problem çözme becerilerini geliştirmeye yardımcı olabilir. Ancak, bağımsız çalışmaların yerine geçen araçlar olarak değil, araçlar olarak görülmelidirler. Öğrenciler, AI tarafından üretilen içeriği eleştirel bir şekilde değerlendirmelidir, çünkü bu tür araçlar yanıltıcı bilgiler üretebilir veya var olmayan kaynaklara atıfta bulunabilir. |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | BT de Uygulamalı İstatistiğe Giriş |
| 2 | Tanımlayıcı istatistikler |
| 3 | Olasılık ve Dağılımlar |
| 4 | Çıkarımsal istatistik |
| 5 | Regresyon analizi |
| 6 | Zaman Serisi Analizi ve Tahmini |
| 7 | Çok Değişkenli İstatistikler |
| |
| Kaynaklar: |
| "Applied Statistics for Engineers and Scientists" , Jay L. Devore and Nicholas R. Farnum |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| "Discovering Statistics Using R" Andy Field, Jeremy Miles, and Zoë Field |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Öğrenciler veri kümelerini analiz etmek ve derslerde öğrenilen istatistiksel yöntemleri uygulamak için istatistiksel yazılımları (örn. R) kullanabilirler. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ara Sınav | 1 | %30 |
| Final Sınavı | 1 | %30 |
| Ödev | 4 | %40 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |
| |