LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ

Uygulamalı Matematik ve İstatistik (Doktora)

MATH 658 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı
İleri Veri Analizi
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
MATH 658
Güz/Bahar
3
0
3
5

Ön-Koşul(lar)
Yok
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Seçmeli
Dersin Düzeyi
Doktora
Dersin Veriliş Şekli -
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri -
Dersin Koordinatörü -
Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı(ları)
Dersin Amacı Bu dersin temel amacı veri analizi yöntemleri hakkında temel bilgiler vermek ve bu yöntemleri istatistiksel yazılım programları yardımı ile kullanabilmektir. Ders kapsamında temel istatistiksel yaklaşımların yanında modelleme üzerinde durulması hedeflenmektedir
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Verileri tanımlayabilmek ve özetleyebilmek için grafik yöntemleri ve sayısal yöntemleri kullanabilirler
  • Değişkenler arasındaki ilişkileri analiz edebilirler
  • Değişkenler arasındaki ilişkileri ve regresyon modellerini analiz edebilirler
  • Kitle ortalamalarını karşılaştırabilir
  • Bir kitleye ilişkin hipotez testleri oluşturabilir
  • Veri Madenciliği ile ilgili kavramları anlayabilir ve basit sınıflama yöntemlerini kullanabilirler.
Ders Tanımı Dersin temel konuları: verileri tanımlayabilmek için grafiksel ve sayısal yöntemler, istatistiksel modellerin kullanılması, model varsayımlarını istatistiksel yöntemler kullanarak kontrol etmek, hipotezleri test edebilmektir. Veri Madenciliğinin temel kavramları.

 



Dersin Kategorisi

Temel Ders
Uzmanlık/Alan Dersleri
X
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Veri Analizine Giriş Bölüm 1: Introduction to Statistics, Random Data and Software Tools SPSS and R
2 Verileri tanımlamak için grafik yöntemler Bölüm 2: Presenting and Summarising the Data; Graphics using SPSS
3 Verileri tanımlamak için sayısal yöntemler Bölüm 2: Presenting and Summarising the Data; Data Analysis using SPSS
4 Farklı değişkenler arasındaki ilişkiler Bölüm 2: Data Analysis and Graphics using SPSS
5 İstatistiksel Modeller Bölüm 3: Estimating Data Parameters using SPSS
6 Tek örneklem testi Bölüm 4 Parametric Tests of Hypotheses using SPSS
7 İki örneklem testi Bölüm 4: Parametric Tests of Hypotheses using SPSS
8 Varyans analizi Bölüm 4: Parametric Tests of Hypotheses using SPSS
9 Varyans analizi Bölüm 4: Parametric Tests of Hypotheses using SPSS
10 Doğrusal Regresyon modelleri Bölüm 7: Regression with a single predictor using SPSS
11 Doğrusal Regresyon modelleri Bölüm 7: Regression with a multiple predictor using SPSS
12 Parametrik olmayan Testler Field, A. (2012). Discovering statistics using SPSS (4th ed). London: Sage.
13 Parametrik olmayan Testler Field, A. (2012). Discovering statistics using SPSS (4th ed). London: Sage.
14 Veri Madenciliğinin Temelleri J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques, Second Edition, 2nd ed. Morgan Kaufmann, 2006
15 Dönemin gözden geçirilmesi  
16 Dönemin gözden geçirilmesi  

 

Ders Kitabı Ders notları; Field, A. (2012). Discovering statistics using SPSS (4th ed). London: Sage.
Önerilen Okumalar/Materyaller Applied Statistics Using SPSS, STATISTICA, MATLAB and R, Joaquim P. Marques de Sá, Springer, 2007 ISBN 978-3-540-71971-7 J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques, Second Edition, 2nd ed. Morgan Kaufmann, 2006

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Katkı Payı %
Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
1
10
Proje
1
20
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav
1
30
Final Sınavı
1
40
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
3
60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
1
40
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Süre (Saat) İş Yükü
Teorik Ders Saati
(Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)
16
3
48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati
(Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)
16
0
Sınıf Dışı Ders Çalışması
12
2
24
Arazi Çalışması
0
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
0
Portfolyo
0
Ödev
0
Sunum / Jüri Önünde Sunum
1
16
16
Proje
1
20
20
Seminer/Çalıştay
0
Sözlü Sınav
0
Ara Sınavlar
1
20
20
Final Sınavı
1
30
30
    Toplam
158

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1

Yüksek lisans düzeyi yeterliliklerine dayalı olarak, teorik matematik ve istatistik kuramları ve uygulamalarına ilişkin bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirmek, , derinleştirmek ve alanına yenilik getirecek özgün tanımlara ulaştırmak,

X
2

Matematik ve İstatistikte orijinal, bağımsız ve kritik düşünme yeteneklerine sahip olmak ve teorik kavramlar geliştirebilmek,

X
3

Matematik ve İstatistikteki problemleri tanıyabilme ve doğrulayabilme yeteneğine sahip olmak,

X
4

Disiplinlerarası yaklaşımla, teorik ve uygulamalı matematik ve istatistik yöntemlerini yeni problemlerin analiz ve çözümümde uygulayabilmek ve uygulama konusunda kendi potansiyellerini keşfedebilmek,

X
5

Uygulamalı Matematiğin ve istatistiğin kullanıldığı hemen her alanda, uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilmek, sonuçlandırıp, raporlayabilmek,

X
6

Uygulamalı Matematik ve İstatistik alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilmek, yenileyebilmek, ve karmaşık düşüncelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapabilmek,

X
7

Uygulamalı Matematik ve İstatistik alanında analizlerini ve önerdiği yöntemleri, uzman kişilere, bilimsel nitelikte aktarabilmek,

X
8

Ulusal ve uluslararası (İngilizce) akademik kaynakları etkin bir şekilde kullanabilmek ve bilgi birikimini güncel tutabilmek, yurtiçi ve yurtdışı meslektaşlarıyla rahat bir şekilde iletişim kurabilmek, periyodik litaretürü takip edebilmek, alanındaki ve alan dışındaki bilimsel toplantılara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli biçimde aktarımda bulunabilmek,

X
9

Uygulamalı Matematik ve İstatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olmak ve en az ikisini etkin şekilde kullanabilmek,

X
10

Uygulamalı Matematik ve İstatistik alanlarında bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri tanıtarak, yaşadığı toplumun bilgi toplumu olma ve bunu sürdürebilme sürecine katkıda bulunmak,

X
11

Evrensel anlamda birikimli ve duyarlı olarak tüm süreçleri etkin şekilde değerlendirebilmek, karşılaştığı toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunların çözümüne katkıda bulunup ve bu değerlerin gelişimini desteklemek,

X
12

Soyut düşünce yapısına hakim olarak, somut olaylara bağlayabilmek ve çözümleri taşıyabilmek, deney tasarlayıp veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları incelemek ve yorumlamak,

X
13

Matematik ve istatistiğn kullanıldığı sistem ve konularla ilgili strateji, politika ve planlar geliştirebilmek ve elde edilen sonuçları yorumlayıp geliştirebilmek,

X
14

Matematik ve İstatistik bilinmlerinin gelişmesinde ve kaynaşmasında  yer alan önemli kişileri, olay ve olguları, diğer bilim dallarının gelişmesindeki etkileri açısından değerlendirebilmek, tartışabilmek, inceleyebilmek,

X
15

Uygulamalı Matematik  ve İstatistik alanında bireysel veya ekip olarak bir bilimsel çalışmayı sürdürmek, bağımsız çalışmanın ilgili tüm aşamalarında etkili olmak, karar verme sürecine katılmak, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapmak ve yürütmek.

X

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest

 


İzmir Ekonomi Üniversitesi
izto logo
İzmir Ticaret Odası Eğitim ve Sağlık Vakfı
kuruluşudur.
ieu logo

Sakarya Caddesi No:156
35330 Balçova - İzmir / TÜRKİYE

kampus izmir

Bizi Takip edin

İEU © Tüm hakları saklıdır.