VERİ ANALİTİĞİ I DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ

Kodu	Dersin Adı	Yarıyıl	Süresi(T+U)	Kredisi	AKTS Kredisi
YBS317	VERİ ANALİTİĞİ I	5	3	3	8

DERS BİLGİLERİ
Dersin Öğretim Dili :	Türkçe
Dersin Düzeyi	LİSANS, TYY: + 6.Düzey, EQF-LLL: 6.Düzey, QF-EHEA: 1.Düzey
Dersin Türü	Zorunlu
Dersin Veriliş Şekli	-
Dersin Koordinatörü	Dr.Öğr.Üyesi DİDEM TETİK KÜÇÜKELÇİ
Dersi Veren Öğretim Üyesi/Öğretim Görevlisi	Dr.Öğr.Üyesi BEŞİR TOPALOĞLU-Doç.Dr. KENAN ORÇANLI
Ders Ön Koşulu	Yok

AMAÇ VE İÇERİK
Amaç:	Bu dersin amacı; öğrencileri veri toplamaya, tanımlamaya ve analiz etmeye ve işletme alanı ile ilgili kararlar almaları için ileri istatistiksel araçları kullanmaya hazırlamaktır. Ders kapsamında ağırlıklı olarak öngörüye dayalı veri madenciliği algoritmalarına yer verilecek ve R dili ile işletme uygulamaları yapılacaktır. Öğrencilere, sistematik yaklaşımla problem çözme ve proje geliştirme alışkanlıklarının kazandırılması amaçlanmaktadır.
İçerik:	Veri Madenciliği/Makine Öğrenmesi algoritmalarını içeren bu ders de kümeleme, naïve bayes,logistic regresyon, karar ağaçları gibi öngörüye dayalı algoritmalar ele alınacaktır. Ayrıca, bu ders algoritma ile ilgili R paketlerinin kullanılmasına ilişkin uygulamaları ve proje çalışmalarını içermektedir.

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI (Öğrenciler, bu dersi başarı ile tamamladıklarında aşağıda belirtilen bilgi, beceri ve/veya yetkinlikleri gösterirler.)
Veri giriş ve çıkışı için farklı dosya formatlarını kullanır. {use}
Açık kaynak kodlu bir platform olan R'da istatistiksel analizler yapar. {analysis}
Analiz edilen verinin doğruluğunu değerlendirir. {evaluate}
Kendi analiz tekniğini kendisi geliştirir. {develop}
Veri ayıklama ve veri indirgeme tekniklerini değerlendirir. {assess}

HAFTALIK DERS KONULARI VE ÖNGÖRÜLEN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
Hafta	Ön Hazırlık	Konular	Yöntem
1	-	Ders Bilgisi(Syllabus) ve Veri Analitiğine Giriş	Anlatım, Etkileşim, Uygulama
2	Literatür Araştırılır. Ödev 1 verilir.	Veri Analitiği için R Dili'ne Giriş	Anlatım, Etkileşim, Uygulama
3	Öğrenilen konular tekrarlanır, sorular çıkarılır. Ödev 1 teslim edilir ve Ödev 2 verilir	Veri Analitiği için R Dili Uygulamaları	Anlatım, Etkileşim, Uygulama
4	Öğrenilen konular tekrarlanır, sorular çıkarılır. Ödev 2 teslim edilir.	Veri Analitiği ve Bilgi Keşfi Süreci	Anlatım, Etkileşim, Uygulama
5	Öğrenilen konular tekrarlanır, sorular çıkarılır. Ödev 3 verilir.	R ile Görselleştirme	Anlatım, Etkileşim, Uygulama
6	Öğrenilen konular tekrarlanır, sorular çıkarılır. Ödev 3 teslim edilir.	Sınıflandırma ve Tahmin Başarısını Değerlendirme	Anlatım, Etkileşim, Uygulama
7	Öğrenilen konular tekrarlanır, sorular çıkarılır. Ödev 4 verilir.	Tanımsal Analitik ve Kümeleme (Denetimsiz Öğrenme)	Anlatım, Etkileşim, Uygulama
8	-	ARA SINAV	-
9	Ara sınav değerlendirmesi yapılır ve Ödev 4 teslim edilir. Dönem projesi verilir.	Öngörüye Dayalı Regresyon (Numeric) R ile Basit ve Çok Değişkenli Regresyon	Anlatım, Etkileşim, Uygulama
10	Birinci Vak'a çalışması verilir. Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi Temel Algoritmaları ve R Dili ile Uygulamaları, (Balaban & Kartal) Bölüm 4.1	Tahmin Analitiği (Denetimli Öğrenme): R ile k-En Yakın Komşu Algoritması	Anlatım, Etkileşim, Uygulama
11	Birinci Vak'a çalışması teslim edilir. İkinci Vak'a çalışması verilir. Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi Temel Algoritmaları ve R Dili ile Uygulamaları, (Balaban & Kartal) Bölüm 4.2	Tahmin Analitiği (Denetimli Öğrenme): R ile Basit(Naive)Bayes Sınıflandırıcı	Anlatım, Etkileşim, Uygulama
12	İkinci Vak'a çalışması teslim edilir. Üçüncü Vak'a çalışması verilir. Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi Temel Algoritmaları ve R Dili ile Uygulamaları, (Balaban & Kartal) Bölüm 4.3	Tahmin Analitiği (Denetimli Öğrenme): R ile Logistic Regresyon	Anlatım, Etkileşim, Uygulama
13	Üçüncü Vak'a çalışması teslim edilir.	Tahmin Analitiği (Denetimli Öğrenme): R ile Karar Ağaçları	Anlatım, Etkileşim, Uygulama
14	Öğrenilen konular tekrarlanır, sorular çıkarılır.	Tahmin Analitiği (Denetimli Öğrenme): R ile Yapay Sinir Ağları	Anlatım, Etkileşim, Uygulama
15	Final Projesi için ön hazırlık çalışma yapılır	Final projeleri hakkında sorular cevaplandırılır.	-
16	-	FİNAL	-
17	-	FİNAL	-

KAYNAKLAR
M. Erdal Balaban & Elif Kartal, “Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi, Temel Algoritmaları ve R Dili ile Uygulamaları”, İkinci Baskı, Çağlayan Yayınevi, 2018. http://www.caglayan.com/urundetay/621387/Veri-Madenciligi-ve-Makine-Ogrenmesi-Temel-Algoritmalari-ve-R-Dili-ile-Uygulamal-9789754361353#sthash.d3l4FhHc.dpbs
R for Everyone: Advanced Analytics and Graphics, 2nd Edition, Pearson Global Edition. Author: Jared P. Lander (https://www.jaredlander.com/about/ ) https://www.homerbooks.com/urun/r-for-everyone-advanced-analytics-and-graphics

ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME
Yarıyıl İçi Yapılan Çalışmaların Ölçme ve Değerlendirmesi	Etkinlik Sayısı	Katkı Yüzdesi	Açıklama

(0) Etkisiz	(1) En Düşük	(2) Düşük	(3) Orta	(4) İyi	(5) Çok İyi
0	1	2	3	4	5

BİLGİ
Kuramsal
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Yönetim ve bilişim kavramlarını tanımlar.						5
2	Verilerden elde ettiği yeni bilginin doğruluğunu, güvenilirliğini ve geçerliliğini analiz eder.						5

BİLGİ
Olgusal
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Elde ettiği veriyi raporlaştırır.						5
2	Alanında yazılım ve proje hazırlar.						5

BECERİLER
Bilişsel
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Süreçler ile ilgili veri analizinde uygun kaynakları kullanır.						5
2	İş süreçlerinin analizini yapar.					4

BECERİLER
Uygulamalı
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Bir takımın üyesi olarak proje yürütür.					4
2	Proje veya iş akışlarında konuya uygun olarak materyal, teknik ve analizleri uygular.						5

YETKİNLİKLER
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Gerek bireysel gerek takım çalışmalarında sonuç odaklı olarak sorumluluğunu yerine getirir.						5

YETKİNLİKLER
Öğrenme Yetkinliği
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Alanıyla ilgili neyi bilip neyi bilmediğini fark eder.						5
2	Öğrenmeyi öğrenme yaklaşımı ile teorik bilgiyi gerçek hayatta uyarlar.						5
3	Araştırmalarında yenilikçi bir yaklaşımla farklı yöntem ve teknikleri uygular.						5

YETKİNLİKLER
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Gönüllülük ve toplumsal sorumluluk esasına dayalı projelerde elde ettiği sonuçları alanında uygular.						5
2	Çalışma arkadaşları ve meslektaşları ile sağlıklı iletişim kurar.					4
3	Analizlerini ve elde ettiği sonuçları meslektaşları ile paylaşır.					4
4	Yabancı dil yetkinliği ile uluslararası düzeyde meslektaşları ile iş birliği kurar.				3

YETKİNLİKLER
Alana Özgü Yetkinlik
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Verilerin toplanması, analizi ve raporlanması noktasında etik değerlere uygun davranır.						5
2	İş süreçlerinin ve sistemlerin tasarımına kaliteden ödün vermeden sürece katılır.						5
3	İçinde bulunduğu meslek dalında sürdürülebilirliğin devamı için diğer çalışanlarla iş birliği kurar.					4

DERSİN İŞ YÜKÜ VE AKTS KREDİSİ
Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri İş Yükü
Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri	Etkinlik(hafta sayısı)	Süresi(saat sayısı)	Toplam İş Yükü
Ders	14	3	42
Derse Ön Hazırlık ve Ders Sonrası Pekiştirme	13	3	39
Arazi Çalışması	0	0	0
Grup Çalışması / Ödevi	13	2	26
Laboratuvar	0	0	0
Okuma	14	1	14
Ödev	13	2	26
Proje Hazırlama	1	23	23
Seminer	0	0	0
Staj	0	0	0
Teknik Gezi	0	0	0
Web Tab. Öğrenme	0	0	0
Uygulama	0	0	0
Yerinde Uygulama	0	0	0
Mesleki Faaliyet	0	0	0
Sosyal Faaliyet	0	0	0
Tez Hazırlama	0	0	0
Alan Çalışması	0	0	0
Rapor Yazma	1	10	10
Final Sınavı	1	1	1
Final Sınavı Hazırlığı	1	14	14
Ara Sınav	1	1	1
Ara Sınav Hazırlığı	1	7	7
Kısa Sınav	0	0	0
Kısa Sınav Hazırlığı	0	0	0
TOPLAM	73	0	203