| Amaç: |
Bu dersin amacı, öğrencilerin veri analitiğine ilişkin temel kavramları öğrenmelerini; veriyi toplama, düzenleme, temizleme, analiz etme, görselleştirme ve yorumlama süreçlerini uygulayabilmelerini sağlamaktır. Ders kapsamında öğrencilerin nicel verilerle çalışma becerisi kazanmaları, farklı veri türlerini tanımaları, temel istatistiksel analizleri kullanabilmeleri ve elde edilen bulguları anlamlı sonuçlara dönüştürebilmeleri hedeflenmektedir. Ayrıca öğrencilerin karar alma süreçlerinde veriye dayalı düşünme becerisi geliştirmeleri ve analiz sonuçlarını açık, anlaşılır ve etkili biçimde raporlayabilmeleri amaçlanmaktadır.
**Dersin İçeriği:**
Bu derste veri analitiğinin temel kavramları, veri türleri, veri toplama yöntemleri, veri temizleme, veri düzenleme ve ön işleme süreçleri ele alınır. Betimsel istatistikler, frekans dağılımları, çapraz tablolar, ortalama, medyan, standart sapma gibi temel ölçütler incelenir. Veri görselleştirme kapsamında tablo, grafik ve görsel sunum teknikleri değerlendirilir. Ders kapsamında temel analiz yaklaşımları, değişkenler arası ilişki kurma, verilerin yorumlanması, bulguların raporlanması ve karar destek süreçlerinde kullanılması uygulamalı olarak işlenir. Ayrıca büyük veri, veri madenciliği, temel makine öğrenmesi yaklaşımları, veri etiği, gizlilik ve güvenilirlik konuları ders kapsamında değerlendirilir. Ders, örnek veri setleri üzerinden yapılan analiz uygulamaları ve raporlama çalışmalarıyla desteklenir. |
| İçerik: |
Bu derste veri analitiğinin temel kavramları, veri türleri, veri toplama yöntemleri, veri temizleme, veri düzenleme ve ön işleme süreçleri ele alınır. Betimsel istatistikler, frekans dağılımları, çapraz tablolar, ortalama, medyan, standart sapma gibi temel ölçütler incelenir. Veri görselleştirme kapsamında tablo, grafik ve görsel sunum teknikleri değerlendirilir. Ders kapsamında temel analiz yaklaşımları, değişkenler arası ilişki kurma, verilerin yorumlanması, bulguların raporlanması ve karar destek süreçlerinde kullanılması uygulamalı olarak işlenir. Ayrıca büyük veri, veri madenciliği, temel makine öğrenmesi yaklaşımları, veri etiği, gizlilik ve güvenilirlik konuları ders kapsamında değerlendirilir. Ders, örnek veri setleri üzerinden yapılan analiz uygulamaları ve raporlama çalışmalarıyla desteklenir. |