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 SÜREYYA İMRE BIYIKLI
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 ile R Programlama Dili'ne Giriş	Anlatım, Etkileşim, Uygulama
2	Literatür Araştırılır. Ödev 1 verilir.	R Programlama Dili'nde Temel Veri Yapıları	Anlatım, Etkileşim, Uygulama
3	Öğrenilen konular tekrarlanır, sorular çıkarılır. Ödev 1 teslim edilir ve Ödev 2 verilir	R Programlama Dili'nde Fonksiyonlar, Kontrol İfadeleri ve Döngüler	Anlatım, Etkileşim, Uygulama
4	Öğrenilen konular tekrarlanır, sorular çıkarılır. Ödev 2 teslim edilir.	R ile Eksik Veri ve Dosya İşlemleri, Veri Süzme ve Manipülasyonu, Çapraz Doğrulama, Standardizasyon ve Normalizasyon İşlemleri	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.	R ile Basit ve Çok Değişkenli Regresyon	Anlatım, Etkileşim, Uygulama
7	Öğrenilen konular tekrarlanır, sorular çıkarılır. Ödev 4 verilir.	Polinom Doğrusal Regresyon Analizi, Doğrusal Olmayan Regresyon Analizi	Anlatım, Etkileşim, Uygulama
8	-	ARA SINAV	-
9	Ara sınav değerlendirmesi yapılır ve Ödev 4 teslim edilir. Dönem projesi verilir.	Destek Vektör Makinesi Regresyon Analizi	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	Logistic Regresyon	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	Basit(Naive)Bayes Sınıflandırma Algoritması	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	K-En Yakın Komşu Algoritması	Anlatım, Etkileşim, Uygulama
13	Üçüncü Vak'a çalışması teslim edilir.	Regresyon Ağaçları ve Sınıflandırma Ağaçları	Anlatım, Etkileşim, Uygulama
14	Öğrenilen konular tekrarlanır, sorular çıkarılır.	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

KNOWLEDGE
Theoretical
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Define concepts such as management, manager and leader.						5
2	Analyze the accuracy, reliability and validity of the new information obtained from the data.						5

KNOWLEDGE
Factual
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Report the obtained data.						5
2	Prepare software and projects related with the field.						5

SKILLS
Cognitive
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Use the appropriate resources for data analysis related with the field.						5
2	Analyze the work processes.					4

SKILLS
Practical
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Manage projects as part of a team.					4
2	Apply the material, techniques and analyzes in relation with the subject for project and work flows.						5

OCCUPATIONAL
Autonomy & Responsibility
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Fulfill responsibility with a focus on result in individual and team studies.						5

OCCUPATIONAL
Learning to Learn
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Recognizes what he/she knows about his/her field or not.						5
2	Act the theoretical knowledge in real life with learning to learn approach.						5
3	Apply different methods and techniques with an innovative approach in his/her research.						5

OCCUPATIONAL
Communication & Social
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Apply the results obtained in accordance with voluntarism and social responsibility projects.						5
2	Establish a healthy contact with colleagues					4
3	Share the analyzes and obtained results with colleagues.					4
4	Cooperate with colleagues at international level with the help of foreign language competency.				3

OCCUPATIONAL
Occupational and/or Vocational
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Behave in accordance with ethical values regarding the collection, analysis and reporting of data.						5
2	Participate the design of work processes and systems with full quality.						5
3	Cooperate with other employees for the continuation of sustainability in the profession.					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