TR EN

DATA ANALYTICS I COURSE IDENTIFICATION AND APPLICATION INFORMATION

Code Name of the Course Unit Semester In-Class Hours (T+P) Credit ECTS Credit
YBS317 DATA ANALYTICS I 5 3 3 8

WEEKLY COURSE CONTENTS AND STUDY MATERIALS FOR PRELIMINARY & FURTHER STUDY

Week Preparatory Topics(Subjects) Method
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 -