| BÜYÜK VERİ ANALİTİĞİ VE YÖNETİMİ (İNGİLİZCE, TEZSİZ) | |||||
| Yüksek Lisans | TYYÇ: 7. Düzey | QF-EHEA: 2. Düzey | EQF-LLL: 7. Düzey | ||
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| INE6150 | Deney Tasarımı | Güz | 3 | 0 | 3 | 8 |
| Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
| Öğretim Dili: | İngilizce |
| Dersin Türü: | Departmental Elective |
| Dersin Seviyesi: | LİSANSÜSTÜ |
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü: | |
| Opsiyonel Program Bileşenleri: | Yok |
| Dersin Amacı: | Mühendislik çalışmalarında en çok kullanılan deneyleri tanıtmak; bunların oluşturulması, uygulanması ve geçerliliği için gereken fikir, prensip ve varsayımları tartışmak ve çıkan sonuçları analiz etmektir. |
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; I. Sabit ve rassal faktörler arasındaki farkı tanımlar. II. Tam rassal tasarım ve rassal bloklar arasındaki farkı tanır. III. Faktöriyel tasarım yöntemini kullanarak bir çok faktör içeren deneyleri tasarlar ve yürütür. IV. Deneylerden çıkan veriyi analiz etmek için ANOVA'yı kullanır. V. Ana etki ve ortak etkileşimleri analiz eder ve yorumlar. VI. Rassal bütün blok tasarımı içeren deneyleri tasarlar ve yürütür. VII. Kesirli faktöriyel tasarımları içeren deneyler tasarlar ve yürütür. VIII. Artık analizi ile modelin uygunlğunu değerlendirir. IX. Güç analizi uygular ve bir tasarım için gereken örneklem büyüklüğünü hesaplar. |
| Randomizasyon, replikasyon, bloklama, transformasyon, sabit ve rastgele etkili modeller, tek faktor deneyleri (analysis of variance), Latin squares, faktöriyel tasarım, kısmi faktöriyel tasarım. |
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Deney tasarımına giriş | |
| 2) | Temel istatistiksel yöntemler | |
| 3) | Temel istatistiksel yöntemler | |
| 4) | Varyans analizi | |
| 6) | Varyans analizi | |
| 7) | Rassal blok tasarımı | |
| 8) | Rassal blok tasarımı | |
| 9) | Ara sınav | |
| 10) | Faktöriyel deneyler | |
| 11) | Faktöriyel deneyler | |
| 12) | İki-seviyeli kesirli faktöriyel tasarım | |
| 13) | İki-seviyeli kesirli faktöriyel tasarım | |
| 14) | Proje sunumları |
| Ders Notları / Kitaplar: | Douglas C. Montgomery, 2012. Design and Analysis of Experiments, John Wiley & Sons, 8th Edition |
| Diğer Kaynaklar: | N.A. |
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Ödev | 4 | % 10 |
| Projeler | 1 | % 20 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 30 |
| Final | 1 | % 40 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 40 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 60 | |
| Toplam | % 100 | |
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 28 |
| Sunum / Seminer | 1 | 10 |
| Proje | 4 | 40 |
| Ödevler | 4 | 40 |
| Ara Sınavlar | 1 | 15 |
| Final | 1 | 20 |
| Toplam İş Yükü | 195 | |
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Bilimsel literatürü takip eder, eleştirel biçimde analiz eder ve mühendislik problemlerinin çözümünde etkin biçimde kullanır. | |
| 2) | Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi ile ilgili özgün projeler tasarlar, planlar, uygular ve yönetir. | |
| 3) | Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi ile ilgili çalışmaları bağımsız olarak yürütür, bilimsel sorumluluk alır ve elde edilen sonuçları eleştirel bir bakış açısıyla değerlendirir. | |
| 4) | Yaptığı araştırma ve projelerin sonuçlarını akademik standartlara uygun biçimde yazılı, sözlü ve görsel olarak etkili bir şekilde sunar. | |
| 5) | Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi alanıyla ilgili uzmanlık gerektiren konularda bağımsız araştırma yapar, özgün düşünce geliştirir ve bu bilgileri uygulamaya aktarır. | |
| 6) | Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi alanına özgü ileri düzey kuramsal ve uygulamalı bilgileri etkin bir biçimde kullanır. | |
| 7) | Mesleki, bilimsel ve etik değerlere uygun hareket eder; mühendislik uygulamalarının toplumsal, çevresel ve etik etkilerini gözeterek sorumluluk alır. |