BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE, TEZSİZ) | |||||
| Yüksek Lisans | TYYÇ: 7. Düzey | QF-EHEA: 2. Düzey | EQF-LLL: 7. Düzey | ||
Ders Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| EEE5022 | Uygulamalı İstatistik | Güz | 3 | 0 | 3 | 9 |
| Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
Temel Bilgiler
| Öğretim Dili: | English |
| Dersin Türü: | Departmental Elective |
| Dersin Seviyesi: | LİSANSÜSTÜ |
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü: | Doç. Dr. SAEID KARAMZADEH |
| Dersi Veren(ler): |
Prof. Dr. SELİM ZAİM |
| Opsiyonel Program Bileşenleri: | yok.......... |
| Dersin Amacı: | Bu ders istatistik temel konuları tanıtır ve endüstriyel, tıbbi, mali, enerji ve benzer türde çok büyük boyutlu veri kümeleri için uygulamalarını gerçekleştirerek anlamlı istatistiksel sonuçlar çıkarmayı uygular. Bu ders istatististiki yöntemler ve uygulamaları konusunda kayda değer bir arka planı olmayan lisansüstü öğrencileri içindir. Uygulamaları açık kaynak istatistiksel yazılım olan R üzerinde yapılacaktır. Bu programlama dilini kullanmak için temel bilgiler işlenecektir. |
Öğrenme Kazanımları
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; I. İstatistik temel terimlerini belirlemek. II. İstatistikte kullanılan temel yöntemleri ve programlama araçlarını kullanmak ve değişik mühendislik alanlarına uygulama becerisi kazanmak. III. Veri ve ilişkileri keşfetme yeteneği kazandırma. IV. İstatistiki veri içeren sorunlar için hipotez testi gerçekleştirme yeteneği kazandırma. V. İstatistiki veriler üzerinde istatistiksel çıkarsama yapma. |
Dersin İçeriği
| Konular şunlardır: R programlamaya giriş , Örnekleme, Veri Arama, İlişkileri keşfetmek, Olasılık, Rassal Değişkenler ve Olasılık Dağılımları, Tahmin, Hipotez Testleri, İstatistiksel Çıkarım, Çoklu Test Düzeltme, ANOVA, Kategorik Değişkenler analizi, regresyon analizi, Bayes Analizi, Sağkalım analizi, fazla temsil analizi, Meta analizi. |
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Giriş | |
| 2) | R İstatistiksel programlamaya giriş | |
| 3) | Dönem projesi | |
| 4) | R ile veri keşfi | |
| 5) | İlişkileri özetleme ve görselleme | |
| 6) | Olasılık ve Rasgele Değişkenler | |
| 7) | Veri kümelerinde kestirim | |
| 8) | Değişik mühendislik uygulamaları için Hipotez Testleri | |
| 9) | Çeşitli alanlardaki büyük veri setleri üzerinden istatistiksel çıkarım | |
| 10) | ANOVA | |
| 11) | Kategorik Değişkenler Analizi | |
| 12) | Regresyon ve Bayes Analizi | |
| 13) | Sağkalım analizi | |
| 14) | Fazla temsil analizi |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | Principles of Applied Statistics (Paperback), by D. R. Cox, Christl A. Donnelly 2011 ISBN-10: 1107644453 | ISBN-13: 978-1107644458 |
| Diğer Kaynaklar: | Introductory Statistics with R Peter Dalgaard 2011 ISBN 978-0-387-79053-4 |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Projeler | 1 | % 30 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 30 |
| Final | 1 | % 40 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 30 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 70 | |
| Toplam | % 100 | |
AKTS / İş Yükü Tablosu
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 42 |
| Proje | 1 | 30 |
| Ara Sınavlar | 1 | 40 |
| Final | 1 | 50 |
| Toplam İş Yükü | 204 | |
Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | İleri düzey Bilgisayar Mühendisliği kavramlarını tanımlamak ve uygulamak | |
| 2) | Gelişmiş mühendislik problemlerini formüle edip çözmek | |
| 3) | İleri düzey matematik, fen ve mühendislik bilgisi gerçek promlemler üzerinde uygulamak. | |
| 4) | Araştırma projesi doğrultusunda literatürü dikkatlice gözden geçirip, kendi sonuçları ile önceki literatür arasında bağlantı kurmak | |
| 5) | Mühendislik alanındaki bilimsel araştırmaları yorumlayıp analiz etmek ve çalışma alanındaki bilgileri kullanmak | |
| 6) | Disiplinlerarası etkileşim bulunan araştırma takımlarında etkin şekilde çalışmak | |
| 7) | Bilimsel bilgiye ulaşmak | |
| 8) | Mevcut bilgiyi geliştirme yöntemleri bulmak | |
| 9) | Araştırma konusu ile ilgili fikir ve bulgularını sözlü ve yazılı olarak etkin şekilde ifade edebilmek | |
| 10) | Araştırma bulgularını seminer ve konferanslarda savunabilmek | |
| 11) | İlerleme raporlarını yayınlanmış doküman, tez, makalelere dayandırarak yazmak | |
| 12) | Profesyonel ve etik davranış sorumluluğu sergilemek | |
| 13) | Yeni profesyonel uygulamalar ve yetileri yorumlamak için farkındalık geliştirmek |