DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U+L (saat/hafta) | Türü (Z / S) | Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Görselleştirmeye Giriş | MIS 422 | Güz-Bahar | 03+00+00 | Seçmeli | 3 | 6 |
| Akademik Birim: | Yönetim Bilişim Sistemleri |
| Öğrenim Türü: | Örgün eğitim |
| Ön Koşullar | Yok |
| Öğrenim Dili: | İngilizce |
| Dersin Düzeyi: | Lisans |
| Dersin Koordinatörü: | Fatih Yetkin |
| Dersin Amacı: | Veri görselleştirmesinin temelleri ile ilgili giriş yapılır. Temel istatistiki yöntemler ve programlama kullanılmaktadır. Gerçek hayattan gelen yüksek boyutlu verileri anlamak için görselleştirme araçlarının nasıl kullanılabileceği gösterilir. |
| Dersin İçeriği: | • Temel Veri Analizi • Temel İstatistik • R dili ve görselleştirme araçları • Ggplot2 kitaplığı • Python dili ve görselleştirme araçları • Matplotlib kitaplığı |
| Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ): |
|
| Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri | Ders, Lab çalışmaları, ödev, kısasınav, ara ve final sınavları |
HAFTALIK PROGRAM
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Giriş | Önerilen kaynakları okumak |
| 2 | Temel Görselleştirme Teknikleri | Önerilen kaynakları okumak |
| 3 | Temel İstatistik | Önerilen kaynakları okumak |
| 4 | R dili ile temel istatistik | Önerilen kaynakları okumak |
| 5 | R dili görselleştirme araçları | Önerilen kaynakları okumak |
| 6 | R kitaplıkları: ggplot2 | Önerilen kaynakları okumak |
| 7 | Ggplot2 kitaplığı | Önerilen kaynakları okumak |
| 8 | Ggplot2 kitaplığı | Önerilen kaynakları okumak |
| 9 | Büyük veri ile çalışmak -Boyut indirgeme | Önerilen kaynakları okumak |
| 10 | Python diline giriş | Önerilen kaynakları okumak |
| 11 | Matplotlib kitaplığı | Önerilen kaynakları okumak |
| 12 | Diğer görselleştirme araçları | Önerilen kaynakları okumak |
| 13 | Proje sunumları | Sunumların hazırlanması |
| 14 | Genel özet | Önerilen kaynakları okumak |
Kadir Has Üniversitesi'nde bir dönem 14 haftadır, 15. ve 16. hafta sınav haftalarıdır.
ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR
| Dersin belirli bir kitabı yoktur. Güncel ücretsiz erişime açık kaynaklar öğrencilere okuma olarak önerilecektir. |
DİĞER KAYNAKLAR
| MIT OpenCourseWare - YouTube |
DEĞERLENDİRME SİSTEMİ
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Sayı | Katkı Payı (%) |
|---|---|---|
| Katılım | 14 | 5 |
| Laboratuvar | 14 | 5 |
| Proje | 1 | 15 |
| Ödev | 2 | 10 |
| Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar | 3 | 25 |
| Final Sınavı | 1 | 40 |
| Total: | 35 | 100 |
İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 14 | 2 | 28 |
| Laboratuvar | 14 | 2 | 28 |
| Proje | 1 | 20 | 20 |
| Ödev | 2 | 6 | 12 |
| Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar | 3 | 14 | 42 |
| Final Sınavı | 1 | 20 | 20 |
| Toplam İş Yükü (saat): | 150 | ||
1 AKTS = 25 saatlik iş yükü
PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ
| # | PY1 | PY2 | PY3 | PY4 | PY5 | PY6 | PY7 | PY8 | PY9 | PY10 | PY11 |
| OC1 | |||||||||||
| OC2 | |||||||||||
| OC3 | |||||||||||
| OC4 | |||||||||||
| OC5 |
Katkı Düzeyi: 1 Düşük, 2 Orta, 3 Yüksek