| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Veri Analizi ve Görüntüleme | BYM4102 | 3 | 4 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz |
|---|
| Dersin Dili | İngilizce |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli @ Biyomühendislik Lisans Programı (%100 İngilizce) |
| Ders Kategorisi | Temel Meslek Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | Biyomühendislik Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | |
| Dersi Veren(ler) | |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Günümüzde, hızla gelişen teknoloji beraberinde karmaşık ve çok veri üretmektedir. Dersimizde gösterilen yazılımlar ile bu karmaşık verilerin kolaylıkla işlenmesi, analiz edilmesi ve görselleşmesi için gerekli olan bilgiler öğrenilecektir. |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Biyolojik ve mühendislik verilerinin R programlama dili yardımıyla incelenmesi ve işlenmesi, veritabanlarında depolanmasi ve sorgulanması, görselleştirme yardımıyla karmaşık verilerin anlamlandırılması. Basit modelleme teknikleri ile verilerin modellenmesi |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- R programlama dilinde analiz yapabilir hale gelir
- Büyük ve karmaşik dosyaları kolayca işler hale gelir
- Veri depolama konusunda klasik ve modern uygulamaları öğrenir
- Basit ve kompleks görüntüleme tekniklerini ve uygulamalarını öğrenir
- Verilerden modelleme yapabilir hale gelir
Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi
| DÖÇ-1 | DÖÇ-2 | DÖÇ-3 | DÖÇ-4 | DÖÇ-5 |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | R programa dili tanıtım | Ders Kitabi1 |
| 2 | Rstudio IDE ortamının tanıtımı | Ders Kitabi1 |
| 3 | Dosya veya veri okuma | Ders Kitabi1 |
| 4 | Veri işleme - dplyr | Ders Kitabi1 |
| 5 | Veri işleme - gruplama | Ders Kitabi1 |
| 6 | Veri işleme - pipe operatörü | Ders Kitabi1 |
| 7 | Ggplot2 ile veri görüntüleme | Ders Kitabi1 |
| 8 | Ara Sınav 1 | |
| 9 | Ara sınav | Ders Kitabi1 |
| 10 | Yazı işleme (Text mining) | Ders Kitabi1 |
| 11 | Makine öğrenmesi - Supervised | Ders Kitabi1 |
| 12 | Makine öğrenmesi - Unsupervised | Ders Kitabi1 |
| 13 | Büyük veri işleme | Ders Kitabi1 |
| 14 | Biyolojik veri işleme | Ders Kitabi1 |
| 15 | Gnuplot ile heatmap çizimi | Ders Kitabi1 |
| 16 | Final |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | 1 | 5 |
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | 2 | 10 |
| Ödev | 1 | 5 |
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | ||
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 40 |
| Final | 1 | 40 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 13 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 13 | 4 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | 1 | 8 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | |||
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 15 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 15 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
