Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Çok Değişkenli Veri AnaliziBLM512037.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği ABD Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezsiz)
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimBilgisayar Mühendisliği Bölümü
Dersin Koordinatörü
Dersi Veren(ler)
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıÇok değişkenli veri analizi çok boyutlu verileri analiz etme ve anlama ile ilgilenmektedir. Sosyal ve fiziksel olayların açıklama için verilerin toplanması ve analiz edilmesi gerekmektedir. Uygulamalı istatistik dersi olarak düşünülen bu ders çok değişkenli istatistiksel konuların uygulama tabanlı bir şekilde öğretilmesi amaçlanmaktadır. Bunun için derste yapılacak örnekler ile tekniklerin pratikte nasıl kullanılacağı öğretilerek hedeflenen amaçlara ulaşılacaktır.
Dersin İçeriğiTanımlamalı İstatistiksel Teknikler, Lineer Cebir, Çok değişkenli dağılımlar, İstatistiksel çıkarım, Regresyon, Temel bileşen analizi, Faktör analizi, Kanonikal Korelasyon analizi, İstatistiksel tabanlı Sınıflandırma ve Kümeleme
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Johnson & Wichern, Applied Multivariate Statistical Analysis
  • Anderson, T. W. An Introduction to Multivariate Statistical Analysis
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Öğrenciler çok değişkenli veri analizinin temel kavramlarını öğrenme ve uygulayabilme bilgi ve becerisi kazanacaklardır.
  2. Öğrenciler çok değşkenli veri önişleme yöntemlerini öğrenecektir
  3. Öğrenciler istatistiksel teknikler kullanarak çok teğişkenli verileri analiz edebileceklerdir.
  4. Öğrenciler istatisksel öğrenme yöntemlerini öğrenecekleridir. .
  5. Öğrenciler regresyon yöntemleri hakkında bilgiye sahip olacaklardır.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5
PÇ-1-----
PÇ-2-----
PÇ-3-----
PÇ-4-----
PÇ-5-----
PÇ-6-----
PÇ-7-----
PÇ-8-----
PÇ-9-----
PÇ-10-----

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Giriş
2Veri önişleme teknikleri
3Lineer Cebir
4Çok değişkenli Dağılımlar
5İstatistiksel çıkarım
6MANOVA
7Regresyon
8Ara Sınav 1 / Uygulama veya Konu Tekrarı
9Yiliçi sınavı
10Temel Bileşen Analizi
11Faktör Analizi
12Kanonik Korelasyon Analizi
13İstatistiksel tabanlı Sınıflandırma Yöntemleri
14İstatistiksel tabanlı Kümeleme Yöntemleri
15Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev330
Sunum/Jüri
Projeler120
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar120
Final130
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati143
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması144
Derse Özgü Staj
Ödev310
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler135
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)130
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)130
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok