Anasayfa » Akademik Birimler » Fen-Edebiyat Fakültesi » İstatistik Bölümü » Dersler » Biyolojik Veri Analizi ve Görüntüleme
Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Biyolojik Veri Analizi ve Görüntüleme MBG418135300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin Diliİngilizce
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüSeçmeli @ İstatistik Lisans Programı (%30 İngilizce)
Seçmeli @ Matematik Lisans Programı
Seçmeli @ Moleküler Biyoloji ve Genetik Lisans Programı
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimMoleküler Biyoloji ve Genetik Bölümü
Dersin KoordinatörüAlper Yılmaz
Dersi Veren(ler)
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıBu dersin amacı, günümüzde, hızla gelişen biyoteknolojinin beraberinde getirdiği karmaşık ve çok miktarda biyolojik verilerin bu derste gösterilecek yazılımlar ile kolaylıkla işlenmesi, analiz edilmesi ve görselleşmesi için gerekli olan bilgileri öğretmektir.
Dersin İçeriğiR dili ve RStudio ortamı; Veri işlemede satır ve sütun filtreleme; Veri işlemede gruplama, pivot uygulama, ve birleştirme; ggplot2 paketi ile görselleştirme; Tidytext ile metin analizi; Tidygraph ile ağ analizi; Quarto ile kod ve çıktıların rapor haline getirilmesi.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Wickham, H., and Grolemund, G. R for Data Science. 1st ed. O'Reilly Media, 2017.
  • ] Bonnell, J., Ogihara, M. Exploring Data Science with R and the Tidyverse. 1st ed., Chapman and Hall/CRC, 2023.
  • https://alperyilmaz.github.io/mbg4181/
  • Silge, J., Robinson, D. Text Mining with R., 1st ed. O’Reilly Media, 2017.
  • Turner, S. Biological Data Science with R. 1st ed., LeanPub, 2019
  • https://r4ds.hadley.nz/
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. R programlama dilinde biyolojik veri analizi yapabileceklerdir.
  2. Büyük ve karmaşık verileri kolayca işleyebileceklerdir.
  3. Veri depolama konusunda klasik ve modern uygulamaları öğrenebileceklerdir.
  4. Basit ve kompleks görüntüleme tekniklerini ve uygulamalarını öğrenebileceklerdir.
  5. Verilerin işlenmesini html veya pdf formatında rapor halinde sunabileceklerdir.

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-----
PÇ-11-----

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Konu anlatımı: R proglamaya girişBölüm 2, Ders Kitabı Ders01, Zorunlu kaynak [2]
2Konu anlatımı: RStudio programlama ortamına girişDers02, Zorunlu kaynak [2] Bölüm1, Zorunlu kaynak [4]
3Konu anlatımı: Dosya veya veri okuma, readr paketiBölüm 7, Ders Kitabı Ders03, Zorunlu kaynak [2] Bölüm2, Zorunlu kaynak [4]
4Konu anlatımı: Veri işleme; sütun veya satır filtreleme, sütun oluşturma Kısa Sınav 1 (15 dk.): Ders sonunda, dosya okuma konusunda kısa sınavın yapılmasıBölüm 3, Ders Kitabı Ders04, Zorunlu kaynak [2] Bölüm3, Zorunlu kaynak [4] Bölüm2, Zorunlu kaynak [1] Kısa Sınav 1: Dosya okuma konusu materyalleri
5Konu anlatımı: Veri işleme; gruplama, pivot işlemleri ve veri birleştirme (join) Kısa Sınav 2 (15 dk.): Ders sonunda, filtreleme konusunda kısa sınavın yapılmasıBölüm 3, Ders Kitabı Ders05, Zorunlu kaynak [2] Bölüm4, Zorunlu kaynak [4] Kısa Sınav 2: Sütun ve satır filtreleme konusu materyalleri
6Konu anlatımı: Ggplot2 paketi ile veri görselleştirmeBölüm 9-10, Ders Kitabı Ders06, Zorunlu kaynak [2] Bölüm5, Zorunlu kaynak [4] Bölüm3, Zorunlu kaynak [1]
7Konu anlatımı: Ggplot2 paketi ile ileri veri görselleştirme Kısa Sınav 3 (15 dk.): Ders sonunda, ggplot2 ise görselleştirme konusunda kısa sınavın yapılmasıBölüm 9-10, Ders Kitabı Ders07, Zorunlu kaynak [2] Kısa Sınav 3: ggplot2 konusu materyalleri
8Ara Sınav 1
9Konu anlatımı: Tidytext paketi ile yazı işleme (text mining)Bölüm 1-4, Zorunlu kaynak [3] Ders09, Zorunlu kaynak [2] Bölüm10, Zorunlu kaynak [1]
10Konu anlatımı: Tidygraph paketi ile ağ analizi Kısa Sınav 4 (15 dk.): Ders sonunda, yazı işleme konusunda kısa sınavın yapılmasıDers10, Zorunlu kaynak [2] Kısa Sınav 4: tidytext konusu materyalleri
11Konu anlatımı: Kod çıktılarının PDF ortamında veya HTML formatında web üzerinden paylaşılmasıBölüm 28, Ders Kitabı Ders11, Zorunlu kaynak [2] Bölüm7, Zorunlu kaynak [4]
12Ara Sınav 2Sınav haftasına kadar işlenen konuların tümünün tekrar edilmesi
13Konu Anlatımı: Biyolojik veri işleme uygulamalarıDers13, Zorunlu kaynak [2]
14Konu Anlatımı: Biyolojik veri işleme uygulamaları 2Ders13, Zorunlu kaynak [2]
15Kısa Sınav 5 (15 dk.): Ders sonunda, biyolojik veri işleme konusunda kısa sınavın yapılması...Sınıf içi uygulama: Ödevlerin değerlendirilmesi Kısa Sınav 5: biyolojik veri uygulama konusu materyalleri... Öğrenciler tarafından PDF formatında poster hazırlanması
16Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım145
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği515
Ödev110
Sunum/Jüri
Projeler
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar230
Final140
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 Çalışması142
Derse Özgü Staj
Ödev110
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği53
Projeler
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)210
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)125
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok