Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Veri Düzenleme ve Görselleştirme IST512837.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Yüksek Lisans Programı
Seçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Doktora Programı
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik Birimİstatistik Bölümü
Dersin KoordinatörüErhan Çene
Dersi Veren(ler)Erhan Çene
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıBu derste, farklı ve karmaşık formatta karşımıza çıkan veri setlerinin işlenerek kurulan hipotezlerin uygulanmasına elverişli hale getirmek ve elde edilen sonuçların uygun grafiksel yöntemlerle görselleştirilmesi amaçlanmaktadır.
Dersin İçeriğiR da veri tipleri, veri manipülasyonu, string manipülasyonu, düzenli veri, grafiksel yöntemler, dplyr, pipe operatörü, ggplot2
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Boehmke, B. C. (2016). Data Wrangling with R. Springer International Publishing
  • .Murrell, P. (2016). R graphics. CRC Press.
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Öğrenci farklı formattaki verileri R programına aktarabilir.
  2. Öğrenci R programına aktardığı verileri amacına uygun şekilde düzenleyebilir.
  3. Öğrenci düzenlediği veriye basit istatistiksel analizler yapabilir.
  4. Öğrenci amacına uygun şekilde veri görselleştirmesi yapar.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4
PÇ-1----
PÇ-2----
PÇ-3----
PÇ-4----
PÇ-5----
PÇ-6----
PÇ-7----
PÇ-8----
PÇ-9----
PÇ-10----
PÇ-11----
PÇ-12----
PÇ-13----
PÇ-14----

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Veri Manipülasyonu ve Veri Görselleştirmenin Önemi R ın temellerine hızlı bir bakış
2R da veri tipleri 1: veri tipleri üzerine işlemler, string manipülasyonu, faktör manipülasyonu ve düzenli ifadeler
3R da veri tipleri 2: Vektör, liste, veri çerçevesi üzerinde düzenlemeler, eksik gözlemler ile uğraşma
4R a veri aktarma / R dan veri aktarma, web scraping ve apiler
5Vaka Çalışması Uygulama 1
6Döngü ve kontrol ifadeleri / apply ailesi
7pipe operatörü, tidyr ve dplyr ile veri manipülasyonu
8Ara Sınav 1 / Uygulama veya Konu Tekrarı
9Vaka Çalışması Uygulama 2
10R da grafikler: Temel grafikler
11R da grafikler: ggplot2
12R da grafikler: grid
13R da grafikler: grafikleri kaydetme
14Vaka Çalışması Uygulama 3
15Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev130
Sunum/Jüri
Projeler
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar130
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati133
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması134
Derse Özgü Staj
Ödev140
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)140
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)150
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok