DERS BİLGİLERİ
Ders KodDers AdT+U SaatYarıyılAKTS
YBS 213BETİMLEYİCİ İSTATİSTİK VE OLASILIK3 + 03. Yarıyıl5

DERS TANIMI
Ders Düzeyi Lisans
Ders Türü Zorunlu
Dersin Amacı Çıkarımsal istatistiği öğrenmeye alt yapı oluşturacak şekilde öğrencilere tanımsal/betimsel istatistik ve olasılık teorisi ile ilgili temel bilgiler vermek. Ayrıca veri madenciliği için ihtiyaç duyulan betimleyici istatistik ve olasılık altyapısını oluşturmak.
Ders İçeriği Bilimsel araştırmanın temel prensipleri, betimleyici istatistiğin temelleri, merkezi eğilim ve değişkenlik göstergeleri, ilişki göstergeleri, olasılık teorisi ve olasılık dağılımları, büyük veride sınıflandırmalar ve büyük veri analizinde verinin edit edilmesi.
Ders Ön Koşul Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi Yüz yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI
1Veri madenciliğinde grafik, Tablo ve Sayısal Göstergeler kullanarak veri yığınlarını özetleme becerisi
2Olasılıksal düşünme yetisi
3Büyük veride sayısal ham verilerden anlamlı bilgiler çıkarma yetisi.

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI
NoPY 01PY 02PY 03PY 04PY 05PY 06PY 07PY 08PY 09PY 10PY 11PY 12
ÖK 01      334353
ÖK 02      433423
ÖK 03      234333
Ara Toplam      991110109
Katkı000000334333

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
EtkinlikSayısıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)14342
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme)14228
Ödevler31030
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)11010
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)12020
Toplam İş Yükü

Dersin AKTS Kredisi






130

5

DERS ŞUBELERİ
 Dönem seçiniz :   


 Ders DönemiŞube NoDersi Veren Öğretim Elemanı
Detay 2020-2021 Güz1SERKAN DOLMA

Ders Şube Detayları
Dersin Kodu:  YBS 213 Dersin Adı:  BETİMLEYİCİ İSTATİSTİK VE OLASILIK
Saat (T+P) : 3 + 0   Şube No : 1   Öğretim Dili: Türkçe Şube Dönemi :  2020-2021 Güz
Öğretim Elemanı :  DOKTOR ÖĞRETİM ÜYESİ SERKAN DOLMA E-Mail:  İç Hat:  296 2827,
Ders Yeri İİBF A0001,
Amaç : Çıkarımsal istatistiği öğrenmeye alt yapı oluşturacak şekilde öğrencilere tanımsal/betimsel istatistik ve olasılık teorisi ile ilgili temel bilgiler vermek. Ayrıca veri madenciliği için ihtiyaç duyulan betimleyici istatistik ve olasılık altyapısını oluşturmak.
İçerik : Bilimsel araştırmanın temel prensipleri, betimleyici istatistiğin temelleri, merkezi eğilim ve değişkenlik göstergeleri, ilişki göstergeleri, olasılık teorisi ve olasılık dağılımları, büyük veride sınıflandırmalar ve büyük veri analizinde verinin edit edilmesi.
Devam Zorunluluğu : Dersin Devam Yüzdesi : %70
Haftalık Konu Başlıkları
HaftaKonular
1 İstatistiğe giriş
2 Excel ve R diline giriş
3 Değişkenler, ölçme ve ölçüm düzeyleri
4 Veri dağılımlarının incelenmesi
5 Konum göstergeleri
6 Değişkenlik göstergeleri
7 Normal dağılım ve standart skorlar
8 Normal dağılım , çarpıklık ve basıklık
9 Regresyon, korelasyon ve nokta-dağılım grafiği I
10 Regresyon, korelasyon ve nokta-dağılım grafiği II
11 Temel olasılık kavramlarına giriş
12 Koşullu olasılık
13 Teorik olasılık dağılımları
14 Teorik olasılık dağılımları ve tesadüfi örnekleme
Materyaller
Materyal belirtilmemiştir.
Kaynaklar
Ders Değerlendirme Sistemi
Değerlendirme YöntemiKatkı Yüzdesi (%)Değerlendirme Yöntemi Ad
Dönem Sonu Sınavı30Dönem Sonu Sınavı
Ara Sınav15Ara Sınav
Derse Devam20Derse Devam
Kısa Sınav15Kısa Sınav 1
Kısa Sınav15Kısa Sınav 2
Ödev5Ödev
T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları
© 2020 PAU